دوره آموزشی - جستجوی «مدل لباس»

نتایج جستجوی «مدل لباس» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...
آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. یکی از مهم‌ترین شاخه‌های مبحث یادگیری عمیق، بسترهای نرم‌افزاری و برنامه‌نویسی هستند که به منظور پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها به کار می‌روند. همچنین، فعالیت‌های زیادی در زمینه ایجاد بسترها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری مخصوص یادگیری عمیق، توسط شرکت‌ها و دانشگاه‌های معتبر دنیا، انجام شده است؛ در میان این بسترها، با اطمینان می‌توان بستر TensorFlow شرکت گوگل را پرکاربردترین و محبوب‌ترین و در عین حال، قدرتمندترین بستر نرم‌افزاری در این زمینه معرفی کرد. در این زمینه نیز پرکاربردترین کتابخانه سطح بالا که به طور رسمی توسط بستر TensorFlow گوگل پشتیبانی می‌شود، کتابخانه Keras است. در این فرادرس به آموزش عملی کدنویسی Python در کتابخانه Keras بر پایه بستر TensorFlow خواهیم پرداخت.

399,000 تومان

آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن

در این دوره آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن که در ۶ فصل تقدیم حضور شما شده است، سعی شده تا معرفی کلی از نحوه ساخت و برپایی مدل کیفی در ساده‌ترین شکل آن ارائه شود. در فصل اول به تشریح ویژگی‌ها، مزایا و معایب و نیز محیط نرم‌افزار مربوطه پرداخته شده است. در فصل دوم به اختصار در خصوص مبانی هیدرودینامیک محیط‌زیستی و پارامترهای کیفی مدل صحبت شده است. لازم به ذکر است در این قسمت صرفا مجموعه‌ای از معادلات کلی حاکم بر مدل کیفی معرفی شده و بررسی دقیق‌تر آن در غالب این دوره آموزشی نمی‌گنجد. در فصل سوم به بررسی نیازهای اطلاعاتی مدل و نحوه آماده‌سازی آن‌ها پرداخته شده است. ضمن اینکه از نرم‌افزار ARCMAP در جهت ساخت هندسه مدل نیز استفاده شده است. در فصل چهارم تنظیمات و ضرایب مورد نیاز در محیط نرم‌افزاری بررسی شده است. فصل پنجم نیز به بررسی نحوه اجرای مدل، خطایابی و خروجی‌های اولیه و فصل ششم به نحوه استفاده از ابزار پس‌پردازش در مشاهده نتایج کیفی اختصاص دارند. مدل‌های کیفی آب ابزارهای مهمی در مدیریت منابع آبی هستند که بوسیله این ابزار، انتقال مواد آلاینده و اندرکنش‌های آن در محیط آبی شبیه‌سازی و پیش‌بینی می‌شود. این موضوع می‌تواند به کمتر شدن هزینه‌های پایش و مواد جهت آزمایشات شیمیایی تا حد زیادی کمک کند. همچنین در برخی از موارد ممکن است آزمایشات برجا به دلیل موضوعات آلودگی محیط‌زیستی در منطقه و یا عوامل دیگر، انجام‌پذیر نباشد. در کنار این موارد، نتایج مدلسازی کیفی می‌تواند ابزار مناسبی در مطالعات ارزیابی اثرات محیط‌زیستی طرح‌های آبی باشد، چه در زمینه پیش‌بینی آثار و چه در زمینه تصمیمات مدیریت محیط‌زیستی. با توسعه تئوری مدل و تکنیک‌های کامپیوتری بروز شده، مدل‌های کیفی آب با الگوریتم‌های مختلف توسعه داده شده‌اند. تا کنون ده‌ها نوع از مدل کیفی برای انواع توپوگرافی‌ها، بدنه آبی و آلاینده‌های مختلف در مقیاس‌های زمانی و مکانی مختلف توسعه داده شده‌اند. نحوه بهره‌گیری از یک مدل کیفی به فرضیاتی بستگی دارد که در مدل تعریف می‌شود. بر مبنای آنچه در پایگاه داده‌های SpringerLink، Web of Science و Scopus ارائه شده، ۷ مدل شبیه‌سازی کیفی آب بصورت گسترده در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل AQUATOX، CE-QUAL-W2، EFDC، QUALs، SWAT، SPARROW و WASP هستند. مدل CE-QUAL-W2 به عنوان یکی از مدل‌های اشاره شده، این دوره آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن پیش رو است یک مدل دوبعدی میانگین‌گیری شده عرضی است که برای شبیه‌سازی انواع بدنه‌های آبی شامل مخازن دریاچه‌ها و سدها، رودخانه‌ها و خورها مورد استفاده قرار می‌گیرد. به دلیل رایگان بودن، متن‌باز بودن و نیز امکان مناسب برقراری ارتباط فنی را توسعه‌دهندگان این مدل، ابزار مناسبی برای شبیه‌سازی بدنه‌های آبی است. با این حال، به دلیل فرض میانگین‌گیری عرضی، کاربرد آن برای بدنه‌های آبی که دارای نسبت طولی به عرضی زیاد هستند، دارای دقت بالاتری است. برای استفاده مناسب از مدل‌های کیفی در پروژه‌های مختلف، نیاز است تا شخص کاربر اطلاعات مناسب و کافی از مبانی هیدرودینامیک محیط‌زیستی، بیولوژی و شیمی محیط‌های آبی، محاسبات عددی و آمار و احتمال مهندسی در اختیار داشته باشد.

271,150 تومان

آموزش وردپرس (WordPress)

هدف از یادگیری دوره آموزش وردپرس چیست؟ امروزه باتوجه‌به گسترش فضای دیجیتال بسیاری از کسب‌وکارهای بزرگ و کوچک به سمت اینترنتی شدن رفتند و این مدل کسب‌وکار تقریباً جزئی از فرهنگ جامعه شده است. پیشرفت روزافزون اینترنت و گسترش تکنولوژی هم علت مهم دیگری است که کسب‌وکارها را ملزم به داشتن یک سایت کرده است. البته شاید بسیاری از افراد به دلیل هزینه‌های بالای طراحی سایت و نگهداری از آن، دور این کار را خط کشیده باشند. از همین رو در این دوره قصد داریم به آموزش کامل وردپرس بپردازیم و مهارت‌هایی را به دانشجویان آموزش دهیم که بتوانند با پایین‌ترین هزینه ممکن سایت خود را طراحی کرده و از این طریق کسب‌وکار اینترنتی خود را راه‌اندازی کنند. دوره آموزش وردپرس مناسب چه کسانی است؟ کسانی که قصد دارند در سریع‌ترین زمان ممکن ساخت سایت را یاد بگیرند. صاحبان کسب‌وکاری که می‌خواهند سایت مخصوص به خودشان را طراحی کنند. کسانی که می‌خواهند فروشگاه اینترنتی، بلاگ، سایت و غیره شخصی خود را راه‌اندازی نمایند.

373,150 تومان

هنر حل مسئله با داده

دوره هنر حل مسئله با داده مناسب چه کسانی است؟ جمع‌آوری داده و تجزیه و تحلیل آن‌ها به سازمان کمک می‌کند تا درآمد و جایگاه خود را در بین رقبا ارتقا دهد. بنابراین اگر با مفاهیم اولیه تحلیل داده و یادگیری ماشین آشنا هستید و قصد ورود به بازار کار در این حوزه را دارید، دوره هنر حل مسئله با داده مکتب‌پلاس برای شما تهیه شده است. همچنین اگر تمایل دارید با مفاهیم علوم داده به صورت حرفه‌ای آشنا شوید و آن‌ها را در حل مسئله‌های واقعی به‌کار بگیرید، این دوره کمک شایانی به شما خواهد کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش هنر حل مسئله با داده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ به طور کامل با مفهوم volatility آشنایی خواهید داشت و چگونگی استفاده از آن را فرا خواهید گرفت. می‌توانید نوع مدل‌سازی و حل مسئله را بررسی کنید. توانایی جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه تحلیل و آماده‌سازی آن‌ها را خواهید داشت. می‌توانید مسئله را مدل‌سازی کنید. با استفاده از مدل ساخته شده می‌توانید مسئله را حل کنید. می‌توانید تکنیک مناسب را با توجه به نوع مسئله انتخاب کنید. می‌توانید نتایج تحلیل‌های خود را به زیبایی و به درستی به مخاطبان منتقل کنید. پیش‌نیاز فراگیری دوره آموزش هنر حل مسئله با داده چیست؟ برای داشتن هنر حل مسئله با داده اول از هر چیز، باید بتوانید مشکلی که کسب‌وکار شما با آن روبه‌رو است را به خوبی درک کنید. آشنایی با چگونگی جمع‌‌آوری داده هم مهم است. چرا که با تحلیل داده‌های مناسب می‌توانید اطلاعات موردنیازتان را کسب کنید. از طرفی هنر حل مسئله نیاز به آشنایی با اصول یادگیری ماشین دارد. در واقع، شما باید بتوانید الگوریتم‌ها را به خوبی درک و آن‌ها را پیاده‌سازی کنید. سفر از یک مشکل واقعی در کسب‌وکار به یک مسئله در حوزه علوم داده کار چندان آسانی نیست. بنابراین باید به طور دقیق بدانید که در هر مرحله از فرایند حل مسئله، می‌خواهید چه کاری انجام دهید.

449,650 تومان

آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین

دوره آموزش «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep learning) است. طی این روش، تلاش بر این است که قابلیتی به ماشین (سیستم کامپیوتری) اضافه شود تا ماشین در تصمیم‌گیری‌ها روشی مشابه فرایند ذهن انسان را داشته باشد و به نوعی فعالیت‌های ذهن انسان را تقلید کند. در دوره «آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» شرکت‌کنندگان با موضوعات مختلفی از جمله مدل‌سازی سطح پایین در تنسورفلو آشنا خواهند شد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است و به دلیل ویژگی‌های جذابی که در اختیار کاربران قرار می‌دهد، کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است؛ به همین دلیل این کتابخانه، به عنوان پراستفاده‌ترین کتابخانه در یادگیری عمیق شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان این دوره با همه مباحث مربوط به یادگیری عمیق، مدل‌سازی سطح پایین و کتابخانه تنسورفلو آشنا خواهند شد. به طور مشخص شرکت‌کنندگان در این دوره با مباحث زیر سروکار خواهند داشت: آشنایی با تعاریف کلی و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق و مدل‌سازی سطح پایین چگونگی طراحی دلخواه اِلمان‌های مختلف یک شبکه عصبی مانند loss، metric، activation function و حتی لایه‌ها و مدل‌ها چگونگی پیاده‌سازی training loop به صورت کامل و دلخواه آشنایی با تعاریف و عملیات‌های ممکن روی تنسورها آشنایی با امکانات پردازش داده تنسورفلو شرکت‌کنندگان این دوره پس از گذراندن این دوره علاوه بر آشنایی با مباحث و تعاریف کلی موارد زیر را نیز به طور کامل فرا خواهند گرفت: آشنایی با تنسورها و انجام محاسبات با آن‌ها پیاده‌سازی loss، activation function، initializer، regularizer، metric، لایه و مدل دلخواه آشنایی با GradientTape و طراحی حلقه آموزش دلخواه آشنایی با Data API تنسورفلو هدف از برگزاری دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ مدل‌سازی سفارشی و سطح پایین یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای افرادی است که قصد دارند در زمینه یادگیری عمیق فعالیت داشته باشند. شما ممکن است بخواهید ایده‌های جدیدی را برای طراحی یک شبکه عصبی پیاده‌سازی کنید. یعنی شبکه‌ای طراحی کنید که تعدادی از اِلمان‌ها به‌صورت default در آن وجود نداشته باشد. به‌عنوان مثال می‌خواهید یک loss جدید تعریف کنید و یا عملکرد شبکه را با یک متریک جدید ارزیابی کنید؛ یا لایه‌ای بسازید که عملکرد جدیدی داشته باشد. پس از گذراندن این دوره با امکانات لازم در تنسورفلو برای این محاسبات آشنا می‌شوید و می‌توانید شبکه‌ای کاملا دلخواه با نیازها و ایده‌آل‌های خودتان ایجاد کنید. هدف اصلی این دوره آشنایی با همه مباحثی است که در این مسیر مورد نیاز شما خواهند بود و برای کار در این مسیر باید به آن‌ها تسلط پیدا کنید. دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» برای چه کسانی مناسب است؟ مباحث مطرح شده در این دوره برای همه افرادی که به موضوعاتی همچون یادگیری عمیق و هرآنچه به این موضوع مربوط می‌شود علاقه‌مند هستند، مفید و کاربردی خواهد بود. به طور خاص این دوره برای کسانی است که با تنسورفلو و کراس آشنایی دارند و قصد دارند با گذراندن یک دوره آموزشی علاوه بر مرور مجدد مباحث مربوط به این عناوین، گامی بزرگ در جهت ماهرتر شدن در مدل سازی شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق بردارند.

203,150 تومان

آموزش اصول وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ

وام قابل تبدیل به سهام، یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین روش‌های جذب سرمایه برای استارتاپ‎ها و کسب‌وکارهای نوپاست. خصوصاً وقتی در نظر بگیریم مهم‌ترین موضوعی که مذاکرات بین سرمایه‌‎گذار و استارتاپ را به بن ‎بست می‎کشاند عدم توافق طرفین بر سر ارزش شرکت است؛ فرمت قراردادی وام قابل تبدیل به سهام به زیبایی این معضل را حل کرده و احتمال رسیدن به یک معامله برد-برد را بالا می‎برد. اگر به دنبال راه‌اندازی استارتاپ خود و ارائه خدمات به مشتریان بوده باشید، به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین چالش‌های کسب‌وکار خود با تأمین سرمایه برای پیشبرد اهداف خود روبرو بوده‌اید. روش‌های مختلفی برای تأمین مالی استارتاپ‌ها وجود دارد اما آنچه بیش از هر چیز اهمیت دارد، نحوه‌ی بررسی مزایای استفاده از هریک از موارد به‌طور اختصاصی برای استارتاپ‌ها می‌باشد. این در حالی است که هر کسب‌وکار یا استارتاپ در ابتدای فعالیت خویش نیاز مبرمی به سرمایه مالی دارد تا ابتدایی‌ترین نیازهای خویش را برآورده نماید. نیازهایی که می‌تواند سرمایه‌های انسانی استارتاپ را نیز در بهبود عملکرد خود یاری کند. ما در دوره آموزش وام قابل تبدیل به سهام برای جذب سرمایه استارتاپ سعی داریم تا به‌درستی توصیفی دقیق از آن داشته و مزایای استفاده از وام قابل تبدیل به سهام را در استارتاپ‌ها یادآور شویم، اجزای آن را بررسی کرده و ملاحظات و شرایط قانونی آن را بیاموزیم. همچنین نحوه‌ی دریافت وام قابل تبدیل به سهام را نیز گام‌به‌گام آموزش دهیم. در همین راستا استارتاپ‌ها به‌منظور تأمین برخی از هزینه‌های اولیه خویش متوسل به سرمایه‌گذارانی (Angel Investors) می‌شوند که با انتقال منابع مالی در قالب یک وام کوتاه‌مدت، خود را به هنگام سررسید مطالبه آن، سهامدار شرکت می‌دانند. اما به‌راستی «وام قابل تبدیل به سهام» چیست؟ می‌بایست گفت که Convertible Note نوعی سرمایه کوتاه‌مدت است که توسط شخص وام‌دهنده در قالب یک شخص حقیقی یا حقوقی به یک کسب‌وکار یا استارتاپ اعطاء می‌گردد. درواقع وام اعطایی در قالب یک قرارداد وام قابل تبدیل به سهام منعقد می‌شود؛ بدین معنا که پس از فرا رسیدن موعد بازپرداخت مبلغ وام، آن بخش از مبلغ واحد که حداکثر میزان ارزش‌گذاری آن لحاظ می‌گردد، به سهام ممتاز استارتاپ تبدیل می‌گردد و وام‌دهنده خود را با امتیازاتی از قبیل سود سالانه وام اعطایی، درصد تخفیف اعطای سهام و تخفیف در خرید سهام جدید به‌عنوان یک سهامدار استارتاپ در نظر می‌گیرد. البته قید سهام ممتاز بدین‌جهت است که سرمایه‌گذاران اغلب خواستار سهام ویژه و ممتاز هستند و به این دلیل نیست که نتوان سهام عادی را به ایشان پیشنهاد داد. تحقق مبلغ پرداختی قابل تبدیل به سهام، بستگی به موفقیت استارتاپ دارد به‌نحوی‌که اگر استارتاپ در بازه زمانی مشخص‌شده (سررسید وام) موفق به پیشبرد اهداف خویش نشود و فعالیت خویش منجر به سوددهی و افزایش سهام کسب‌وکار نشود، ملزم است اصل‌وفرع مبلغ وام را در زمان سررسید مطالبه وجه به سرمایه‌گذار پرداخت کند. در مقابل در صورت موفقیت استارتاپ به‌منظور تحکیم و افزایش ارزش سهام خویش، اقدام به ارزش‌گذاری مبلغ وام در زمان سررسید مطالبه وام می‌کند و به ازای آن، سهام (عادی یا ممتاز) با شرایط ویژه‌ای به سرمایه‌گذار پرداخت می‌کند. ما در دوره‌ی وام قابل تبدیل به سهام همچنین سعی داریم تا با ارائه موارد دقیق، مدل‌های تئوریک اعطای وام و همچنین تعارضات ناشی از حقوق صاحبان سهام استارتاپ‌ها را بررسی کنیم. البته باید در نظر داشت که برخلاف سایر مدل‎‌های دریافت سرمایه، وام قابل تبدیل به سهام پیچیدگی‌‌ها و ملاحظات حقوقی و نکته‌‎های مذاکراتی فراوانی دارد که اگر رعایت نشوند، می‎توانند منافع بنیان‌گذار و یا سرمایه‌گذار را درخطر قرار دهد. ما در این دوره، تلاش کرده‌‎ایم ضمن معرفی کامل تاریخچه، مکانیسم‌‌های مالی و نحوه طراحی، ملاحظات و الزامات حقوقی و ... به شرکت‎‌کننده درکی عمیق و دست اول از نحوه انعقاد این مدل قرارداد ارائه کنیم.

424,150 تومان
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 10:05