دوره آموزشی - جستجوی «کارآموز کامپیوتر»

نتایج جستجوی «کارآموز کامپیوتر» 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 وردپرس (WordPress)

هدف از یادگیری دوره آموزش وردپرس چیست؟ امروزه باتوجه‌به گسترش فضای دیجیتال بسیاری از کسب‌وکارهای بزرگ و کوچک به سمت اینترنتی شدن رفتند و این مدل کسب‌وکار تقریباً جزئی از فرهنگ جامعه شده است. پیشرفت روزافزون اینترنت و گسترش تکنولوژی هم علت مهم دیگری است که کسب‌وکارها را ملزم به داشتن یک سایت کرده است. البته شاید بسیاری از افراد به دلیل هزینه‌های بالای طراحی سایت و نگهداری از آن، دور این کار را خط کشیده باشند. از همین رو در این دوره قصد داریم به آموزش کامل وردپرس بپردازیم و مهارت‌هایی را به دانشجویان آموزش دهیم که بتوانند با پایین‌ترین هزینه ممکن سایت خود را طراحی کرده و از این طریق کسب‌وکار اینترنتی خود را راه‌اندازی کنند. دوره آموزش وردپرس مناسب چه کسانی است؟ کسانی که قصد دارند در سریع‌ترین زمان ممکن ساخت سایت را یاد بگیرند. صاحبان کسب‌وکاری که می‌خواهند سایت مخصوص به خودشان را طراحی کنند. کسانی که می‌خواهند فروشگاه اینترنتی، بلاگ، سایت و غیره شخصی خود را راه‌اندازی نمایند.

373,150 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

مهارت‌های اکسل برای کسب‌وکار - مقدماتی

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

67,150 تومان

آموزش اکسل مقدماتی

دوره آموزش اکسل (Excel) مقدماتی : اکسل (Excel) یکی از برنامه‌های بسته نرم‌افزاری آفیس (Office) و از تولیدات مشهور شرکت مایکروسافت (Micro soft) است. یک برنامه‌ی صفحه گسترده بسیار قوی است که امکانات متنوع و بسیار جالب آن باعث شده در رشته‌های مختلف کاربردهای گسترده‌ای پیدا کند. ممکن است یک مهندس، پزشک، فروشنده و یا تولیدکننده باشید و بخواهید اطلاعات مربوط به تولید، فروش یا مراجعات بیماران را در جدول‌هایی مرتب کرده و بعد با تبدیل این جدول‌ها به نمودار، گزارش فنی دقیق و قابل فهم به مخاطبان خود ارائه دهید. یا ممکن است اطلاعات لازم را در برنامه‌ی اکسل وارد کرده و با ابزار و امکانات مختلفی که دارد آنها را تحلیل و پردازش کنید تا تصمیم‌گیری‌های آینده خود را بر اساس آن انجام دهید. به عبارتی اکسل برنامه‌ای است که همه می‌توانند از آن استفاده کنند و هر شخصی در هر حرفه و رشته‌ای که باشد می‌تواند در جهت بهبود عملکرد و کیفیت کار خود از آن بهره‌مند گردد. اکسل یک نرم‌افزار محاسباتی بسیار قدرتمند برای انجام کارهای روزمره است. به کمک اکسل می‌توانید برای خود برنامه‌ریزی کنید، محاسبات مالی و حسابداری خود را انجام دهید، جدول‌ها و نمودارهای حرفه‌ای رسم کنید و ... این نرم‌افزار به‌قدری قابل انعطاف است که از یک خانم خانه‌دار گرفته تا یک دانشجو و یا مدیرعامل یک شرکت تجاری بزرگ می‌توانند به کمک آن نیازهایشان را رفع کنند. شما می‌توانید با فراگیری برنامه آموزشی اکسل، به‌راحتی از مزایا و امکانات خوب و مفید آن استفاده نمایید و از کاربرد شگرف آن در کلیه امور روزانه خود بهره‌مند شوید.هدف از یادگیری دوره آموزش excel مقدماتی چیست؟ مهم‌ترین هدف این دوره، فراهم نمودن بستری مناسب جهت مهارت‌آموزی بیشتر مخاطبان و آشنایی آنها، در دو سطح عمومی (مقدماتی) و تخصصی و حرفه‌ای (پیشرفته) می‌باشد. اگر تاکنون با این برنامه کاربردی کار نکرده‌اید، نگران نباشید. در این دوره سعی شده است که با ارائه آموزش‌های گام‌به‌گام، شما را با محیط اکسل آشنا نموده تا در کمترین زمان ممکن به‌عنوان یک کاربر توانمند بتوانید به‌راحتی با این برنامه کار کنید و نتیجه لازم را دریافت نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش Excel مقدماتی چه مهارت‌هایی کسب خواهیدکرد؟ پس از گذراندن دوره مقدماتی اکسل خواهید یافت که اکسل دنیایی بزرگ و دریایی بی‌ساحل است بنابراین در جهت تکمیل مهارت‌های خود و فراگیری دوره پیشرفته آن می‌توانید به سطح بالاتری از اطلاعات و امکانات این برنامه برسید و از کاربرد شگرف آن بهره ببرید. مهارت‌هایی چون تهیه گزارش‌های مدیریتی، گزارش‌های اداری به‌صورت نمودار و گراف و جداولی که به‌راحتی سودآوری و یا نقصان مالی را در محاسبات نشان خواهد داد. ویژگی‌های متمایز دوره آموزش اکسل مقدماتی چیست؟ در این دوره (مقدماتی)، کلیه مباحث مهم و پایه‌ای مطابق با سرفصل‌های ارائه شده، به روشی سهل و آسان همراه با حل تمرین به هنرجویان ارائه می‌گردد. پس از گذراندن این دوره، هنرجو می‌تواند به‌راحتی به مرحله بالاتر (سطح پیشرفته) اکسل وارد شده و نسبت به فراگیری نکات و دستورالعمل‌های کاربردی آن اقدام نماید.

211,650 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 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 طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

کاربرد دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender System) چیست؟ طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه‌های توصیه‌گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی، شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم.

296,650 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
پنج‌شنبه 20 اردیبهشت 1403، ساعت 04:12