دوره آموزشی - جستجوی «علوم اجتماعی،شهرسازی،GIS،معماری»

نتایج جستجوی «علوم اجتماعی،شهرسازی،GIS،معماری» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

169,150 تومان

آموزش قسمت درک واژگان GRE

بخش Verbal Reasoning آزمون GRE شامل ۲۰ سوال است که به ارزیابی توانایی شما در تحلیل اطلاعات و نحوه ارتباط بین اجزای جملات و متون در مدت زمان ۳۰ دقیقه می‌پردازد. سوالات این بخش در فرمت‌های مختلفی ظاهر می‌شوند که عبارتند از: 1- Reading Comprehension 2- Text Completion 3- Sentence Equivalence سوالات Reading Comprehension به سنجش مهارت‌های زیر در متقاضیان می‌پردازد: - درک معنی هر کلمه - درک معنی هر جمله - درک معنی هر پاراگراف - تشخیص نکات مهم از نکات غیرکلیدی - خلاصه کردن متن - نتیجه‌گیری و استنتاج از اطلاعات دریافت‌شده - استدلال مناسب جهت کامل کردن اطلاعات ناقص - درک ساختار متن - درک نظر نویسنده - درک حدس‌های نویسنده - درک و تشخیص نقاط ضعف و قوت متن هر سوال Reading Comprehension بر مبنای یک متن است که این متن ممکن است یک یا چند پاراگراف باشد. موضوع متون غالبا در حوزه علوم فیزیک، محیط زیست، اجتماعی، انسانی، هنر، و نیز مسائل روزانه است. همه سوالات بر مبنای داده‌های موجود در متن پاسخ داده می‌شوند و شما نیاز به دانش و اطلاعاتی فراتر از متن ندارید. قسمت Text Completion با حذف کردن کلمات کلیدی از یک متن کوتاه از متقاضیان می‌خواهد که از اطلاعات باقیمانده در متن به عنوان مبنای انتخاب واژه یا عبارت مناسب و منطقی برای پر کردن جای خالی استفاده کنند. در قسمت Sentence Equivalence، تمرکز اصلی روی مفهوم کل متن است و در آن از شما خواسته می‌شود که به ازای یک جای خالی دو گزینه انتخاب کنید به گونه‌ای که آن دو گزینه منجر به ایجاد یک جمله‌ی کامل و منسجم شوند. این دوره شامل تشریح بایدها و نبایدها، معرفی انواع سوالات و تکنیک‌های پاسخ‌دهی همراه با تحلیل نمونه سوالات آزمون‌های واقعی به‌علاوه‌ی معرفی لغات پرکاربرد این آزمون است.

356,150 تومان

آموزش یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ زمینه‌هایی مثل علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال حاضر محبوبیت زیادی را به خود اختصاص داده‌اند. چراکه با استفاده از این علوم می‌توان سیستم‌های هوشمند و یادگیرنده طراحی کرد و کارها را با سرعت و دقت بیشتری انجام داد. یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning برای ارتباط دادن یادگیری ماشین و شبکه‌های عمیق با دنیای صنعت کاربرد دارد. با یادگیری تقویتی می‌توان یک ماشین را برای انجام یک بازی به نحوی آموزش داد که در برابر انسان به پیروزی برسد. یادگیری تقویتی ارتباط بین هوش مصنوعی با صنعت را برقرار می‌کند. کاربرد اصلی یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی ربات‌ها و ماشین‌هایی است که به تولید کارخانه‌ها یا مدیریت انبار کمک می‌کنند. این ربات‌ها با یادگیری تقویتی تمام سناریوهای احتمالی زمان کار را فراگرفته و در زمان اتفاق افتادن هرکدام از حالات، واکنشی متناسب با آن از خود نشان می‌دهند. سیستم‌های خودآموز در دنیای امروز نقش بسیار ویژه‌ای دارند و شرکت‌هایی مثل آمازون یا اپل بر اساس این سیستم‌ها کار می‌کنند. هدف از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ هدف نهایی از دوره آموزش یادگیری تقویتی، راه‌اندازی سیستم‌های خودآموز است. سیستم‌هایی که بتوانند با درس گرفتن از تجربیات خود، به‌روز شده و واکنش‌های بهتری به شرایط نشان دهند. در واقع در این دوره ما به فراگیری مفهوم یادگیری تقویتی می‌پردازیم که در پی آن توانایی نوشتن برنامه‌ای را داریم که با کمک آن، کامپیوتر به‌جای تکرار یک مسیر ثابت، علاوه بر انجام کار، از هر بار انجام شدن کار درس می‌گیرد و دفعات بعدی آن را با خطاهای کمتری انجام خواهد داد. همان‌طور که گفتیم با یادگیری تقویتی می‌توان برنامه‌ای نوشت که کامپیوتر با استفاده از آن در برابر انسان پیروز شود. دوره آموزش یادگیری تقویتی مناسب چه کسانی است؟ علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و فعالین در این حوزه کسانی که به حوزه علم داده علاقه‌مند هستند شاغلین و علاقه‌مندان حوزه gameplay و رباتیک دانشجویان و پژوهشگران که در زمینه علم داده فعالیت می‌کنند بعد از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره قادر خواهید بود سیستم خودآموز دلخواهتان را بسازید. علاوه بر این با توجه به اینکه در این دوره با اصطلاحات و مفاهیم اساسی این حوزه آشنا می‌شوید. پس از پایان دوره امکان مطالعه و پژوهش سطح بالا در این زمینه را هم خواهید داشت. دو موردی که گفته شد را می‌توان به‌عنوان اصلی‌ترین مزایای این دوره بیان کرد. اما علاوه بر این مورد، در پایان دوره آموزش یادگیری تقویتی به مهارت‌های زیر هم مسلط خواهید بود: آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری تقویتی آشنایی با کتابخانه gym آشنایی با مدل‌های deep Q-learning آشنایی با مدل‌های Policy Based پیاده‌سازی روش‌های مختلف مدل کردن یادگیری تقویتی ویژگی‌های متمایز دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ شیوه آموزش این دوره ترکیبی از آموزش تئوریک و آموزش عملی است. به این صورت که ابتدا مباحث تئوری بررسی شده و سپس با پروژه‌ها و مثال‌های عملی، این یادگیری تثبیت می‌شود. علاوه بر این‌ها سعی شده است در این دوره تا حد ممکن مباحث ریاضی مربوط به یادگیری تقویتی بیان شود تا شرکت‌کننده در ادامه بتواند این مبحث را به‌صورت آکادمیک یا پژوهشی دنبال کند.

415,650 تومان

آموزش کاربردی نرم‌افزار SPSS

نرم‌افزار SPSS در اصل مخفف عبارت Statistical Package for the Social Science است. SPSS یک نرم‌افزار جامع و کاربردی است که برای انجام تحلیل‌های آماری و داده‌کاوی در رشته‌های مختلف به‌خصوص علوم اجتماعی و رفتاری مورد استفاده گسترده قرار می‌گیرد. با فراگیری آموزش SPSS می‌توانید به انجام قابلیت‌های مختلف آماری همچون محاسبات میانگین، واریانس، انحراف معیار و سایر عملیات‌ها بپردازید. از آنجایی که داده‌ها در دنیای امروز حرف اول را می‌زنند و تحلیل و استفاده درست از آن‌ها بقای سازمان را تضمین می‌کند، آموزش کاربردی SPSS بسیار فراگیر شده‌است. سؤال‌های اصلی در مورد داده‌ها این است که چگونه می‌توان این داده‌ها را جمع‌آوری کرد؟ پس از جمع‌آوری چگونه می‌توان این داده‌ها را تحلیل کرد؟ و در پایان از دل این تحلیل‌ها چگونه می‌توان به نتایج دقیقی برای تصمیم‌گیری رسید؟ تمامی این سؤالات مراحلی از یک علم مهم هستند که در پایان ما را به یک تصمیم دقیق و راهگشا در هر امری می‌رسانند. به‌عنوان‌مثال، اگر شرکتی می‌خواهد محصولاتش را در سطح بازار عرضه کند، بهتر است این محصولات با هم عرضه شوند یا به‌صورت جداگانه؟ عرضه محصولات در کدام فصل نتیجه بهتری دارد؟ بهتر است در چه مناطقی از سطح شهر عرضه شود؟ مشتریان عمده این محصولات کدام‌اند؟ احتمال خرید کدام محصول توسط هر مشتری بیشتر است؟ خرید محصولات به چه شرایط و عوامل دیگری بستگی دارد؟ محل فروش، قیمت، جنس یا حتی آفتابی و ابری بودن هوا تأثیری در فروش بیشتر دارد؟ جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها و همچنین پاسخ به تمام این سؤالات با استفاده از نرم‌افزارهای متنوعی امکان‌پذیر است. R ،SPSS، پایتون و... از جمله این نرم‌افزارها هستند که به شما کمک می‌کنند بدون استفاده از ذهن نتایج دقیقی از تحلیل داده‌ها به دست آورید. با فراگیری آموزش نرم‌افزار SPSS شما می‌توانید به‌راحتی و با راندمان بالا داده‌ها را تحلیل کرده و کسب‌وکار خود را رونق دهید.

271,150 تومان

آموزش تسک ۱ رایتینگ آکادمیک آیلتس (IELTS Writing Task 1 - Academic)

تسک ۱ رایتینگ آکادمیک آیلتس (IELTS Writing Task 1- Academic)، تسک تبدیل اطلاعات تصویری به اطلاعات نوشتاری است که در آن از شما انتظار می‌رود: ۱- در مدت زمان ۲۰ دقیقه، یک گزارش بر اساس تصویر داده شده بنویسید. ۲- گزارش نوشته شده حداقل دارای ۱۵۰ کلمه باشد. ۳- سیر کلی تصویر داده شده (Overview) و بیان مهمترین تغییرات روندها، اعداد و ارقام با توصیف مقایسه‌ای آن‌ها به اختصار بیان شود و دربرگیرنده‌ی نقطه‌نظر شخصی نویسنده نباشد. ۴- گزارش خواسته شده باید به نحوی نوشته شود که خواننده (ممتحن) بتواند بدون نگاه کردن به تصویر داده شده، کاملا متوجه نکات اصلی تصویر شده و بتواند آن را در ذهن خود ترسیم کند. گزارش شما بر اساس ۴ مولفه مورد ارزیابی و نمره‌دهی قرار می‌گیرد: 1- Task Achievement (TA) 2- Cohesion and Coherence (C.C) 3- Lexical Resource (LR) 4- Grammar (GRA) تجربیات متعدد و چندین ساله در این حوزه نشان می‌دهد که دغدغه و چالش اصلی متقاضیان عمدتا مربوط به تجزیه و تحلیل و مقایسه داده‌های تصویر است که در نهایت منجر به کسر نمره در مولفه‌ی TA می‌شود. همچنین ایجاد ارتباط و انسجام درونی بین اجزای گزارش (C.C) به شکلی که بتواند به روان بودن گزارش و درک بهتر آن توسط ممتحن کمک کند از دیگر مشکلات متقاضیان در این تسک به شمار می‌رود. این دوره تمرکز ویژه ای روی نقاط ضعف مطرح شده دارد و تلاش بر این است تا با آموزش تکنیک‌های تحلیل و مقایسه داده‌ها و نحوه‌ی نوشتن آن‌ها و البته در کنار آن آشناسازی متقاضیان با ساختارهای گرامری مرتبط و واژگان Less Common، آن‌ها را به سمت نمره‌ی بالای ۷ سوق دهد

942,650 تومان

آموزش برنامه‌نویسی C++

زبان برنامه‌نویسی ++C به عنوان یک زبان قدرتمند و معروف شناخته شده است. این زبان شما را قادر می‌سازد تا روی نحوه استفاده از منابع کامپیوتر کنترل کامل داشته باشید. سرعت و بهینگی این زبان باعث شده است تا از آن در نوشتن و گسترش بازی‌ها، موتورهای بازی و اپلیکیشن‌های دسکتاپ بسیاری استفاده شود. قدرت بزرگ این زبان در نحوه مقیاس پذیری آن می‌باشد و اپلیکیشن‌هایی که استفاده زیادی از منابع دارند با آن نوشته می‌شوند. مثلا اپلیکیشن‌های گرافیکی منابع زیادی را استفاده می‌کند و به همین خاطر هست که بیشتر بازی‌های سه‌بعدی جذاب با این زبان نوشته شده‌اند. همانطور که می‌دانید در یک زبان برنامه‌نویسی، اندازه جامعه یا تعداد برنامه‌نویسان آن زبان مهم است. زبان ++C بیشترین نرخ پاسخ در سایت StackOverflow را دارد و این خود نشان‌دهنده تعداد زیاد برنامه‌نویسان این زبان می‌باشد. این زبان در بازار کار هم خواهان زیادی دارد. اگر می‌خواهید بازی بنویسید به احتمال زیاد مجبور به فراگیری این زبان خواهید شد. برای گسترش اپلیکیشن‌های دسکتاپ به صورت بهینه، به ++C نیاز دارید. حتی کمپانی‌های بزرگی مانند facebook هم برای بهینه کردن اپلیکیشن‌هایشان به برنامه‌نویس ++c نیاز دارند. در نهایت با رشد واقعیت مجازی (virtual reality)، برای نوشتن اپلیکیشن‌های شگفت‌انگیز بصری در این حوزه، برنامه‌نویسان این زبان بیش از پیش در بازار کار شانس و اقبال دارند و از این لحاظ زبان ++C آینده بسیار درخشانی دارد.

381,650 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

84,150 تومان

آموزش MCSA ویندوز 11

دوره آموزش MCSA ویندوز ۱۱ چیست؟ برای ورود به دنیای مدیریت شبکه­‌های مایکروسافت اولین گام یادگیری مدیریت ویندوز سمت کاربر در شبکه خواهد بود. تسلط بر مدیریت شبکه­‌های مایکروسافت به شما کمک خواهد کرد تا ضمن آشنایی با بسیاری از قابلیت­‌های ویندوز و مفاهیم اساسی شبکه به صورت عمیق­‌تر و کاربردی‌­تر منطق عملکرد مدیریت شبکه را نیز درک کنید. دوره آموزش MCSA ویندوز ۱۱ به شما کمک می­‌کند به طور اصولی و حرفه‌­ای، مراحل تبدیل شدن به یک ادمین حرفه‌­ای سیستم‌­ عامل‌­های سمت کاربر مایکروسافت را طی کنید و بر همه نیازمندی‌­های این جایگاه مسلط شوید. این دوره به شما کمک می‌­کند مباحث مرتبط با شبکه سمت کاربر را به شکل کامل و اصولی درک کنید و آمادگی لازم جهت ورود به دنیای بزرگ شبکه‌های مایکروسافت را به‌­دست آورید. هدف از برگزاری دوره آموزش MCSA ویندوز ۱۱ چیست؟ هدف کلی در تمام مراحل برگزاری دوره MCSA ویندوز ۱۱ آموزش تمام نیازمندی‌­های یک ادمین سیستم عامل‌­های سمت کاربر مایکروسافت به شرکت‌­کنندگان دوره و رساندن همه مخاطبان دوره به تسلط کافی برای رسیدن به موقعیت یک ادمین حرفه‌­ای سیستم ­عامل بوده است. دوره آموزش MCSA ویندوز ۱۱ برای چه کسانی مناسب است؟ مباحث در نظر گرفته شده برای این دوره به صورتی انتخاب شده است که بیشترین گروه‌­های ممکن بتوانند در این دوره شرکت کنند و از آموزش­‌های ارائه شده بهره‌­مند شوند. به طور کلی می­‌توان گفت این دوره برای گروه‌­هایی مثل علاقه­‌مندان ورود به دنیای شبکه، دانشجویان و فارغ­‌التحصیلان رشته‌­های مهندسی کامپیوتر و علوم کامپیوتر، پشتیبان‌­های سخت­‌افزاری سیستم­‌ها و ... مفید خواهد بود.

237,150 تومان
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 22:40