دوره آموزشی - جستجوی «کارشناس آزمایشگاه صنعت غذایی»

آموزش یادگیری ماشین

چکیده آنچه که در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) خواهید آموخت اگر قصد دارید یک دوره یادگیری ماشین بگذرانید، کافی است کمی در اینترنت جستجو کنید. تعداد دوره‌ها اینقدر زیاد هستند که چندسالی لازم دارید تا از ابتدا تا مقطع قابل قبولی را طی کنید. شاید به ندرت دوره جامعی را پیدا کنید که این سه نکته را در اختیار شما بگذارد: 1. آموزش ریاضیات و تئوری الگوریتم‌ها در کنار پیاده‌سازی و کاربرد هر کدام از آن‌ها 2. توسعه و Deploy اپلیکشین‌های مبتنی بر Machine learning 3. امکان بهره‌گیری از روش‌های سریعتر یادگیری ماشین مانند Pycaret ما در این دوره، هم بر آموزش مفاهیم اصلی و نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین تاکید داریم هم بر نحوه استفاده از این الگوریتم‌ها در سطح کد به گونه‌ای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و به صورت اولیه، در بستر وب سرویس‌دهی کنید. دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) مناسب چه کسانی است؟ • اگر جهت اجرای ایده خود نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین دارید. • اگر بنیان‌گذار استارتاپ هستید و نیاز به استفاده از یادگیری ماشین در بهبود ایده استارتاپی خود دارید. • اگر قصد دارید تا محصول نهایی خود را Deploy نمایید. • اگر دانشجو یا محقق هستید و قصد دارید با تسلط بیشتر، چه از نظر تئوری و کدنویسی از یادگیری ماشین استفاده کنید. • اگر تمایل دارید تا در فرصت‌های شغلی با عنوان Machine learning Engineer یا Data Scientist در داخل یا خارج از ایران، امتیاز بیشتری را با توجه به تسلط در یادگیری ماشین اخد نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی و اجرا نمایید. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی می‌کند. • آشنایی کامل با ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون • آشنایی کامل با کتابخانه (NumPy) • آشنایی کامل با کتابخانه (Pandas) • آموزش نحوه بصری‌سازی داده‌ها (Matplotlib & Seaborn) • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه (Scikit-learn) • نحوه استفاده از Kaggle Kernel و Google Colab • نحوه Deploy نمودن مدل نهایی با استفاده از Streamlit • استفاده از روش‌های Automl و آموزش Pycaret ویژگی های متمایز دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، مکتب‌پلاس چیست؟ روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است: • کدهای مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه توضیح داده می‌شود. • راه‌حل‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسایل تجاری بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل جهت اجرا در وبسایت و اپلیکیشن شما ساخته می‌شود. • مراحل Deploy نمودن و توسعه محصول مبتنی بر یادگیری ماشین آموزش داده خواهد شد.

415,650 تومان

آموزش کاربرد بالینی لیزر در پزشکی

این‌که تجربه ۱۵ ساله پزشکان مجرب ایران که با انواع لیزر کار کرده‌اند با اصول علمی و پایه‌ای لیزر ترکیب و مقایسه شود و به یک پروتکل درمانی مبتنی بر علم و تجربه برسیم، شیرازه وجودی این دوره را تشکیل می‌دهد. این دوره برای اولین بار در ایران با چنین سبکی توسط متخصصین لیزر بیان می‌شود.پشتوانه تمام مطالب گردآوری شده از فیدبک‌های موفق متخصصین پزشکی در زمینه‌های مختلف و مقایسه آن با اصول فیزیکی موجود در تکست‌های معتبر دنیاست.

526,150 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 تحلیل تکنیکال و خرید و فروش ارزهای دیجیتال

آموزش خرید و فروش ارزهای دیجیتال : کسب در آمد از ارزهای دیجیتال امروزه بسیار سر زبان‌ها افتاده است و متقاضیان بسیاری از تمامی اقشار را شامل می‌شود. ارزهای دیجیتال یکی از خبرسازترین تکنولوژی‌هایی بوده که تا به امروز، بشر تجربه‌اش کرده‌است. در فناوری ارزهای دیجیتال و بلاکچین قابلیت‌های بسیاری در زمینه‌های مالی و غیرمالی وجود دارد. ارزهای دیجیتال در پنج سال گذشته توانسته پرسودترین دارایی مالی در دنیا باشد. موفقیت بیت‌کوین و دیگر ارزهای دیجیتال دلیل اصلی دیده شدن تکنولوژی بلاکچین بوده‌است. به طور پیوسته در سراسر دنیا معامله‌گران و تحلیلگرانی هستند که به‌صورت مصمم و جدی به ارزهای دیجیتال روی آورده‌اند. بدین منظور که بتوانیم از این بازارها سود قابل ‌توجهی کسب کنیم باید بدانیم در چه زمانی وارد بازار شویم و در زمان مناسب از بازار خارج شویم. باید بتوانیم با دانش کافی روندهای صعودی را تشخیص بدهیم و از بازارهای نزولی دور باشیم. در دنیای معاملات و تجارت روشی وجود دارد تا بتوان در آن به کسب‌وکارهای شخصی و تجارت در بازارهای کوچک پرداخت. این کسب‌وکار که با خرید سهام، ارز یا کالاهایی از شرکت‌های ارائه‌دهنده سهام و صرافی‌های مطرح دنیا صورت می‌گیرد ترید یا معاملات نام دارد. برای اینکه بدانید چگونه می‌توانید این دارایی‌ها را خریدوفروش کنید و سود کسب کنید همانند تمامی مهارت‌ها در زمینه‌های مختلف، این کار شخصی نیز نیاز به کسب دانش تخصصی دارد. ازاین‌رو مجموعه آموزشی پیش‌رو دارای سه بخش است که از سطحی‌ترین مطالب تا عمیق‌ترین سطوح مفهومی دنیای معاملات و ترید را به شما آموزش خواهد داد. در این آموزش‌ها شناخت بازارهای مالی، مفاهیم اصلی و تغییرات قیمتی و ارزشی را خواهید آموخت.

713,150 تومان

آموزش حسابداری با سپیدار برای شرکت‌های خدماتی

در این دوره، ابتدا مفاهیم اولیه حسابداری و بستن حساب‌ها مرور و آموزش داده می‌شود، سپس فرایند‌های کاری شرکت‌های خدماتی مورد بررسی قرار گرفته و قسمت حسابداری نرم‌افزار سپیدار همکاران سیستم به‌صورت کامل آموزش داده می‌شود. در این دوره علاوه بر مفاهیم حسابداری مورد نیاز بازار کار، نرم‌افزار سپیدار همکاران سیستم ویژه شرکت‌های خدماتی به‌صورت کاملا کاربردی آموزش داده می‌شود.

424,150 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

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 سامانه های توصیه گر، 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 پیشنهاد دهنده 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 (Deep learning) 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. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

169,150 تومان

آموزش قسمت درک واژگان GRE

بخش Verbal Reasoning آزمون GRE شامل ۲۰ سوال است که به ارزیابی توانایی شما در تحلیل اطلاعات و نحوه ارتباط بین اجزای جملات و متون در مدت زمان ۳۰ دقیقه می‌پردازد. سوالات این بخش در فرمت‌های مختلفی ظاهر می‌شوند که عبارتند از: 1- Reading Comprehension 2- Text Completion 3- Sentence Equivalence سوالات Reading Comprehension به سنجش مهارت‌های زیر در متقاضیان می‌پردازد: - درک معنی هر کلمه - درک معنی هر جمله - درک معنی هر پاراگراف - تشخیص نکات مهم از نکات غیرکلیدی - خلاصه کردن متن - نتیجه‌گیری و استنتاج از اطلاعات دریافت‌شده - استدلال مناسب جهت کامل کردن اطلاعات ناقص - درک ساختار متن - درک نظر نویسنده - درک حدس‌های نویسنده - درک و تشخیص نقاط ضعف و قوت متن هر سوال Reading Comprehension بر مبنای یک متن است که این متن ممکن است یک یا چند پاراگراف باشد. موضوع متون غالبا در حوزه علوم فیزیک، محیط زیست، اجتماعی، انسانی، هنر، و نیز مسائل روزانه است. همه سوالات بر مبنای داده‌های موجود در متن پاسخ داده می‌شوند و شما نیاز به دانش و اطلاعاتی فراتر از متن ندارید. قسمت Text Completion با حذف کردن کلمات کلیدی از یک متن کوتاه از متقاضیان می‌خواهد که از اطلاعات باقیمانده در متن به عنوان مبنای انتخاب واژه یا عبارت مناسب و منطقی برای پر کردن جای خالی استفاده کنند. در قسمت Sentence Equivalence، تمرکز اصلی روی مفهوم کل متن است و در آن از شما خواسته می‌شود که به ازای یک جای خالی دو گزینه انتخاب کنید به گونه‌ای که آن دو گزینه منجر به ایجاد یک جمله‌ی کامل و منسجم شوند. این دوره شامل تشریح بایدها و نبایدها، معرفی انواع سوالات و تکنیک‌های پاسخ‌دهی همراه با تحلیل نمونه سوالات آزمون‌های واقعی به‌علاوه‌ی معرفی لغات پرکاربرد این آزمون است.

356,150 تومان