دوره آموزشی - جستجوی «کارگر جوان پر»

نتایج جستجوی «کارگر جوان پر» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش کارآفرینی

از دیر باز تا کنون، منافع اقتصادی و کسب درآمد، مورد توجه بشر بوده، اما امروزه به دلیل شتاب گرفتن روند تغییر و تحولات محیطی، افزایش میزان رقابت و محدود شدن هر چه بیشتر منابع در دسترس، شکل سنتی کسب‌و‌کارها پاسخگوی نیاز جوامع برای ایجاد مزیت‌های رقابتی قدرتمند اقتصادی نیست. توجه به کارآفرینی و این‌که کارآفرینان چگونه با فعالیت‌هایشان بر اقتصاد یک کشور اثر می‌گذارند، از جمله موضوعات مهمی است که در جهت دستیابی به رشد و توسعه پایدار، ذهن افراد و جوامع را به خود مشغول کرده است. صحبت از کارآفرینی و استارتآپ و راه‌اندازی کسب‌وکار به ویژه در نسل جوان زیاد به گوش می‌رسد. شرکت‌های بزرگ و سرمایه‌گذارای سنتی نیز تلاش می‌کنند از این غافله عقب نمانند. واقعیت این است که موتور رشد اقتصاد ارزش‌محور و مولد، کارآفرینی، خلاقیت و نوآوری است. با نگاهی به اطرافمان بسیاری از استارت‌آپ‌ها را می‌بینیم که کسب‌وکارهای سنتی را متحول کرده‌اند.از این روی افرادی زیادی را می‌بینیم که علاقه‌مند به راه‌اندازی کسب‌وکار خود و کارآفرینی هستند.اما باید توجه داشته باشیم کم نیستند افرادی که به هر دلیل این قصد را دارند اما دانش و تجربه‌ی کافی در این باره را ندارند؛ این افراد اغلب عاشق ایده‌شان می‌شوند و بدون توجه کافی به بازار تصور می‌کنند که محصولاتی که می‌خواهند تولید کنند، بی‌نقص است... دیری نمی‌گذرد که واقعیت و بازار، سیلی محکمی به آن‌ها می‌زند. در دنیا و ایران آمارهای متعددی وجود دارد که بیان می‌کند تعداد زیادی از استارت‌آپ‌ها کمتر از ۶ ماه دوام می‌آورند و کمتر از ۲۰درصد آن‌ها سال پنجم خود را می‌ببینند. ویژگی‌های دوره این دوره ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که آن‌را از سایر دوره‌های آموزش کارآفرینی متمایز می‌سازد. ⦁ معرفی و آموزش نقشه‌ی راه کارآفرینی و راه‌اندازی کسب‌وکار جدید با نگاهی کل‌نگر (Holistic) و جامع (Comprehensive) ⦁ طرح پرسش‌های کلیدی و معرفی مهارت‌ها و تکنیک‌هایی که یک کارآفرین برای موفقیت در مسیر باید یاد بگیرد. ⦁ تمرکز بر واقع‌گرایی در مسیر کارآفرینی و پرهیز از امیدواری بی‌اساس یا خوش‌بینی زیاد ⦁ تمرکز بر معرفی گام‌های عملیاتی و کاربردی به جای تأکید بر مباحث تئوریک ⦁ ایجاد یک چهارچوب منسجم در ذهن مخاطب و اصلاح مدل ذهنی مخاطب بر اساس رویکرد علمی و کاربردی با تمرکز بر زیرساخت‌های ذهنی مورد نیاز برای کارآفرینی ⦁ آموزش به صورت تعاملی و ارائه‌ی بازخورد به مخاطبان دوره و حصول اطمینان از یادگیری

534,650 تومان

آموزش قوانین کار، بیمه و مالیات در قراردادها

اگر می‌خواهید قاضی برای شما تصمیم نگیرد، خودتان در قرارداد تصمیم‌گیری کنید! این جمله‌ای است که این روزها اگر درگیر بیمه و قراردادها و یا مالیات و چالش قوانین کار در کسب‌وکار خود باشید، برگ برنده‌ی شما در مدیریت کشتی کسب‌وکارتان است. عدم مهارت در تنظیم قرارداد باعث می‌شود در صورت بروز اختلاف، راه‌حل مشخص و شفافی در قرارداد وجود نداشته و سرنوشت طرفین به نحو نامشخصی در دست قاضی دادگاه قرار گیرد بدون اینکه طرفین بتوانند نتیجه دعوی را پیش‌بینی نمایند؛ یکی از اختلافات رایج قراردادی را می‌توان در بحث حقوق قوانین قراردادها، اختلاف در موضوعات مربوط به قوانین کار، قوانین بیمه در قراردادها و نیز مالیات در قراردادها دانست. قراردادها و معاملات فی‌مابین کارگر و کارفرمایان، موضوعی است که این روزها به‌عنوان یکی از دغدغه‌های روزمره‌ی کارفرمایان مطرح می‌شود، چالشی که میان احقاق حقوق کارگر و ایجاد عدالت میان روابط کار نقشی مهم دارد، این قوانین که از آن به‌عنوان قوانین کارگر و کارفرما به معنایی که امروز در حقوق کار بیان می‌شود نام‌برده می‌شود، اگرچه طی قرون در جوامع مختلف بشری وجود داشته است، اما مقررات حاکم بر این روابط همواره یکسان نبوده و دستخوش تحولات زیادی شده‌است. دوره آموزش قوانین کار، بیمه و مالیات در قراردادها یک دوره کاملاً کاربردی و متفاوت راجع به حقوق قراردادها است؛ بی‌شک یکی از مهم‌ترین مباحث حقوقی کسب‌وکارها، بحث قرارداد است و از سوی دیگر بیشترین چالشی که کسب‌وکارها اعم از خرد و کلان با آن مواجه هستند مسائل مربوط به قوانین کار، بیمه و مالیات است؛ آنچه دوره اخیر را متمایز می‌کند نگاه به جنبه‌های قرارداد از منظر سه قانون پرکاربرد اخیر است که در آن به بیان ساده‌ی راه‌حل‌های عملی جهت استفاده از ظرفیت‌های قانونی پرداخته‌شده است؛ از همین رو دوره اخیر مخاطبان گسترده‌ای دارد و هم برای فعالان و مدیران کسب‌وکار ضروری است و هم برای مشاوران حقوقی و مالی شرکت‌ها مفید و راهگشا است؛ ویژگی خاص دیگر این دوره آموزشی، مدرس دوره است که نویسنده کتاب کاربردی صفر تا صد حقوق کسب‌وکار است؛ مدرس سعی نموده‌است تا در کمترین زمان ممکن، مهم‌ترین و پرکاربردترین مباحث کاربردی کار، بیمه و مالیاتی قراردادها را در این فایل آموزشی ارائه دهد؛ مباحث و چالش‌هایی از جنس تجربه‌های عملی که گاه برای یک شرکت تجاری، میلیاردها زیان به بار آورده‌است ولی اینک به مخاطب اجازه می‌دهد تا با اطلاع از آن‌ها تصمیمات هوشمندانه‌تری اتخاذ نماید و با تسلط بر مباحث کاربردی حقوق کسب‌وکار، مزیت رقابتی مؤثری نسبت به رقبای خویش پیدا نماید؛ انتظار می‌رود در پایان دوره مخاطب بتواند با کسب مهارت در تنظیم قرارداد کار و استخدامی با چالش حقوقی کمتری با نیروی انسانی خویش مواجه شود و همچنین با تسلط بر چالش‌های رایج حقوق بیمه و مالیات، قراردادهای خویش را طوری تنظیم کند که از پرداخت حق بیمه و مالیاتی که ممکن است به دلیل عدم اطلاع از ظرفیت‌های قانونی به وی تحمیل شود اجتناب کند. اما دنیای حقوق کار و بیمه، به همین موارد منتهی نمی‌شود، برای یادگیری کامل قوانین مربوط به هریک از بنگاه‌های اقتصادی، دوره‌ی کاربردی و جامع قوانین و حقوق بیمه قراردادها حقوق کار را تدوین و در اختیار شما عزیزان قرار داده‌ایم، در این دوره سعی شده‌است تا با بررسی دقیق حقوق هریک از بخش‌ها، توضیحات جامعی برای کاهش دغدغه کارفرمایان هنگام عقد قراردادها ارائه شود.

245,650 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 پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R

دوره آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R در این دوره با آموزش spss و آموزش نرم افزار R، تحلیل آماری، طراحی و تحقیق علمی با این نرم افزار ها آموزش داده می شود. هر فرد در فرآیند انجام پژوهش‌هایی مثل پایان نامه یا تحقیق‌های علمی با داده‌هایی سروکار دارد که برای نتیجه گیری و استفاده از آن‌ها در پژوهش خود نیاز به تحلیل آن‌ها دارد؛ برای تحلیل آماری داده ها و اطلاعات باید با چهار موضوع مهم آشنایی داشته باشید؛ اولین موضوع روش تحقیق است یعنی اینکه هر فرد که قصد انجام پژوهش را دارد باید بداند که چگونه یک پژِوهش را طرح ریزی کند یا به جمع آوری اطلاعات بپردازد. دومین بحث آشنایی با علم گسترده آمار است؛ آمار علم وعمل توسعه دانش است با استفاده از آمار می‌توان ویژگی‌ها و اطلاعات را اندازه‌گیری و پردازش کرد. اینکه شما با مفاهیم آماری چقدر آشنا باشید کمک کننده‌ی شما در فرآیند پروژه خواهد بود و قطعا نتیجه‌ی بهتری را بدست خواهید آورد. سومین عنوان استفاده از نرم افزاهای قوی در تحلیل داده‌ها و نتیجه‌گیری از اطلاعات در طرح‌های پژوهشی است که با استفاده از خروجی گرفتن از نرم افزاهای مربوطه می‌توان هدف‌های مورد نظر را اجرایی کرد به کمک تفسیر خروجی‌ها و گزارش نویسی فرایند تحقیق مورد نظر در نرم افزار به پایان می‌رسد. از جمله‌ نرم افزارهای پر کاربرد می‌توان به نرم افزارهای SPSS و R اشاره کرد. اما چیزی که امروزه شاهد آن هستیم وجود خلا آموزشی است که این ترتیب‌های گفته شده در آن‌ها رعایت نمی‌شود؛ به همین دلیل ما با ایجاد بستری مناسب برای آموزش، قدم به قدم طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری ارائه می‌دهیم تا فراگیر خروجی مناسب روز جامعه و نتیجه‌ی مدنظر خود را دریافت کند. نرم افزار SPSS نرم افزار SPSS که مخفف عبارت Statistical Pakage for the Social Science می باشد، یک نرم افزار جامع وکاربردی برای انجام تحلیل‌های آماری و داده کاوی است که در رشته های مختلف به خصوص علوم اجتماعی و رفتاری مورد استفاده گسترده قرار می‌گیرد. این نرم افزار با انجام قابلیت‌های مختلف آماری همچون محاسبات میانگین، واریانس، انحراف معیار و سایر عملیات‌ها مورد توجه کاربران است؛ کاربرد دیگر این نرم افزار را می توان تحلیل داده‌ها و داده کاوی می‌توان گفت که توسط نرم افزار SPSS Modeler انجام می شود که با استفاده از آن می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های وارد شده واطلاعات پرسشنامه کرد همچنین مدل‌هایی را برای پیش بینی‌ها ایجاد کرد و به تحلیل آن‌ها پرداخت؛ این نرم افزار این امکان را به کاربر می‌دهد که بدون نیاز به دانشی از برنامه نویسی، الگوریتم های داده کاوی را در پژوهش‌های آماری خود به کار بگیرد. نرم افزار R نرم افزار R یک زبان برنامه نویسی شی گرا می باشد که برای محاسبات آماری طراحی شده است و باید گفت یکی از مهم‌ترین و برجسته ترین نرم افزار‌ها در حوزه علم داده که برای ورود به این حوزه باید با آن آشنا بود، نرم افزار R است؛ این نرم افزار در موضوعاتی همچون: ساخت مدل‌های پیش بینانه، توصیفی، استقرار مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و آمار کاربرد گسترده دارد؛ علاوه بر علم داده در یکی از فیلدهای جذاب که به تازگی مورد توجه قرار گرفته است به نام حوزه متن کاوی نیز نرم افزار R از جمله زبان‌های برنامه نویسی مورد نیاز است؛ از مزیت های این نرم افزار آماری می توان به موارد زیر اشاره کرد: 1. نرم افزار R دارای زبان رایگان و متن باز است که بر روی سیستم عامل‌های مختلفی اجرا می شود 2. دارای راهنمای داخلی است 3. قابلیت‌های گرافیکی قابل ملاحظه‌ای دارد 4. دارای زبان قوی است اما در عین حال یادگیری ساده‌ای دارد 5. توابع آماری پیش ساخته زیادی دارد 6. با استفاده از نرم افزار R می‌توان به سادگی توابع مورد نظر کاربر را ساخت

424,150 تومان

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

مدیریت پایگاه داده SQL

شاید بپرسید چرا به آموزش sql نیاز داریم؟ باید بدانید با توجه به گستردگی روز افزون اطلاعات در حوزه IT و بحث ذخیره و بازیابی داده‌ها، به سیستمی جامع و دارای سطح مدیریتی قوی نیاز است که علاوه بر ذخیره داده‌ها، بازیابی و تحلیل داده ها را برای ما ساده‌تر کند. در حوزه ذخیره و بازیابی داده‌ها نرم افزار Microsoft Sql Server 2014 را میتوان به عنوان یکی از قویترین سیستم های مدیریت بانک اطلاعاتی (DBMS) انتخاب نمود. این نرم افزار پر قدرت علاوه بر ابزارهای مدیریتی بسیار کارآمد از پشتیبانی کمپانی بزرگ مایکروسافت نیز بهره می‌برد که این ویژگی ها به نوبه خود این نرم افزار را در زمره قدرتمندترین سیستم‌های مدیریت پایگاه داده قرار می‌دهد. موارد کاربرد این نرم افزار بسیار گسترده می‌باشد. نمونه ای از کاربردهای آن به شرح ذیل می باشد: نرم افزارهای پشتیبان گیری در شبکه نرم افزارهای سازمانی مثل Microsoft SharePoint توسعه دهندگان برنامه های مبتنی بر پایگاه داده تلفن های همراه مثل Windows Phone و ....

108,000 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
سه‌شنبه 1 خرداد 1403، ساعت 18:27