منابع ارتقای شغلیدوره آموزشیجستجوی "کارگاه سنگ مصنوعی"

کارگاه سنگ مصنوعی

استخدام آماده به کار[جدید] تبادل‌ نظر دوره‌آموزشی مقاله کتاب فایل و قالب نرم‌افزار اخبار استخدامی

دوره آموزشی - جستجوی «کارگاه سنگ مصنوعی»

نتایج جستجوی «کارگاه سنگ مصنوعی» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

فرادرس

آموزش تحلیل داده‌های بزرگ با نرم‌افزار متلب

در دوره‌ی پیش‌رو، قبل از معرفی جعبه‌ابزار کلان داده، مفهوم تحلیل داده و همچنین مهم‌ترین روش‌های مورد استفاده در آن ( از حالت ساده تا پیشرفته )، توضیح داده شده و در نرم‌افزار، پیاده‌سازی می‌شود. در گام بعد، به معرفی جعبه‌ابزار big data ، پرداخته شده و کاربران با مفاهیم جدید آن آشنا می‌شوند و با دیدن مثال‌هایی، چگونگی به کارگیری این ابزار را می‌آموزند.

160,650 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش نقاشی روی پارچه مقدماتی

در دوره‌ی آموزش نقاشی روی پارچه، شما را با مباحث مختلف رنگ‌شناسی و چرخه‌ی رنگ و ساخت طیف‌های مختلف آن و همچنین انواع لوازم موردنیاز برای نقاشی، ازجمله انواع رنگ‌های مناسب، قلم‌مو و پارچه‌های موردنیاز نقاشی، آشنا می‌کنیم. در ادامه، به توضیح روش‌های انتقال طرح بر روی پارچه نقاشی و تثبیت‌کردن آن پرداخته و نحوه‌ی شستشو و نگهداری مناسب این کارهای تزئینی را، نشان می‌دهیم. در دوره‌ی آموزش نقاشی روی پارچه، با انواع تکنیک‌های مورداستفاده در این سبک، مانند تکنیک خشک (ساخت‌وساز)، تکنیک‌های آبرنگی، تکنیک فلت (یکنواخت)، تکنیک خیس در خیس، آشنا شده و همچنین غلظت مناسب رنگ‌ها برای نقاشی را خواهید آموخت. از دیگر مباحث این دوره، می‌توان به معرفی انواع رنگ‌های اوپک و ترنسپرنت و انتخاب هریک متناسب با نوع نقاشی، شناخت پارچه‌های مختلف الیاف طبیعی و مصنوعی، روش‌های مناسب نقاشی روی پارچه‌های تیره و جین، ساخت طیف‌های مختلف رنگ‌های نارنجی، سبز سدری، رنگ پوست و موی بلوند با رنگ‌های متالیک، اکر، بنفش و مجموعه‌ای از خاکستری با تناژهای رنگی متفاوت، اشاره کرد. دوره‌ی آموزش نقاشی روی پارچه در مکتب‌خونه، علاوه بر مباحث گفته‌شده، به آموزش نحوه‌ی زیرسازی پارچه‌های حریر و تور و تست رنگ‌های اوپک و ترنسپرنت جهت پخش‌دادن رنگ‌ها، همچنین معرفی خصوصیات پارچه‌های مطلوب برای تکنیک‌های آبرنگی، اجرای تکنیک آبرنگی و ایجاد طیف رنگی بر روی پارچه، تکنیک ساخت مهر لینو، اکوپرینت و کار با شابلون، خواهد پرداخت.هنر نقاشی روی پارچه، هنری بسیار کاربردی اما در معرض فراموشی است. با ورود تکنولوژی به هنر و خلق تکنیک نقاشی دیجیتال، هنرهای دستی بسیاری از جمله نقاشی روی پارچه در خطر فراموشی قرار گرفته‌اند. نقاشی روی پارچه، خود تکنیکی از تکنیک‌های نقاشی محسوب می‌شود که در آن امکان تلفیق سبک‌ها و تکنیک‌ها مختلف نقاشی، برای هنرمند فراهم شده است. در این تکنیک، از پارچه به جای بوم استفاده‌شده و با قلم‌مو و رنگ روی آن نقاشی کشیده می‌شود. مهم‌ترین نکته در نقاشی روی پارچه، انتخاب جنسی مناسب برای پارچه‌ی مورداستفاده است. در این تکنیک، الیاف پارچه هستند که رنگ و طرح را جذب و در خود نگه می‌دارند. پس لازم است تا الیافی انتخاب شود که رنگ روی آن‌ها ثابت مانده و شسته نشود. همین عدم شسته شدن رنگ پارچه، باعث می‌شود تا این هنر، به‌دقت و تمرکز بالایی نیاز داشته باشد. نقاشی روی پارچه، پیش‌نیازی نداشته و می‌توان با یک آموزش گام‌به‌گام و کمی تلاش، به‌راحتی در این هنر مسلط شده و به مهارتی قابل‌قبول رسید.

449,650 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش امواج الیوت و الگوهای هارمونیک

آموزش امواج الیوت و الگوهای هارمونیک در تحلیل تکنیکال: نظریه امواج الیوت یکی از پیشروترین و جدیدترین نظریه‌های موجود در بازارهای مالی است که توسط رالف نلسون الیوت در دهه 1930 مطرح شد. الیوت پس از بازنشستگی به دلیل بیماری، به منظور پر کردن وقت خود شروع به مطالعه نمودارهای ماهانه، هفتگی، روزانه، ساعتی و 30 دقیقه‌ای شاخص‌های مختلف برای 75 سال کرد و پس از انجام تحقیقات بسیار، نظریه خود را ارائه داد. این نظریه یک روش تحلیل تکنیکال است که به دنبال کشف الگوهای قیمت بلندمدت مربوط به تغییرات احساسات سرمایه‌گذاران و روانشناسی آنان و استفاده از آن جهت پیش‌بینی جهت حرکت قیمتی در بازارهای مالی از جمله بازار سهام و آتی است. نظریه امواج الیوت در سال 1935 زمانی مشهور شد که الیوت پیش‌بینی اعجاب انگیز خود را درباره اتمام روند نزولی بازار سهام که مخالف با نظر دیگر فعالین بازار بود، اعلام کرد. پس از آن این نظریه تبدیل به یکی از مهم‌ترین اصول سرمایه‌گذاری برای هزاران مدیر سهام، بازرگان و سرمایه‌گذار خصوصی شده است به طوری که شرکت Elliott Wave International بزرگترین شرکت تجزیه و تحلیل مالی و پیش‌بینی بازار مستقل در جهان است که تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی بازار را بر اساس مدل الیوت انجام می‌دهد. الیوت قوانین حاکم بر نمودارهای قیمتی را پیدا کرده و نحوه شناسایی، پیش‌بینی و استفاده از این الگوهای موجی را توصیف کرد. این نتایج در کتاب "R.N. Elliott's Masterworks" ، که در سال 1994 منتشر شده است، پوشش داده شده است. الیوت همچنین یادآوری می‌کند که این الگوها اطمینانی در مورد حرکت قیمت در آینده را ارائه نمی‌دهند، بلکه به منظور کمک به پیش‌بینی احتمالی حرکات بعدی در بازار مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوها می‌توانند همراه با سایر اشکال تحلیل تکنیکال، از جمله شاخص‌های تکنیکالی، برای شناسایی فرصت‌های ویژه مورد استفاده قرار گیرند و به همین دلیل است که معامله‌گران ممکن است برداشت‌های متفاوتی از ساختار موج الیوت بازار در یک زمان مشخص داشته باشند. همچنین باید توجه داشت که مهم‌ترین مزیت الگوهای امواج الیوتی پیش‌بینی دقیق تراز قیمتی در آینده بازار است که به نوعی نقص سیستم‌های کلاسیک تحلیل به شمار می‌آید. یکی دیگر از روش‌های تحلیلی که در واقع نشات گرفته از سیستم معاملاتی الیوت است، الگوهای هارمونیک می‌باشد. نظریه اصلی الگوهای هارمونیک بر اساس حرکات قیمت-زمان شکل گرفته است که بر پایه روابط نسبت فیبوناچی و تقارن آن در بازارها می‌باشد که با ارائه الگوهای قیمتی بر اساس نسبت‌های فیبوناتچی سعی بر پیش‌بینی اتمام روند اصلاحی بازار دارد. در این دوره از آموزش تحلیل تکنیکال پیشرفته که نیازمند تسلط بر تحلیل تکنیکال کلاسیک و ایچیموکو می‌باشد، ابتدا قوانین و اصول پایه‌ای امواج الیوت به صورت مفصل بسط و شرح داده شده و در هر مرحله با بیان مثال‌های مفصل، به تفهیم و آموزش اصول و قوانین امواج الیوت و الگوهای هارمونیک پرداخته شده است. در این دوره پس از یادگیری اصول و قوانین امواج الیوت، به بررسی و آموزش تمامی الگوهای هارمونیک ساده و پیشرفته به همراه مثال پرداخته می شود و در انتها نیز به منظور جمع‌بندی و ایجاد سیستم معاملاتی مناسب برای معامله‌گران به بررسی چند مثال و ترکیب سیستم معاملاتی الیوت، ایچیموکو و کلاسیک پرداخته شده تا معامله‌گر به خوبی توانایی تنظیم و به کارگیری سیستم‌های معاملاتی مختلف را پیدا کند. در نهایت به منظور صرفه‌جویی در وقت معامله‌گران برای پیدا کردن سهام مناسب، به بیان اهمیت و آموزش مبحث فیلترنویسی در بورس ایران پرداخته شده است.

679,150 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش اصول و مبانی BIM

دوره آموزش BIM کامل‌ترین دوره‌ با توجه به نیاز روز بازار است. امروزه شاهد گسترش صنعت ساختمان و معماری هستیم و با توجه به گسترش تکنولوژی و ورود مدرنیته به ساخت‌و‌ساز، وجود فضایی برای برنامه‌ریزی و مدیریت آنچه که باید در مراحل ساخت یک ساختمان استفاده شود بیش از پیش احساس می‌شود؛ چرا که با توجه به پیشرفت‌های اخیر و ورود افراد مختلف به دنیای مدرن تقاضاها برای سازه‌ای بهتر، بدون نقص و به‌روز افزایش پیدا کرده است؛ بنابراین برای ماندن در بازار ساخت‌و‌ساز و پیشی‌گرفتن از سایر رقبا در این صنعت باید با برنامه‌ریزی و مدیریت پروژه‌های قابل اجرا گوی سبقت را ربود، علمی که در این زمینه کمک‌کننده به تصمیم‌گیران و مدیران ساخت‌و‌ساز است، مفهوم BIM (Building Information Modeling) یا مدلسازی اطلاعات ساخت است؛ افراد با استفاده از این تکنولوژی علاوه بر آن که می‌توانند پروژه خود را به صورت دیجیتالی و مصور دربیاوردند تا موجب فهم بیشتر برای تصمیم‌گیری‌های بهتر ‌شود، می‌توانند با تحلیل مدل‌های ایجاد شده و پیش‌بینی از نحوه روند ساخت در آینده از بروز مشکلات و ضررهای احتمالی که به دنبال نقص یا ایراد در ساختمان ایجاد می‌شود، جلوگیری کنند. علاوه بر آن این تکنولوژی باعث دخیل‌شدن افرادی است که به نوعی در امر ساخت ساختمان موثر هستند که باعث می‌شود تمام اجزاء فرایند ساخت تحت تاثیر تصمیم ذی‌نفعان قرار گرفته و در نتیجه خروجی کامل‌تری را حاصل کند. این روش به علت بهینه‌سازی مدیریت، برنامه‌ریزی و کنترل پروژه از اهمیت ویژه‌ای در فرایند ساخت برخوردار است به همین دلیل دوره‌ای جهت آموزش تکنولوژی BIM و نحوه کار با نرم‌افزارهایی مانند Revit و Navisworks که پیاده‌کننده این فرایند هستند، ارائه شده‌است. شرکت‌کنندگان این دوره علاوه بر مفاهیم ابتدایی BIM، با ابزارها و نرم‌افزارهایی که برای به کار بردن BIM در پروژه استفاده می‌شوند، آشنا خواهند شد؛ از طرفی نحوه پیاده‌سازی اصولی BIM در پروژه‌ها نیز آموزش داده خواهد شد که در نهایت خروجی این دوره ایجاد دانشی کامل و جامع از BIM برای فراگیران خواهد بود. وجه تمایز این دوره آموزش BIM نسبت به سایر دوره‌های مشابه در آموزش کامل مفاهیم و قابلیت‌های BIM در پروژه‌های عمرانی بوده که به این خاطر در جهت کسب دانش کافی برای بهبود پروژه‌های ساخت نیز تلاش می‌شود؛ همچنین علاقه‌مندان برای کار کردن در این حوزه و ارتقای سطح شغلی خود با گذارندن این دوره می‌توانند ضمن بدست آوردن تسلط بر مفاهیم و ابزارهای BIM به هدف خود نیز برسند. برای تمام دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های معماری، عمران، صنایع، مکانیک، برق و افرادی که به نوعی با صنعت ساختمان در ارتباط هستند، مناسب است؛ همچنین مدیران پروژه‌ها برای افزایش توانایی خود در زمینه مدیریت پروژه و تکنولوژی‌های نوین از مخاطبین این دوره هستند، در آخر کارشناسان پروژه که علاقه‌مند به ارتقای شغل بوده یا افرادی که به یادگیری و پیاده‌سازی مفاهیم BIM و کسب مهارت‌های ساخت با ابزارهای جدید مشتاق هستند، گذارندن این دوره برای آن‌ها مفید خواهد بود.

جاب ویژن