دوره آموزشی - جستجوی «معلم ریاضی»

نتایج جستجوی «معلم ریاضی» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

تصحیح رایتینگ آیلتس (4 تایی)

شاید از خودتان بپرسید که تصحیح رایتینگ آیلتس چیست و چرا به عنوان زبان‌آموز به آن نیاز دارید؟ جواب آن ساده است. تصحیح رایتینگ این امکان را به شما می‌دهد تا توانایی خود را بسنجید و بتوانید نقاط ضعف خود را قبل از آزمون آیلتس بهبود ببخشید. رایتینگ یکی از چهار بخش آزمون آیلتس است که خود به دو بخش تسک 1 و تسک 2 تقسیم می‌شود. موضوع تسک 1 در آیلتس آکادمیک با تسک 1 در آیلتس جنرال متفاوت است. در تسک 1 آکادمیک شما باید اطلاعات تصویری، مانند نمودار، را به نوشتار تبدیل کنید و حداقل 150 کلمه در تفسیر تصویر ارائه شده بنویسید. در تسک 1 جنرال موضوعی ارائه می‌شود که باید درمورد آن نامه‌ای بنویسید که حداقل 150 کلمه داشته باشد. تسک 2 در آیلتس جنرال و آکادمیک یکسان بوده و باید درخصوص موضوعی که به شما داده شده است حداقل 250 کلمه بنویسید. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها اشتباهاتشان را در آزمون تشخیص نمی‌دهند. لازم به ذکر است که ارزیابی نوشته خود، کار بسیار دشواری است. می‌توانید نکاتی در مورد نوشتن رایتینگ مطالعه کنید ولی بهتر است تصحیح آن را به شخص دیگری واگذار کنید. سعی کنید تمام تکنیک‌هایی که آموخته اید را به کار ببرید ولی در نهایت شخصی را پیدا کنید که در این کار تبحر داشته باشد و تصحیح نوشته را به او بسپارید. پیدا کردن معلم و یا کسی که به این مهارت‌ها تسلط داشته باشد، آسان نیست. از طرفی هرچقدر هم به توانایی‌های دوستان یا آشنایانتان در زمینه‌ی زبان انگلیسی باور داشته باشید، نمی‌توانید تصحیح رایتینگ آیلتس را به آن‌ها بسپارید. به خاطر داشته باشید که ارزیابی رایتینگ آیلتس با نوشته‌های دیگر بسیار متفاوت است و هر کسی نمی‌تواند نمره‌ دقیق و یا بازخورد مناسبی ارائه دهد. باور داریم که گرفتن بازخورد به صورت منظم در مورد رایتینگ و به طور کل هر نوشته‌ای اصلی‌ترین عامل موفقیت است. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها فکر می‌کنند که با بیشتر نوشتن می‌توان نمره‌ی بالایی کسب کرد و روزانه وقت زیادی برای نوشتن اختصاص می‌دهند. نوشتن مقاله کار اشتباهی نیست و اتفاقا برای تمرین نوشتن بسیار مفید است. با این حال همیشه شخصی باید به تصحیح رایتینگ آیلتس شما بپردازد تا با گرفتن بازخورد مناسب، نوشته‌های بعدی خود را بهبود ببخشید.

228,650 تومان

آموزش الگوریتم‌های بهینه ‌سازی در R

در این درس دانشجویان با مفاهیم بهینه‌سازی و نحوه اجرای آن در R آشنا می‌شوند. تمرکز این درس کاربرد روش‌های بهینه‌سازی در حوزه کسب‌وکار و مدیریت است. پرسش‌هایی اساسی در کسب‌وکار نظیر موارد زیر با الگوریتم‌های بهینه‌سازی قابل پاسخ‌دادن هستند: · یک شرکت تحت محدودیت‌های مختلف تولید و بازار، چگونه ترکیب بهینه محصولات خود را تعیین ‌کند تا سود خود را افزایش دهد؟ · یک شرکت چگونه ساختار لجستیک خود را طراحی کند تا هزینه حمل‌ونقل خود را کمینه کند؟ · باتوجه ‌به الگوی تقاضا، چگونه نیروی انسانی را در شیفت‌های مختلف کاری تخصیص دهیم تا هزینه منابع انسانی کمینه شود؟ · سبدی از دارایی‌ها را چگونه تخصیص دهیم تا با کم‌ترین ریسک، بازدهی سبد دارایی‌ها بیشینه شود؟ مخاطب اصلی این درس کسانی هستند که می‌خواهند از روش‌های داده‌محور برای تصمیمات کسب‌وکار استفاده کنند. هدف از درس این نیست که دانشجویان بیش از اندازه درگیر روش‌های ریاضی و آماری شوند، بلکه هدف آموزش مفاهیم به زبان ساده به همراه نشان‌دادن کاربردها و روش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در عمل است. این یک درس پیشرفته است و بنابراین انتظار می‌رود مخاطبان این درس با مفاهیم کار با داده آشنا باشند و بتوانند با زبان برنامه‌نویسی R به راحتی کار کنند. دانشجویان در پایان این دوره باید روی یک پروژه کاربردی کار کنند و آن را تحویل دهند. کارکردن روی این پروژه و بازخوردهایی که از استاد دوره می‌گیرند، به آنان کمک خواهد کرد تا مفاهیم آموخته شده در درس را بهتر بفهمند و برای حل مسائل کسب‌وکار با روش‌های داده‌محور آماده‌تر شوند. این پنجمین درس از مجموع دوره Business Analytics در مکتب‌خونه است که هدف آن کاربرد روش‌های داده‌محور در کسب‌وکار است.

381,650 تومان

آموزش رایگان بهبود شبکه‌های عصبی عمیق

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

118,150 تومان

آموزش نرم‌افزار Expert Choice

آموزش نرم‌افزار Expert Choice دوره آموزش پیش رو نیز ضمن پرداختن به آموزش اکسپرت چویس، به بررسی فرآیند سلسله مراتبی در نرم افزار اکسپرت چویس پرداخته و پکیج کاملی از آموزش Expert Choice را ارائه می‌دهد. در نهایت تلاش دارد خروجی ایده‌آل مدنظر برای فراگیر را حاصل کند؛ برای این کار مدرس به پشتیبانی پس از دوره آموزش Expert Choice می‌پردازد. وجه تمایز این دوره با دیگر دوره‌های آموزش اکسپرت چویس در آموزش تصمیم‌گیری چند معیاره گروهی با استفاده سلسله مراتبی و پیاده سازی آن در نرم افزار Expert Choice است. یکی از اساسی‌ترین موضوعات مطرح در دنیای امروزی که همواره از دغدغه‌های اصلی مدیریت محسوب می‌شود، بحث تصمیم‌گیری است لزوم اتخاذ تصمیم درست و برگزیدن گزینه مناسب از میان گزینه‌های متعدد زمینه انتخاب بهترین تولید کننده، بهترین توزیع کننده و... در تشکیل یکپارچگی‌ها و موارد مشابه از جمله مسائل مهم مطرح برای تصمیم‌گیری‌های چند معیاره است؛ این تصمیمات جزئی از مسائل بزرگ و کلان را شامل می‌شوند و در بسیاری از این موارد در صورت نادرست بودن تصمیم، هزینه‌های زیادی را باید پرداخت. از این رو تصمیم‌گیری صحیح در تمام مسائل اهمیت به سزایی دارد. یکی از کارآمدترین تکنیک‌های تصمیم‌گیری چند معیاره استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی یا AHP(Analytical Hierarchy Process) است که در روش AHP مسئله اصلی به کمک یک ساختار سلسله مراتبی به مسائل کوچک‌تر شکسته می‌شود؛ در این ساختار معیارها سطح بندی می‌شود (هدف و معیارهای اصلی در سطوح بالاتر و معیارهای فرعی در سطح پایین‌تر قرار می‌گیرند)، گزینه‌ها نسبت به پایین‌ترین سطح معیارها و نیز معیارهای هر سطح نسبت به معیارهای یک سطح بالاتر وزن دهی می‌شوند. بطور کلی فرآیند تحلیل سلسله مراتبی شامل: ساخت سلسله مراتبی، مقایسه‌های زوجی، ترکیب وزن‌ها، تحلیل حساسیت و روش رتبه‌بندی می‌باشد. با توجه به پیچیدگی حل مسائل تصمیم‌گیری چند معیاره به خصوص در مسئله با داده‌ها و اطلاعات زیاد و با اهمیت، لزوم استفاده از یک نرم افزار برای حل مسائل احساس می‌شود یکی از نرم‌افزاها Expert Choice است چرا که کار با اکسل فرآیند حل را طولانی و طاقت فرسا می‌کند. برای یادگیری این نرم افزار باید از دوره‌های آموزشی استفاده کرد که مدرس دوره علاوه بر تسلط بر خود نرم افزار بر فرآیند سلسله مراتبی و در اصل مسائل تصمیم‌گیری تسلط کافی را داشته‌باشد چرا که تصمیم‌گیری در مسائل و پروژه‌های مختلف از حساسیت بالایی برخوردار است؛

152,150 تومان

آموزش آمار کاربردی برای تحلیل داده کسب و کار

یکی از این مهارت ها آشنایی و بکارگیری روش های آماری هست. آمار از این جهت حوزه جذابی است که می تواند درباره رفتارهای انسان ها در کسب و کار و البته سایر حوزه های دیگر پیش بینی‌هایی بکند که شاید افراد عادی فکر نمی کنند بشود این پیش بینی ها را کرد. در این درس تلاش شده است که شما با قسمت های کاربردی و جذاب آمار آشنا شوید. به جای این که درگیر فرمول های پیچیده ریاضی شوید، یاد می گیرید چطور مثل یک تحلیل گر داده فکر کنید، چطور با داده های واقعی کار کنید و استنتاج های آماری کنید و در نهایت به تصمیم گیری در کسب و کار کمک کنید. در این درس یاد می گیرید که با زبان برنامه نویسی R کار کنید و تحلیل های آماری انجام بدهید. در قالب ارائه، کوئیزها و پروژه مثال های مختلفی از حوزه های منابع انسانی، مالی، بازاریابی و فروش و سایر حوزه های کسب و کار را مشاهده خواهید کرد و گام به گام یاد خواهید گرفت که چطور روش های آماری را برای حل مسائل دنیای واقعی بکار ببرید. آمار کاربردی برای تحلیل داده دومین درس از دوره آنلاین Business Analytics در مکتب خونه است. پیش نیاز این درس٫ دوره تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R است که اولین درس از دوره آنلاین Business Analytics در مکتب خونه است.

369,000 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 رایگان پایتون مقدماتی

در این دوره آموزشی به زبان برنامه‌نویسی Python پرداخته شده‌است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند سطح بالا، شیءگرا و حرفه‌ایست که در حال گسترش روزافزون در جهان است. این زبان با قابلیت‌های فراوان و شگفت‌انگیزی که دارد تحولی در دنیای برنامه‌نویسی از توسعه برنامه‌های تحت وب تا ایجاد بازی‌های رایانه‌ای، به وجود آورده‌است. پایتون ابتدا در سال 1991 وارد دنیای برنامه‌نویسی شد و در سال‌های اخیر توجه برنامه‌نویسان را به خود جلب کرده و روزبه‌روز بر طرفداران آن افزوده می‌شود. تعداد کلمات کلیدی پایتون کم، ساده و کاملاً قابل درک است و این موضوع فهم و یادگیری آن را برای کاربران تازه‌کار بسیار ساده کرده‌است. در واقع این زبان پیچیدگی‌های معمول سایر زبان‌ها را ندارد و پس از برنامه‌نویسی، منطق آن کاملاً قابل درک است. این زبان اپن‌سورس را می‌توان در زمان کوتاهی به‌خوبی یاد گرفت و به‌واسطه کتابخانه‌های گسترده‌ای که دارد از آن استفاده‌های فراوان کرد. از پایتون می‌توان در زمینه‌های مختلفی استفاده کرد: استفاده از پایتون در طراحی وب: پایتون در وب توانایی‌های خود را به‌خوبی نشان داد و در ساخت برنامه‌های تحت وب به کار گرفته شد. ساخت اپلیکیشن موبایل: با استفاده از پایتون و به کمک برخی فریم ورک‌ها می‌توان اپلیکیشن‌هایی برای موبایل ساخت. کاربرد پایتون در تست نفوذ: وقتی صحبت از هک و نفوذ در سیستم‌ها می‌شود، پایتون حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. کاربرد پایتون در هک به علت بازدهی بالایی است که این زبان اسکریپتی در ساخت برنامه‌های کوچک دارد و به همین دلیل است که هکرهای حرفه‌ای تسلط بسیار خوبی بر پایتون دارند. آموزش و تحصیلات آکادمیک: در مدارس ایران بر خلاف بسیاری از کشورهای پیشرفته، برنامه‌ریزی خاصی برای آموزش برنامه‌نویسی به کودکان و نوجوانان وجود ندارد. در سال‌های گذشته، بسیاری از کشورها در مدارس خود زبان را آموزش می‌دادند اما امروزه پایتون جای آن را گرفته است. اگر یک کودک ۱۲ ساله کدهای جاوا را ببیند احتمالاً برای همیشه از برنامه‌نویسی زده می‌شود. اما پایتون ساختار ساده و جذابی دارد و یادگیری آن آسان است. پایتون به خاطر ساختار ساده‌ای که دارد گزینه مناسبی برای تدریس برنامه‌نویسی مخصوصاً به کودکان و نوجوانان است. کاربرد پایتون در داده‌کاوی: داده‌کاوی علم بررسی داده‌هاست. سرویس‌هایی مثل اینستاگرام یا موتور جستجوی گوگل، روزانه چند هزار گیگابایت داده از کاربران خود دریافت می‌کنند و درآمد بالایی از تحلیل این داده‌ها کسب می‌کنند. کاربرد پایتون در طراحی رابط گرافیکی: پایتون در ساخت رابط گرافیکی عملکرد خوبی دارد و کتابخانه‌های مختلفی برای این کار معرفی کرده‌است. کاربرد پایتون در طراحی بازی‌های کامپیوتری: در پایتون برای تولید بازی‌های کامپیوتری کتابخانه‌های گوناگونی وجود دارد که به‌سادگی می‌توان از آن‌ها برای تولید بازی استفاده کرد. این دوره به‌گونه‌ای ارائه شده‌است تا برای کاربرانی که هیچ آشنایی با برنامه‌نویسی ندارند قابل استفاده باشد. در این دوره به معرفی قابلیت‌های زبان Python پرداخته شده‌است. در این دوره کار با مفاهیم پایه‌ای Python آغاز شده و تا برنامه‌نویسی شیءگرا ادامه یافته‌است. توجه کنید که در این دوره به آموزش پایتون مقدماتی مقدماتی پرداخته شده که برای استفاده پایتون در یادگیری ماشین ضروری است. شایان ذکر است مدرس دوره آموزشی Python مقدماتی مترجم کتاب «پایتون از مقدماتی تا پیشرفته» نیز هستند. برای دیدن دوره‌های بیشتر مربوط به برنامه نویسی می‌توانید به صفحه آموزش برنامه نویسی مراجعه کنید.

186,150 تومان
دوشنبه 10 اردیبهشت 1403، ساعت 15:35