مدرس این دوره علاوه بر استفاده از معتبرترین و به‌روزترین منابع در طراحی این درس، با بهره‌گیری از مثال‌ها و نمونه‌های کاملا کاربردی که حاصل تجربیات مشاوره و تدریس ایشان است، به شکلی ساده و روان به تدریس مباحث پرداخته است. این دوره برای افراد با تجارب کاری متنوع در هر مرحله‌ای از مسیر شغلی، این امکان را فراهم می‌کند تا برای بهبود و کسب موفقیت‌های شغلی دلخواهشان برنامه‌ریزی کنند.
دوره آموزشی LPIC-2 برای استفاده مدیران شبکه، مدیران سرور و برنامه نویسانی که نیاز به استفاده و مدیریت پیشرفته لینوکس در سطوح کاری و پژوهشی دارند، طراحی شده است. پیش نیاز این دوره، دوره های Linux Essentials و LPIC-1 می باشد.
کاربرد مهارت های اکسل برای کسب‌وکارها چیست؟ ممکن است در ابتدا متوجه نشویم که اکسل چطور به تأسیس یک کسب‌وکار نوپا مربوط می‌شود. مهم‌ترین کاربرد اکسل در کسب‌وکار، محاسبه‌ی درآمدها و هزینه‌های شماست؛ اینکه نشان دهید درآمدی که از مشتری کسب می‌کنید، از هزینه‌ای که متحمل شده‌اید بیشتر است. این کار به نظر ساده می‌آید، اما پیچیدگی آن زمانی مشخص می‌شود که صورت‌حساب‌ها، جداول و فرمول‌های پیچیده به میان می‌آیند. این کارها را در اکسل به‌راحتی می‌توانید انجام دهید. نرم‌افزار صفحه گسترده اکسل یکی از فراگیرترین نرم‌افزارهایی است که در محیط‌های کاری در سراسر جهان استفاده می‌شود. یادگیری کار با این نرم‌افزار به معنای افزودن دارایی‌‌ای بسیار ارزشمند به سبد کسب‌وکار شماست. درزمانی که مشاغل دیجیتال بسیار سریع‌تر از مشاغل غیردیجیتالی رشد می‌کنند، مطمئن باشید که با افزودن مهارت‌های اکسل به مجموعه مهارت‌های شغلی‌تان، خود را جلوتر از بقیه قرار می‌دهید. به‌طورکلی اکسل در بخش‌های تأمین مالی و حسابداری، بازاریابی و مدیریت محصول، مدیریت منابع انسانی و سایر بخش‌های هر کسب‌وکاری یکی از نرم‌افزارهای پرکاربرد است. هدف از آموزش این دوره چیست؟ در دوره مقدماتی مهارت‌های اکسل برای کسب‌وکار، نکات ضروری نرم‌افزار اکسل را یاد خواهید گرفت؛ می‌توانید به طور ماهرانه در محیط کاربری اکسل کار کنید، محاسبات اولیه را با فرمول‌ها و توابع انجام دهید، صفحات گسترده را به‌صورت حرفه‌ای قالب‌بندی کنید و توزیع داده‌ها را از طریق نمودارها نشان دهید. بهترین راه برای یادگیری اکسل استفاده از اکسل است! در این دوره، با استفاده از مهارت‌ها و تکنیک‌های اکسل که در طول مسیر یاد می‌گیرید، طیف وسیعی از مشکلات تجاری را حل خواهید کرد. برخی از کاربردهای اکسل به‌صورت خلاصه به شرح زیر است: پیش‌بینی درآمدهای جدید و نرخ رشد درآمد و مشتری ذکر رویدادها و تاریخ و ذخیره‌سازی اطلاعات کسب‌وکار لیست کردن و دسته‌بندی هزینه‌های یک محصول و به‌روزرسانی ماهانه (و یا هر بازه زمانی دلخواه) ایجاد انواع نمودارها و مصورسازی داده‌های کسب‌وکار کمک به مدیران سازمان و شرکت برای تصمیم‌گیری مناسب‌تر و مبتنی بر داده‌ها بررسی وضعیت فروش، انبار، موجودی، درآمد و ... امکان قیاس متغیرهای مورد نظر و فیلتر کردن و ایجاد ارتباط و محاسبه انواع آن‌ها
کاربرد دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با سطح مشخصی از پیچیدگی و بیش از دولایه است. این نوع شبکه‌ها از مدل‌سازی سطح بالای ریاضی برای پردازش داده‌ها به روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. به‌طورکلی شبکه عصبی یک فناوری است که برای شبیه‌سازی فعالیت مغز انسان ساخته شده‌است؛ شناخت الگو و عبور ورودی از طریق لایه‌های اتصالات عصبی شبیه‌سازی شده مختلف از مهم‌ترین این فعالیت‌هاست. بسیاری از کارشناسان شبکه‌های عصبی عمیق را شبکه‌هایی تعریف می‌کنند که یک‌لایه ورودی، یک‌لایه خروجی و حداقل یک‌لایه پنهان در بین آن‌ها دارند. هر لایه نوع خاصی از مرتب‌سازی و ترتیب را در فرایندها انجام می‌دهند. یکی از کاربردهای کلیدی شبکه عصبی عمیق سروکار داشتن با داده‌های بدون برچسب یا ساختار نیافته است. عبارت یادگیری عمیق هم برای توصیف این شبکه‌های عصبی عمیق به کار می‌رود؛ چراکه یادگیری عمیق شکل خاصی از یادگیری ماشین را نشان می‌دهد که در آن فناوری‌ها با استفاده از جنبه‌های هوش مصنوعی به دنبال طبقه‌بندی و تنظیم اطلاعات فراتر از پروتکل‌های ساده ورودی و خروجی هستند. هدف از یادگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره این است که بتوانید فرایندهایی که منجر به کارایی می‌شوند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی به بار می‌آورند، را درک کنید. در پایان این دوره شما خواهید توانست بهترین روش‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های آزمون و تجزیه و تحلیل بایاس واریانس استفاده کرده و آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری عمیق به کار ببرید. دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق مناسب چه کسانی است؟ کسانی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند. برنامه‌نویسانی که به کار کردن در حوزه بهبود شبکه عصبی عمیق علاقه‌مندند. دانشجویان علوم مهندسی، پزشکی و پایه بعد از فراگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ با گذراندن این دوره مهارت‌های شما در زمینه بهبود شبکه‌های عصبی عمیق ارتقا پیدا خواهد کرد و می‌توانید از تکنیک‌های استاندارد شبکه عصبی عمیق استفاده کنید. این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: تنسورفلو (Tensorflow) یادگیری عمیق بهینه‌سازی ریاضی تنظیم هایپر پارامترها مقداردهی اولیه نرمال‌سازی بسته‌ها پیاده‌سازی و به‌کارگیری انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
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 مدل های توالی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی مدلهای توالی در کاربردهایی که به تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی به‌عنوان یک جریان هم‌بسته مداوم احتیاج دارد، نقشی اساسی ایفا می‌کند. این مقادیر می‌توانند داده‌های سری زمانی باشند که تقاضای یک محصول را در یک بازه زمانی خاص پیش‌بینی می‌کنند. کاربرد دیگر مدلهای توالی می‌تواند در پیش‌بینی متن باشد. سیستم بر اساس توالی آخرین عبارت و مجموعه‌ای از شرایط و قوانین از قبل بارگذاری شده، قادر است کلمه بعدی را پیش‌بینی کند. یکی از انواع شبکه‌ها که در تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شود، شبکه عصبی بازگشتی یا RNN نام دارد. با فراگیری آموزش مدلهای توالی به‌عنوان بخشی از RNN کسب‌وکارها می‌توانند عملیات خود را تقویت کنند و تصمیم‌گیری‌هایشان را بهبود بخشند. در این دوره از آموزش مدلهای توالی و آموزش پردازش زبان شما با مدلهای NLP و اپلیکیشن‌های جذابشان مانند تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی، چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی، درک زبان طبیعی و تکامل الگوریتم‌های توالی آشنا خواهید شد. هدف از یادگیری دوره آموزش مدل های توالی و پردازش زبان طبیعی چیست؟ آموزش sequence model، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره، این است که شما بتوانید با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع رایج‌تر آن مانند GRU و LSTM کار کنید. با استفاده از این مدل‌ها می‌توانید پردازش زبان طبیعی و Word Embedding را یاد بگیرید. دوره آموزش مدلهای توالی و پردازش زبان طبیعی مناسب چه کسانی است؟ دانشجویان و فارغ‌التحصیلان مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی کسانی که به ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی با استفاده از یادگیری عمیق علاقه‌مندند. مهندسانی که نمی‌خواهند از دنیای تکنولوژی عقب بمانند. بعد از فراگیری دوره آموزش مدلهای تربیتی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ پس از فراگیری آموزش مدلهای ترتیبی شاهد ارتقاء مهارت‌های زیر در خود خواهید بود: پردازش زبان طبیعی (NLP) حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) واحد بازگشتی گیتی (GRU) شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مدلهای توجه
آموزش وب نویسی به همهی علاقهمندان از اهداف مهم این دوره است. در این دوره با مفاهیم وب و طراحی وب‌سایت با استفاده از HTML ،CSS ،jQuery آشنا می‌شویم و در انتهای دوره واکنش‌گرا کردن صفحات وب آموزش داده می‌شود
در این دوره، سعی شده تا دوره ای کاملاً کاربردی به همراه کوئیزها و پروژه‌های مختلف برای شما عزیزان طراحی گردد. تلاش ما بر این بوده تا کل دوره در قالب یک فروشگاه اینترنتی، طراحی و تولید شود تا یادگیری به صورت عمیق و مناسب به وجود آید و همچنین موارد استفاده‌ی هر مبحث جدید، بلافاصله در پروژه‌ی آن درس ارائه شود تا مباحث، از قالب جزوه خارج شده و دانشجو بتواند به صورت عملی هر مبحث را تمرین کند. همچنین با قالب پیشفرض وردپرس و یک قالب تجاری زیبا هم آشنا خواهید شد.
موزش مدیریت تعارض و کار تیمی: سهم قابل‌توجه و رو به رشدی از بازی کسب و کار در دنیای امروز را فعالیت‌های تیمی به خود اختصاص داده‌اند. تحولات مداوم و افزایش پیچیدگی‌ها، تغییر قواعد کسب‌وکار، نفس‌گیر شدن رقابت، تخصصی شدن فعالیت‌ها و حرکت به سمت اقتصاد رقابت کامل، بیش از هر زمان دیگری کسب و کار را به سمت این واقعیت سوق می‌دهد که نیاز مبرمی به قدرت حاصل از هم‌افزایی(سینرژی) میان افراد وجود دارد. چنان که تأکید بر مدیریت تعارض بین افراد، حرکت از سمت گروه به تیم و ترویج فرهنگ کارتیمی تبدیل به یکی از دغدغه‌های جدی و مورد تأکید سازمان‌ها و جوامع پیشرفته شده است. شاید خیلی از شما از خود بپرسید که چرا به آموزش مدیریت تعارض و کار تیمی نیاز داریم یا اصلا چه کاربردی دارد؟ واضح است که، تیمی که فقط سه نفر در آن درگیر هستند به‌مراتب ساده‌تر و درگیر متغیرهای کمتری است نسبت به شرایطی که در آن تیم هایی شامل افرادی با تخصص‌ها، ارزش‌ها، اهداف و نگرش‌های متنوع هستند
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
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.