این دوره مناسب تمامی علاقه مندان به حوزه تحلیل بنیادی و سرمایه گذاری ارزشی است. ** دسترسی حداقل 2 هفته ای به لینک مشاهده کلاس ها ** اضافه شدن در گروه تلگرامی دوره با حضور استاد مربوطه و پرسش و پاسخ
پردازش تصویر یکی از علوم و تخصص های به روز و کاربردی است. امروزه تکنولوژی پردازش تصویر در صنایع مختلف تولیدی و خدماتی مورد استفاده قرار میگیرد.تکنولوژی هایی مانند تشخیص چهره در دوربین های عکاسی، تشخیص پلاک خودرو ها، اتوموبیل های خودران و ... نمونه هایی از کاربرد پردازش تصویر در دنیای امروز هستند. در این دوره با استفاده از openCV، ابزارها و تکنیک های این تخصص بررسی شده است.برای استفاده بهتر از دوره، آشنایی شما با زبان برنامه نویسی پایتون ضروری است.
دوره آموزش اینستاگرام مارکتینگ چیست؟ بدون شک امروزه کمتر تلفن همراهی را میتوانیم پیدا کنیم که اپلیکیشن اینستاگرام روی آن نصب نشده باشد. در طول تاریخ تکنولوژی، کمتر تکنولوژی و سیستمی را میتوان پیدا کرد که با چنین اقبال گستردهای مواجه شده باشد. برای درک این استقبال گسترده باید تفاوتهای اینستاگرام با سایر شبکه‌های اجتماعی مشابه را بشناسیم. تفاوتهایی مثل کاربرپسند بودن، رایگان بودن، سادگی در استفاده، پشتیبانی از زبانهای مختلف و غیره. توجه و استقبال از اینستاگرام به‌نحوی است که امروزه این شبکه اجتماعی به یکی از بزرگترین و قدرتمندترین بسترهای ممکن برای تبلیغات تبدیل شده است. برای حضور، استفاده و کسب درآمد از این بستر بسیار قدرتمند ابتدا لازم است این محیط را بهتر بشناسیم و چهارچوب مناسب برای تبلیغات در این پلتفرم مورد بررسی قرار دهیم. در دوره آموزش اینستاگرام مارکتینگ ضمن آشنایی با ابعاد مختلف این شبکه اجتماعی، به‌طور تخصصی به بررسی موضوع مارکتینگ در اینستاگرام پرداخته شده است. در این دوره با موضوعاتی همچون: یادگیری اصطلاحات کاربردی در اینستاگرام آشنایی با ویژگیهای یک بلاگر یا اینفلوئنسر موفق یادگیری مراحل ورود و تبدیل‌شدن به یک بلاگر موفق در این شبکه اجتماعی بررسی موضوع مارکتینگ در چهارچوب اینستاگرام هدف از برگزاری دوره آموزش اینستاگرام مارکتینگ چیست؟ در این دوره یکی از اصلی‌ترین اهداف مدنظر، بررسی همه‌جانبه و تخصصی موضوع مارکتینگ در اینستاگرام است. با شناخت و بررسی این موضوع علاوه بر آشنایی با زوایای گوناگون اینستاگرام، راه ورود به دنیای تبلیغات و بازاریابی در اینستاگرام را نیز به‌طور حرفهای و تخصصی یاد میگیرید. دوره آموزش اینستاگرام مارکتینگ برای چه کسانی مناسب است؟ این دوره به‌نحوی طراحی و تولید شده است که استفاده از موضوعات این دوره برای همه افراد و همه علاقهمندان به حضور مؤثر و پولساز در اینستاگرام مفید خواهد بود. به‌این‌ترتیب این دوره برای همه علاقهمندان به این موضوع مفید و کارآمد خواهد بود. در انتهای دوره اینستاگرام مارکتینگ شرکتکنندگان چه دستاوردی خواهند داشت؟ در پایان این دوره مخاطب مهارت‌های زیر را به‌دست خواهد آورد: توانایی لازم برای پیشرفت و ارتقا یک پیج اینستاگرامی راه تبدیل‌شدن به یک بلاگر موفق آشنایی با ویژگیهای لازم برای تبلیغات موفق در اینستاگرام راههای مختلف کسب درآمد در اینستاگرام
هر کسب و کاری فارغ از زمینه، اندازه و مقیاسی که در آن فعالیت می‌کند، برای مدیریت صحیح در مورد هزینه‌ها و درآمدها و منابع مورد استفاده در آن نیازمند یک حسابدار یا فردی است که در زمینه‌ی حسابداری، آموزش لازم را دیده باشد. بطور کلی حسابداری زیر بنای اصلی انجام هر فعالیت اقتصادی است. در این دوره، ابتدا مفاهیم اولیه حسابداری صنعتی شامل شامل تعریف هزینه ها و بها و گردش حساب ها در حسابداری صنعتی مرور و بررسی می شود، سپس فرایند های کاری شرکت های تولیدی مورد بررسی قرار گرفته و همچنین سیستم های حقوق و دستمزد و سفارش کار سپیدار همکاران سیستم بصورت کامل آموزش داده می‌شود. تفاوت اصلی این دوره با سایر دوره های آموزش نرم افزار این است که در این دوره علاوه بر مفاهیم حسابداری صنعتی مورد نیاز بازار کار و قسمت سفارش کار و تولید نرم افزار سپیدار همکاران سیستم بصورت کاملا کاربردی آموزش داده می شود.
هدف از برگزاری دوره‌ی پیش‌رو، آموزش نرم‌افزار AutoCad در محیط دو بعدی آن است. مباحث این دوره، شامل توانایی رسم نقشه و یا طرح‌های مختلف، لایه‌بندی آن‌ها، اندازه‌گیری و خروجی‌گرفتن از آن‌ها، می‌شود. در طول دوره‌ی آموزش، علاوه بر معرفی و آموزش نحوه‌ی استفاده و کار با نرم‌افزار، تمرینات مربوط با درس جلسات هر فصل نیز ترسیم می‌شود، تا فن‌آموزان، با نمونه‌های موردی هم آشنا شوند.
90 ساعت آموزش ، 600 دقیقه تمرین اضافی ، ارائه مثال‌ها و فایل‌های جانبی ، pdf رنگی جزوات ، مدرک پایان دوره ، پشتیبانی Vip تلگرامی
امروزه بيشتر فرایندها در محيط کار، قابل‌اندازه‌گیری هستند؛ از اين رو، در رویکردهای اخیر، به موضوع داده‌های موجود در واحد منابع انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها به‌عنوان اصلی‌ترین رویکرد در حوزه منابع انساني تاکید می‌شود. مفاهیمی همچون تحلیل افراد، تحلیل نیروی انسانی، تحليل نيروي کار و منابع انسانی هوشمند نمونه آشکار چنین رویکردهایی بوده که بیان‌گر عمق تغییر نقش‌های منابع انسانی در سازمان‌های معاصر است. در این رویکردها، تلاش می‌شود با گردآوری داده‌های نیروی انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها برای سازمان‌ها، ارزش‌آفرینی شده، مزیت رقابتی خلق شود. در اين فرادرس، ابتدا به بررسی مفاهيم، پيش‌زمينه‌ها و زيرساخت‌های منابع انسانی داده‌محور پرداخته، سپس با رويکردی کاربردی چگونگی استفاده از داده‌ها را برای دستیابی به بینش لازم برای استفاده در فرایندهای روزمره منابع انسانی از قبیل جذب و استخدام، آموزش و توسعه، ایمنی و بهداشت، مدیریت عملکرد و نگرش‌های منابع انسانی بیان خواهيم کرد.
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.
75 ساعت فیلم آموزشی ، مدرک پایان دوره ، پشتیبانی Vip تلگرامی ، دسترسی به سمپل ها و اسکریپت‌های دوره
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
