دوره آموزشی - جستجوی «چند چرخکار حرفه ای»

نتایج جستجوی «چند چرخکار حرفه ای» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش مدل‌های توالی و پردازش زبان طبیعی

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

160,650 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

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

50,150 تومان

آموزش رایتینگ آیلتس تسک دوم (IELTS Writing Task 2)

تسک دوم رایتینگ آیلتس (IELTS Writing Task 2) یکی از پرچالش‌ترین بخش‌ها برای داوطلبان آزمون آیلتس (IELTS) در سال‌های اخیر بوده‌است. اینکه چرا این موضوع تبدیل به یک دغدغه‌ی بزرگ برای داوطلبان شده ریشه در عدم رعایت استانداردهایی دارد که در Band Descriptors به آن‌ها اشاره شده، اما بعضا شخص متقاضی تصور و یا تعبیر درستی از آن‌ها ندارد و در نهایت باعث می‌شود اشراف کاملی به انتظارات مصحح Native نداشته باشد. تجربیات متعدد و چندین ساله در این حوزه نشان می‌دهد که از بین ۴ مولفه: 1- Task Response (TR) 2- Cohesion and Coherence (C.C) 3- Lexical Resource (LR) 4- Grammar (GRA) مولفه‌های شماره ۳،۴ به طور غریزی بیشتر مورد توجه متقاضی قرار می‌گیرند و شخص در تلاش است نمایشی بسیار چشمگیر از ساختارهای گرامری و واژگان Less Common ارائه دهد؛ این درحالیست که شخص با وجود علم به تعریف TR و C.C، درک کاملی از نحوه‌ی پیاده‌سازی آن‌ها در رایتینگ ندارد و نتیجه این خواهد شد که رایتینگ‌ها تبدیل به ویترینی از LR و GRA می‌شوند، درحالی‌که نمره‌ای که مصحح به متقاضی داده بیشتر از ۶ یا ۶.۵ نبوده‌است. لذا به جرات میتوان گفت ۲ نقطه ضعف اساسی شرکت‌کنندگان در آزمون آیلتس در بخش رایتینگ تسک ۲ عبارتند از: ۱- ضعف در نحوه‌ی ایده‌سازی و پردازش آن و چگونگی بسط و توسعه ایده‌ها به صورت منطقی بر اساس استانداردهای مصحح Native ۲- ضعف در ایجاد ارتباط و انسجام درونی، و نه مکانیکی، در سراسر متن ( C.C) با پوشش‌دهی این دو عامل TR و C.C شما می‌توانید رایتینگ خود را به استانداردهایی که مورد نظر مصحح است نزدیک کنید؛ این به معنی نادیده گرفتن نقش LR و GRA نیست، بلکه موید این مطلب است که این دو عامل زمانی می‌توانند به رایتینگ شما کمک کنند که شما توانسته باشید TR و C.C را به خوبی در متن اجرا کنید. این دوره تمرکز ویژه ای روی ۲ نقطه ضعف مطرح شده دارد و تلاش بر این است تا نوع تفکر متقاضیان محترم را با آنچه که در ذهن مصحح Native می‌گذرد منطبق سازد و آن‌ها را به سمت نمره‌ی بالای ۷ سوق دهد. اگرچه شایان ذکر است که پیش از همه‌ی این موارد، رمز موفقیت شخص در مطالعه‌ی بیشتر است. بدین معنی که قبل از اینکه نویسنده (Writer) خوبی باشیم می‌بایست ابتدا خواننده (Reader) خوبی باشیم و روزانه ۲ الی ۳ مقاله‌ی کوتاه را مطالعه و ایده‌های مناسب آن‌ها را ثبت کنیم، لغات و ساختارهای مفید آن‌ها را یاد بگیریم و سعی کنیم که از آن‌ها به صورت تمرین شده استفاده کنیم و موتور ایده‌پردازی خود را همواره روشن نگه داریم.

1,027,650 تومان

آموزش ارزیاب کانون ارزیابی و توسعه

کانون ارزیابی و توسعه، به‌عنوان معتبرترین و پیشرفته‌ترین مرکز در ارائه‌ی روش صحیح ارزیابی شایستگی‌های افراد در محیط‌های واقعی کار به آن‌ها کمک می‌کند و نتایج آن ارزیابی‌ها را می‌توان بیش از روش‌های دیگر ارزیابی قابل‌اتکا دانست. دستیابی به روش‌های درست سنجش افراد و اختصاص پایگاه داده‌ای قابل استناد یکی از دغدغه‌های امروزه‌ی مدیران منابع انسانی هر سازمان است. کانون ارزیابی و توسعه می‌کوشد این فرایند را که در بسیاری از کشورهای پیشرو مورداستفاده قرارگرفته است و در کشورمان نیز از اوایل دهه هشتاد شمسی تا به اکنون استفاده می‌شود به بهترین شکل اجرا نموده و تا جایی که دولت نیز آن را برای تمام دستگاه‌های اجرایی خود ابلاغ کرده است، به‌خوبی و با کیفیتی در سطح جهانی عرضه کند. ارزیابی‌های کانون ارزیابی (Assessment Center) مطابق با استاندارد رفتار، توسط ارزیاب آموزش‌دیده در چند تمرینات شبیه‌سازی‌شده مرتبط با شغل و پرسشنامه‌های شخصیتی و آزمون‌های توانایی از طریق تکنیک‌های ارزیابی (ORCE, STAR, ECR, …) طبقه‌بندی رفتاری بررسی‌شده و درنهایت با پیشرفته‌ترین روش‌ها موردسنجش قرار می‌گیرند. این قضاوت‌ها در جلسه جمع‌بندی (Wash up) متشکل از ارزیابان طرح‌شده و یا طی فرایند آماری اطلاعات با هم تلفیق می‌شوند. تمامی اطلاعات آماری به‌منظور بهره‌گیری و توسعه جمع‌آوری‌شده و در جلسه ارزیابان، رفتارهای جامع داوطلب در تمرین‌های مختلف بررسی و نتیجه عملکرد در قالب گزارش بازخورد به فرد، متولی منابع انسانی و مدیر ارشد ارائه می‌گردد. سیستم مدیریت مبتنی بر شایستگی افراد و سنجش استعداد کارکنان، نمونه‌ای از گام مهم صنعت کشور برای ایجاد شایسته‌سالاری مدنی است، شایسته‌سالاری که این روزها می‌بایست از خود و سازمان خودمان آغاز کنیم.

296,650 تومان

پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون

فعالیت در بازارهای مالی در عصر حاضر به یکی از پرطرف‌دارترین زمینه‌های کاری تبدیل شده است. افراد زیادی هر روز به بازارهای مختلفی مثل فارکس، بورس یا ارز دیجیتال می‌پیوندند. این افراد با هدف‌های بلندمدت یا کوتاه‌مدت، سعی در حفظ و افزایش ارزش سرمایه خود دارند. اما این کار بدون شک ساده نخواهد بود. چراکه در این بازارها افراد زیادی فعال بوده و درصد قابل‌توجهی از آن‌ها، توانایی بالایی برای تحلیل و پیش‌بینی روندهای بازار دارند. در شرایطی که افراد پرتعدادی بدون برخورداری از دانش یا هوش کافی به بازارهای مالی وارد می‌شوند، می‌توان با برداشتن قدم‌های درست و استفاده از ابزار مناسب، به موفقیتی مثال‌زدنی دست‌یافت. برای این کار تنها کافی است ابزار را درست بشناسیم. یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین ابزارهای موجود برای تحلیل بازار مالی، زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این زبان یکی از معدود زبان‌های چندمنظوره بوده و یکی از بهترین زبان‌های موجود برای تحلیل داده‌های حجیم به‌حساب می‌آید. داده‌هایی مثل پست‌های شبکه اجتماعی (تحلیل فاندامنتال) یا حجم معاملات (تحلیل تکنیکال). با شرکت در این دوره شما می‌توانید تحلیل بازار را با کمک کتابخانه‌های پایتون برای خود ساده‌تر کنید. در دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون، برنامه‌نویسی و تحلیل بازار مالی را به‌صورت هم‌زمان و پایه‌ای یاد خواهید گرفت. برای آشنایی دقیق‌تر با جزئیات این دوره با ما همراه باشید.. هدف از یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چیست؟ هدف اصلی و نهایی این دوره، متصل کردن دنیای برنامه‌نویسی و اقتصاد به یکدیگر است. دانشجویان، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به بازارهای مالی می‌توانند با شرکت در این دوره به طور پایه‌ای و از صفر (بدون پیش‌نیاز) تلفیقی از مباحث مالی و برنامه‌نویسی را یاد بگیرند. از دیگر اهداف یادگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی با پایتون می‌توان به طراحی استراتژی بازارهای مالی، طراحی الگوریتم معاملاتی، یادگیری مقدمات پایتون، یادگیری داده‌کاوی و راهکارهای مصور کردن داده اشاره کرد. بعد از فراگیری دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره می‌توانید با کمک وب اسکریپینگ، داده‌های مربوط به معاملات را وارد جریان تحلیل کرده و پردازش کنید. همچنین شیوه تدوین استراتژی برای بازارهای مالی را یاد خواهید گرفت. در پایان این دوره همچنین قادر خواهید بود برای دریافت داده‌ها از کانال‌های مربوط، اتوماسیون طراحی کنید. با گذراندن دوره آموزش پردازش بازارهای مالی در پایتون مکتب‌خونه می‌توانید هر دو نوع تحلیل (تکنیکال و فاندامنتال) را با استفاده از کتابخانه‌های پایتون و اکسل با بالاترین سرعت و دقت انجام دهید.

483,650 تومان
آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

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.

799,000 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
جمعه 18 خرداد 1403، ساعت 01:21