دوره آموزشی - جستجوی «مهندس کامپیوتر نرم افزار»

نتایج جستجوی «مهندس کامپیوتر نرم افزار» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش C# مقدماتی

هدف دوره‌ی آموزش #C (سی‌ شارپ) یادگیری اصول و مقدمات برنامه‌نویسی و تولید نرم‌افزار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی سی‌شارپ (#C) و چارچوب دات‌نت (net.) است. مخاطبان دوره آموزش #C افرادی هستند که به دنبال کسب درآمد از ایجاد و توسعه‌ی نرم‌افزار با استفاده از یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی ساده، قدرتمند و محبوب و همه‌کاره به‌عنوان شغل اصلی یا جانبی هستند و یا دانشجویانی که جهت انجام پروژه‌های درسی خود نیاز به یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی ساده دارند. همچنین دوره‌ی آموزش #C به افرادی که به دنبال افزایش قدرت حل مسئله و خلاقیت ذهن خود با استفاده از به چالش کشیدن آن در حل مسائل با استفاده از برنامه‌نویسی هستند کمک می‌کند و به‌طورکلی تمام افرادی که علاقه‌مند به برنامه‌نویسی و ایجاد و توسعه‌ی انواع سیستم‌های نرم‌افزاری با استفاده از یک زبان مدرن هستند می‌توانند از دوره‌ی آموزش سی‌ شارپ بهره ببرند. چرا دوره آموزش #C؟ سادگی یادگیری #C و استفاده از آن امکان ایجاد و توسعه‌ی انواع و اقسام نرم‌افزارها به دلیل همه‌کاره بودن زبان برنامه‌نویسی #C و ارتباط با چارچوب دات‌نت از جمله موارد زیر: وب‌سایت‌ها و نرم‌افزارهای تحت وب با استفاده از تکنولوژی‌های NET و ASP.NET Core اپلیکیشن‌های اندروید و iOS با استفاده از تکنولوژی Xamarin نرم‌افزارهای قابل‌اجرا بر روی ویندوز با استفاده از تکنولوژی‌های Windows Forms ،WPF و UWP نرم‌افزارهای بازی با استفاده از تکنولوژی Unity وب‌سرویس با استفاده از تکنولوژی Web API کتابخانه‌ها، کامپوننت‌ها و برنامه‌های کنسولی برنامه‌های بلاکچین سرویس‌های داده‌ای و مدیریتی اپلیکیشن‌های ابری برنامه‌های مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌های دارای کاربرد در اینترنت اشیاء و مواردی دیگر ابزارهای قوی، به‌روز و گسترده موجود در اختیار برنامه‌نویسان این زبان در تمامی مراحل برنامه‌نویسی و تولید نرم‌افزار جامعه‌ی پشتیبانی بزرگ و گسترده در کنار تعداد زیاد فروم‌های پرسش و پاسخ شیءگرایی، سرعت، مدرن و چند پلتفرمی بودن این زبان درحال‌توسعه بودن به دلیل پشتیبانی کامل توسط مایکروسافت روند آموزش #C مفاهیم و اصول تئوری با استفاده از اسلاید، انیمیشن و توضیحات استاد آموزش داده می‌شود و درک عمیق و نحوه‌ی به‌کارگیری و استفاده از آن مفاهیم و اصول با استفاده از مثال‌های عملی آموزش داده می‌شود. در آموزش #C در قدم نخست اجزای این زبان معرفی می‌شوند و در قدم بعد مفهوم بسیار مهم شی‌گرایی معرفی و به‌صورت عملی پیاده‌سازی می‌شود. در ادامه مجموعه‌های مورد استفاده در زبان سی‌شارپ معرفی می‌شوند. همچنین در آموزش #C چند ساختار داده و الگوریتم پیاده‌سازی می‌شوند.

313,650 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 نرم افزار اسپن پلاس

به عنوان یک مهندس شیمی یا مهندس فرایند، پس از آشنایی با تجهیزات پیشرفته فرایندی، نیاز به یک ابزار کامپیوتری که انجام محاسبات مربوط به این تجهیزات را برعهده بگیرد، احساس می‌شود. به عنوان مثال پس از مدل‌سازی یک برج تقطیر ساده با تعداد سینی‌های کم و 4 یا 5 جزء در خوراک ورودی ممکن است گاهی با صدها معادله از جمله موازنه‌های انتقال جرم و انرژی و سیالات مواجه شویم. پیاده‌سازی و حل این معادلات می‌تواند بسیار زمان‌بر و خسته‌کننده باشد. لذا باید برای حل این مشکل باید به دنبال راه حل بود؛ چرا که یک مهندس شیمی بدون توانایی مدل‌سازی و شبیه‌سازی فرایند عملا دچار مشکل خواهد شد و از گردونه رقابت‌ها در بازار کار و تحقیقات علمی عقب خواهد ماند. حتی در کارهای آزمایشگاهی هم گاهی به جایی می‌رسیم که به صرفه و منطقی است که ابتدا فرایند را هر چند کوچک، شبیه‌سازی کنیم و بعدا سراغ پیاده‌سازی و ساخت آن برویم. برای رفع این مشکل، تعداد کثیری بسته نرم‌افزاری از گذشته تا کنون در حال گسترش است و هر ساله نرم‌افزار‌های جدیدتر و کامل‌تری وارد بازار شده و مورد استفاده مهندسین شیمی قرار می‌گیرد. در میان تمامی این بسته‌های نرم‌افزاری یکی از پرکاربردترین، دقیق‌ترین و کامل‌ترین بسته‌ها، نرم افزار aspen plus یکی از نرم‌افزارهای ارائه شده توسط کمپانی ASPEN One است.

271,150 تومان

آموزش مهارت‌های ضروری پژوهش

کاربرد دوره مهارت‌های ضروری پژوهش چیست؟ چه مطالبی را خواهید آموخت؟ در یک نگاه کلی، دوره مهارت‌های ضروری پژوهش در شش بخش ارائه شده است. آغاز پژوهش با مجموعه‌ای از دغدغه‌هاست. اولین گامِ پژوهش تبدیل این دغدغه‌ها به مسئله پژوهشی است. در بخش آغازین دوره به این مسئله می‌پردازیم. بعد از آن طبیعتاً لازم است منابع پژوهشی را جدی‌تر جستجو کنیم. در این بخش اغلب با انبوهی از منابع مواجه می‌شویم و همواره زمان محدودی داریم. در نتیجه، لازم است با بهترین‌ منابع پژوهشی، یعنی مرتبط‌ترین و معتبرترین‌ها، کار را پیش ببریم. افزون بر این موارد، لازم است با برخی تله‌های پژوهشی که در آن‌ها گرفتار می‌شویم و زمان را از دست می‌دهیم آشنا شویم. به این مسائل در بخش منابع پژوهش و مدیریت زمان می‌پردازیم. زمانی که منابع پژوهشی بیشتر می‌شوند یا درگیر چند پژوهش مختلف می‌شویم بدون سازمان‌دهی منابع برخی منابع را فراموش می‌کنیم، بین منابعی که قبلاً یافته‌ بودیم نمی‌توانیم به خوبی جستجو کنیم، فراموش می‌کنیم در انبوه منابعی که با زحمت بدست آورده‌ایم به چه موضوعاتی پرداخته شده بود و بسیاری مسائل دیگر که به سازماندهی منابع مربوط می‌شود. یکی از ابزارهای بسیار اثربخش در سازماندهی منابع پژوهشی نرم افزارهای مدیریت منابع هستند. این نرم افزارها از جمع‌آوری منابع گرفته تا سازماندهی، به اشتراک‌گذاری و استناددهی منابع کمک‌های بزرگی به ما می‌کنند. در بخش مدیریت منابع پژوهشی برخی از مهمترین نرم افزارها در این حیطه را معرفی می‌کنیم و شما را با برخی از مهمترین امکانات آن‌ها آشنا می‌کنیم. بعد از انتخاب بهترین منابع لازم است با خواندن دقیق منابع برگزیده را مطالعه کنیم. در این بخش الگویی را معرفی می‌کنیم که کمک می‌کند معناهای مهم نهفته در متن را استخراج کنیم و به صورت آگاهانه درونی‌سازی کنیم. بعلاوه، توضیح می‌دهیم که در متون علمی چگونه می‌توانیم با صرف زمان کمتری ایده‌های اصلی و شواهد و قرائنی را که آن‌ها را پشتیبانی می‌کنند بیابیم. به این مسائل در بخش خواندن دقیق می‌پردازیم. اگر بدون یادداشت‌برداری منابع را مطالعه کنیم دست‌کم دچار چند آفت مهم می‌شویم، اول اینکه نمی‌توانیم از چارچوب منابع موجود به خوبی فاصله بگیریم، دوم اینکه بسیاری از نکات حیاتی را در پژوهش‌ از دست می‌دهیم و سوم اینکه احتمال بُروز سرقت ادبی ناخواسته زیاد می‌شود. نکات پیرامون یادداشت‌برداری اصولی را در بخش بعدی می‌آموزیم. یکی از مهارت‌هایی که از آغاز تا انجام یک پژوهش برای هر پژوهشگری ضروری است، مهارت‌های تفکر انتقادی است. به عنوان نمونه، یکی از ارکان هر پژوهشی پردازش اطلاعات است بدون قدرت تحلیل این پردازش امکان‌پذیر نیست. قدرت تحلیل افراد پیوند وثیقی با تفکر انتقادی دارد. در بخش تفکر انتقادی نحوه مواجهه سنجیده با پژوهش‌ها را می‌آموزیم.هدف از دوره مهارت‌های ضروری پژوهش چیست؟ مهارت‌های ضروری در پژوهش، کلیدی‌ترین مهارت‌هایی هستند که برای موفقیت در انجام هر پژوهشی فارغ از موضوع به آن‌ها نیازمندیم. هدف از این دوره، آموزش این مهارت‌هاست. دوره مهارت‌های ضروری پژوهش مناسب چه کسانی است؟ تمام پژوهشگران در هر حوزه‌ای از دانش مخاطب این دوره هستند.

551,650 تومان

آموزش برنامه ریزی با نرم افزار Primavera 15.1

با توجه به شرایط اقتصادی لزوم مدیریت پروژه بیش از پیش دیده می‌شود. برای مدیریت پروژه‌ها می‌بایست از ابزارهای مناسب استفاده کرد تا بتوان زمان و هزینه را تحت کنترل قرار داد. تمامی سازمان‌ها که با پروژه درگیر هستند احتیاج به نیروهای ماهر جهت این امر دارند. نرم‌افزار پریماورا Primavera برای زمان‌بندی و همین‌طور کنترل پروژه‌های مختلف استفاده می‌شود. در پروژه‌های ساختمانی، صنعتی، نرم‌افزاری و در هر نوع پروژه دیگر که فعالیت‌های مختلف در آن به‌طور منظم انجام می‌شوند می‌توان از این نرم‌فزار برای زمان‌بندی و کنترل پروژه و برآورد هزینه آن پروژه‌ها استفاده کرد. آشنایی با این نرم‌افزار شما را به فردی متخصص تبدیل می‌کند که توانایی برنامه‌ریزی و کنترل پروژه را دارید. یکی از قابلیت‌های مهم نرم‌افزار پریماورا Primavera درگیر کردن کلیه کارشناسان سازمان در فرایندهای برنامه‌ریزی و کنترل پروژه است. ماژول Web Access این امکان را به کلیه مدیران و کارشناس‌ها در سازمان می‌دهد تا بدون استفاده از هر نرم‌افزاری فقط با وارد کردن یک آدرس در مرورگر اینترنتی خود به اطلاعات پروژه دسترسی پیدا نموده و در محیطی کاربرپسند و کارا فعالیت‌های خود را برنامه‌ریزی و کنترل نمایند. مدیران می‌توانند به گزارش‌های جامع و دقیقی که به صورت خودکار تهیه شده دسترسی پیدا نموده و از ابزارهای تحلیل مناسب نرم‌افزار جهت بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری استفاده نمایند. مزایای دوره آموزش نرم‌افزار پریماورا: آشنایی تمامی افراد با گام‌ها و محیط پریماورا و حتی پروژه‌ها آشنایی و یادگیری برنامه‌ریزی و کنترل نمودن پروژه با نرم‌افزار پریماورا به وسیله تجارب پروژه‌های حقیقی جوابگویی به تمام مشکلات نرم‌افزار پریماورا هدف از این دوره، آموزش افراد متخصصی است که بتوانند ضمن یادگیری نرم‌افزار پریماورا Primavera، با تکنیک‌های برنامه‌ریزی و کنترل پروژه آشنا شوند. ضمناً از امکانات نرم‌افزار برای رسیدن به اهداف سازمانی استفاده کرده و بتوانند با استفاده از ابزار و نرم‌افزارهای برنامه‌ریزی و کنترل پروژه، پروژه‌های موجود در سازمان خود را برنامه‌ریزی و پیگیری کنند.

381,650 تومان

آموزش Git

گیت (Git) یک سامانه‌ی کنترل نسخه‌ی توزیع ‌شده است که طراحی شده تا بتواند تغییرات سورس کد را در طول توسعه‌ی نرم‌افزار شناسایی کرده و ردیابی کند. هدف اصلی از ساخته شدن این سامانه این است که همکاری و کار تیمی در میان برنامه‌نویسانی که بر روی پروژه‌های مشترک کار می‌کنند تسهیل شود، اما می‌توان از آن برای ردیابی هر نوع تغییراتی در انواع فایل‌های مختلف استفاده کرد. سایر اهداف این سامانه عبارت‌اند از سرعت بالاتر، انسجام داده‌ها، و پشتیبانی روال‌های کاری توزیع شده و غیر خطی. این دوره آموزش Git به شما کمک خواهد کرد تا با مفهوم Git و ابزارهای مختلف آن آشنا شوید و در مدت زمان کوتاهی بتوانید از آن به طور موثر استفاده کنید. Git در سال ۲۰۰۵ توسط لینوس تروالدز و در پی توسعه‌ی کرنل لینوکس ساخته شد تا سایر توسعه‌دهنده‌های کرنل بتوانند با راحتی و سرعت بیشتری در توسعه‌ی آن مشارکت کنند. از سال ۲۰۰۵ به بعد افرادی کلیدی از جمله جونیو هامانو از نگهداری‌کننده‌های اصلی آن بوده‌اند. درست مانند سایر سامانه‌های کنترل نسخه‌ی توزیع شده، و بر خلاف بسیاری از سامانه‌های کلاینت-سروری، تمام مخزن‌های گیت روی تمام کامپیوترهایی که روی آن‌ها بارگذاری شده‌است، نسخه‌ی کاملی از تاریخچه به همراه توانایی ردیابی نسخه، فارغ از اتصال یا عدم اتصال به شبکه یا سرور مرکزی، وجود دارد. امروزه میلیون‌ها پروژه از Git استفاده می‌کنند. با استفاده از گیت می‌توان تغییراتی که در هر مرحله از پروژه اعمال شده را پیگیری کرد، قسمتی از پروژه را به صورت مستقل توسعه داد و یا حتی در صورت بروز مشکل در هر مرحله به نقطه‌ای پایدار و بدون مشکل بازگشت و از بروز اشتباهات احتمالی در هر مرحله از توسعه نرم افزار جلوگیری کرد. پس از گذراندن دوره آموزش Git شما قادر خواهید بود که روی پروژه‌ای مشترک با همکاران خود روی توسعه محصولات مختلف کار کنید، حتی روی پروژه‌های شخصی که به صورت مستمر نیاز به بازبینی و ویرایش دارند یا روند تغییرات نسخه‌های مختلف را در مراحل متفاوت توسعه نرم‌افزار بررسی، پیگیری و کنترل کنید و غیره.

339,150 تومان

دوره یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس به آموزش کاربردی یادگیری عمیق و تمام مباحث مربوط به کتابخانه‌­های تنسورفلو و کراس می‌­پردازد. به طور مشخص­‌تر موضوعاتی که در این دوره دنبال می‌­شود شامل موارد زیر است: پیاده‌­سازی شبکه‌­های عصبی (یادگیری عمیق) در پایتون پیاده‌­سازی شبکه­‌های Multi-layer perceptron (MLP) و Convolutional بحث و بررسی در رابطه با موضوعات گوناگون یادگیری عمیق مانند: Transfer learning، Overfitting و Regularization بررسی دقیق و عمیق تنسورفلو و کراس آشنایی با یادگیری عمیق، تنسورفلو و کراس در یک تعریف کلی، یادگیری عمیق یکی از شاخه­‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در آن سعی می­‌شود از روش کارکرد مغز برای یادگیری موضوعات استفاده شود. در یادگیری عمیق به کامپیوترها آموزش داده می‌­شود که برای حل مسائل از روش­‌هایی استفاده کنند که مغز انسان برای حل مسائل از آن روش‌­ها استفاده می‌­کند. به طور کلی یادگیری عمیق سعی می‌­کند به شبیه‌سازی مغز انسان بپردازد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است که کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌­ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌­سازی شبکه­‌های عصبی است. به همین دلیل است که این کتابخانه، پراستفاده‌­ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است. کراس یک کتابخانه در تنسورفلو است که با هدف توسعه شبکه‌­های عصبی ایجاد شده است. هدف از برگزاری دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ امروزه اهمیت یادگیری عمیق در بسیاری از تکنولوژی‌­ها بر کسی پوشیده نیست؛ تا جایی که در دنیای امروز یادگیری عمیق به مغز محاسباتی در بسیاری از زمینه­‌های علم و تکنولوژی تبدیل شده است. به همین دلیل است که در دنیایی از صنایع مختلف تا تکنولوژی‌­های مختلف، تقریبا هیچ موردی را نمی‌­توان پیدا کرد که در آن ردپایی از یادگیری عمیق دیده نشود. به این ترتیب، اصلی­‌ترین هدف این دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق و شناخت ابعاد گوناگون آن است. در این دوره شما با این ابزار بسیار مهم به ­صورت عملیاتی آشنا می‌­شوید و جزئیات لازم برای پیاده‌­سازی بهینه این الگوریتم‌ها را در عمل می­‌آموزید. در ادامه راه می‌­توانید از این ابزار در هر زمینه‌­ای که با داده روبه‌­رو می‌شوید و به دنبال پیدا کردن الگوهای آن هستید، استفاده کنید. دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس برای چه کسانی مناسب است؟ محتوای این دوره به نحوی انتخاب شده که مناسب افرادی باشد که دوره یادگیری ماشین را گذرانده‌اند و با مفاهیم ابتدایی هوش مصنوعی آشنایی دارند و به دنبال ادامه مسیر یادگیری/شغلی در این زمینه هستند. با توجه به اینکه این دوره ترکیب آموزش مفاهیم تئوری و عملی در کنار یکدیگر است، دانشجویان این دوره می‌توانند مسائل دنیای واقعی مثل پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی‌های دنباله‌های عددی و ترافیک و غیره را حل کنند. بنابراین این دوره مناسب کسانی خواهند بود که علاقه‌مند به مباحث پیشرفته هوش مصنوعی و چالش‌های لبه‌ی تکنولوژی هستند. در انتهای دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس مخاطب چه دستاوردی خواهد داشت؟ با توجه به محتوایی که در این دوره به شرکت‌­کنندگان آموزش داده می‌­شود، در انتهای دوره مخاطبان محترم با موارد زیر آشنایی خواهند داشت: پیاده­‌سازی شبکه‌­های MLP پیاده‌­سازی شبکه­‌های Sequential، Functional و Subclass بهینه­‌سازی پارامترهای شبکه­‌های عصبی شناخت ترکیب مناسب activation function و initialization شناخت بهینه‌­ساز­ها و برنامه‌­های زمانی متناسب شناخت راهکارهای مقابله با Overfitting شناخت ابزار لازم برای ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی شبکه­‌های عصبی پیاده‌سازی Transfer learning و استفاده از شبکه­‌های قدرتمند آماده پیاده‌­سازی شبکه­‌های Convolutional

832,150 تومان
جمعه 18 خرداد 1403، ساعت 12:38