دوره آموزشی - جستجوی «کارگر فنی جوان کارگاه»

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

آموزش ASP.NET Core

دوره آموزش ASP.Net Core چیست؟ ASP.NET Core یکی از بهترین فریم‌­ورک­‌های ساخته‌ شده تحت زبان سی­‌شارپ است و یادگیری و آشنایی با آن برای هر برنامه­‌نویس مفید و کاربردی خواهد بود. این دوره به آموزش ASP.net Core با استفاده از زبان برنامه‌نویسی C# می­‌پردازیم. به‌ این‌ ترتیب که در ابتدای دوره به مفاهیم ابتدایی سی‌شارپ پرداخته می­‌شود و در ادامه با پیشرفت دوره و مطرح‌ شدن موضوعات جدید به مفاهیم مختلف دنیای وب و ASP.NET Core خواهیم پرداخت. از آنجایی‌ که برای یادگیری این دوره در ابتدا نیاز به آشنایی با زبان سی‌شارپ وجود دارد، در ابتدای دوره به مقدمات زبان C# پرداخته می‌­شود و در ادامه دوره مباحث پیشرفته‌­تر مطرح می­‌گردد. دوره آموزش ASP.NET Core بر پایه ساختار MVC تدوین‌ شده است و در طول دوره به‌ صورت کامل تدریس می‌­شود. در این دوره آموزشی در ابتدای هر فصل خلاصه‌­ای از آن فصل به مخاطبان داده می­‌شود. در ابتدای دوره نیز مسیر کلی آموزش دوره و روندی که در این دوره طی خواهد شد به مخاطبان آموزش داده خواهد شد. هدف از دوره آموزش ASP.NET Core چیست؟ هدف اصلی در دوره آموزش asp net core، آموزش فریم‌­ورک ASP.NET Core به شرکت­‌کنندگان در این دوره است. به‌این‌ترتیب به‌ منظور آموزش این فریم‌­ورک در جای‌جای این دوره آموزشی به آموزش مفاهیم پایه­‌ای و پیش­‌نیازهای این دوره نیز پرداخته‌ شده است. به‌ این‌ ترتیب می­‌توان گفت هدف این دوره آشنایی مخاطب با طیف گسترده‌­ای از موضوعات است و همه این آموزش­‌ها با رویکرد آموزش ASP در اختیار مخاطب قرار می­‌گیرد. دوره آموزش ASP مناسب چه کسانی است؟ دوره آموزشی ASP به‌گونه‌ای تهیه و تدوین شده است که افراد برای شرکت در این دوره نیازمند آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌­نویسی، آشنایی با زبان C# و دارا بودن دانش کلی در زمینه برنامه­‌نویسی هستند. دوره آموزش ASP برای افرادی تهیه‌ شده است که قصد شروع یادگیری ASP.NET Core را دارند؛ بنابراین دوره آموزشی ASP برای افرادی که دوره­‌های مشابه را گذرانده‌اند و قصد ارتقاء دانش خود در این موضوعات را دارند توصیه نمی‌­شود. پس از شرکت در این دوره شرکت‌کنندگان چه دستاوردی خواهند داشت؟ در پایان دوره آموزش ASP.NET Core شرکت­‌کنندگان با مفاهیم اولیه و پایه­‌ای لازم در موضوع ASP آشنایی کامل خواهند داشت و در این دوره در رابطه با بک‌اند مطالب گسترده‌­ای خواهند آموخت. البته لازم به ذکر است که علاوه بر این شرکت­‌کنندگان در این دوره در انتهای دوره با بسیاری از مفاهیم دیگری که برای یادگیری این موضوع لازم است نیز آشنا شده­‌اند. البته برای تسلط بیشتر بر این موضوع انجام تمرین‌­های بیشتر به همه شرکت­‌کنندگان توصیه‌ شده است.

466,650 تومان

آموزش الگوریتم‌های بهینه ‌سازی در R

در این درس دانشجویان با مفاهیم بهینه‌سازی و نحوه اجرای آن در R آشنا می‌شوند. تمرکز این درس کاربرد روش‌های بهینه‌سازی در حوزه کسب‌وکار و مدیریت است. پرسش‌هایی اساسی در کسب‌وکار نظیر موارد زیر با الگوریتم‌های بهینه‌سازی قابل پاسخ‌دادن هستند: · یک شرکت تحت محدودیت‌های مختلف تولید و بازار، چگونه ترکیب بهینه محصولات خود را تعیین ‌کند تا سود خود را افزایش دهد؟ · یک شرکت چگونه ساختار لجستیک خود را طراحی کند تا هزینه حمل‌ونقل خود را کمینه کند؟ · باتوجه ‌به الگوی تقاضا، چگونه نیروی انسانی را در شیفت‌های مختلف کاری تخصیص دهیم تا هزینه منابع انسانی کمینه شود؟ · سبدی از دارایی‌ها را چگونه تخصیص دهیم تا با کم‌ترین ریسک، بازدهی سبد دارایی‌ها بیشینه شود؟ مخاطب اصلی این درس کسانی هستند که می‌خواهند از روش‌های داده‌محور برای تصمیمات کسب‌وکار استفاده کنند. هدف از درس این نیست که دانشجویان بیش از اندازه درگیر روش‌های ریاضی و آماری شوند، بلکه هدف آموزش مفاهیم به زبان ساده به همراه نشان‌دادن کاربردها و روش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در عمل است. این یک درس پیشرفته است و بنابراین انتظار می‌رود مخاطبان این درس با مفاهیم کار با داده آشنا باشند و بتوانند با زبان برنامه‌نویسی R به راحتی کار کنند. دانشجویان در پایان این دوره باید روی یک پروژه کاربردی کار کنند و آن را تحویل دهند. کارکردن روی این پروژه و بازخوردهایی که از استاد دوره می‌گیرند، به آنان کمک خواهد کرد تا مفاهیم آموخته شده در درس را بهتر بفهمند و برای حل مسائل کسب‌وکار با روش‌های داده‌محور آماده‌تر شوند. این پنجمین درس از مجموع دوره Business Analytics در مکتب‌خونه است که هدف آن کاربرد روش‌های داده‌محور در کسب‌وکار است.

381,650 تومان

آموزش Git

گیت (Git) یک سامانه‌ی کنترل نسخه‌ی توزیع ‌شده است که طراحی شده تا بتواند تغییرات سورس کد را در طول توسعه‌ی نرم‌افزار شناسایی کرده و ردیابی کند. هدف اصلی از ساخته شدن این سامانه این است که همکاری و کار تیمی در میان برنامه‌نویسانی که بر روی پروژه‌های مشترک کار می‌کنند تسهیل شود، اما می‌توان از آن برای ردیابی هر نوع تغییراتی در انواع فایل‌های مختلف استفاده کرد. سایر اهداف این سامانه عبارت‌اند از سرعت بالاتر، انسجام داده‌ها، و پشتیبانی روال‌های کاری توزیع شده و غیر خطی. این دوره آموزش Git به شما کمک خواهد کرد تا با مفهوم Git و ابزارهای مختلف آن آشنا شوید و در مدت زمان کوتاهی بتوانید از آن به طور موثر استفاده کنید. Git در سال ۲۰۰۵ توسط لینوس تروالدز و در پی توسعه‌ی کرنل لینوکس ساخته شد تا سایر توسعه‌دهنده‌های کرنل بتوانند با راحتی و سرعت بیشتری در توسعه‌ی آن مشارکت کنند. از سال ۲۰۰۵ به بعد افرادی کلیدی از جمله جونیو هامانو از نگهداری‌کننده‌های اصلی آن بوده‌اند. درست مانند سایر سامانه‌های کنترل نسخه‌ی توزیع شده، و بر خلاف بسیاری از سامانه‌های کلاینت-سروری، تمام مخزن‌های گیت روی تمام کامپیوترهایی که روی آن‌ها بارگذاری شده‌است، نسخه‌ی کاملی از تاریخچه به همراه توانایی ردیابی نسخه، فارغ از اتصال یا عدم اتصال به شبکه یا سرور مرکزی، وجود دارد. امروزه میلیون‌ها پروژه از Git استفاده می‌کنند. با استفاده از گیت می‌توان تغییراتی که در هر مرحله از پروژه اعمال شده را پیگیری کرد، قسمتی از پروژه را به صورت مستقل توسعه داد و یا حتی در صورت بروز مشکل در هر مرحله به نقطه‌ای پایدار و بدون مشکل بازگشت و از بروز اشتباهات احتمالی در هر مرحله از توسعه نرم افزار جلوگیری کرد. پس از گذراندن دوره آموزش Git شما قادر خواهید بود که روی پروژه‌ای مشترک با همکاران خود روی توسعه محصولات مختلف کار کنید، حتی روی پروژه‌های شخصی که به صورت مستمر نیاز به بازبینی و ویرایش دارند یا روند تغییرات نسخه‌های مختلف را در مراحل متفاوت توسعه نرم‌افزار بررسی، پیگیری و کنترل کنید و غیره.

339,150 تومان

آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (پیشرفته)

در دوره آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (پیشرفته) دانشجویان با کاربردهای برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) در کسب‌وکار و نحوه به‌کارگیری این الگوریتم‌ها روی داده‌های واقعی آشنا می‌شوند. رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، خوشه‌بندی سلسله مراتبی، خوشه بندی kmeans و الگوریتم Naive Bayes و الگوریتم Apriori روش‌هایی هستند که در این درس آموزش داده می‌شوند. مباحث به‌گونه‌ای انتخاب شدند که بیشترین کاربردها را در دنیای کسب‌وکار داشته باشند و دانشجویان پس از یادگیری بتوانند آن‌ها را برای حل مسائل دنیای واقعی بکار ببرند. الگوریتم‌هایی آموزش داده‌شده در این درس، عمدتاً برای پیش‌بینی و کشف الگوها بکار می‌روند. پرسش‌هایی اساسی در کسب‌وکار نظیر موارد زیر با الگوریتم‌های بالا قابل پاسخ دادن هستند: • چگونه می‌توان رضایت مشتریان را از خدمات سازمان افزایش داد؟ • کدام‌یک از مشتریان سازمان سودآورتر از بقیه هستند؟ • چگونه تقلب را در حوزه‌های مختلف مانند ادعای خسارت در بیمه، پول‌شویی، هزینه‌های بیمارستانی و فرار مالیاتی شناسایی کنیم؟ • احتمال آن‌که فردی که متقاضی وام است، نتواند وام خود را پس دهد، چقدر است؟ • چگونه کاربران را بر اساس رفتار آن‌ها خوشه‌بندی کنیم و به هریک از آنان خدمات سفارشی‌شده ارائه دهیم؟ • چه بسته‌ای از محصولات را در کنار یکدیگر قرار دهیم تا فروش افزایش یابد؟

381,650 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 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
چهارشنبه 16 خرداد 1403، ساعت 03:37