دوره آموزشی - جستجوی «کارگر نوجوان زیر 20»

نتایج جستجوی «کارگر نوجوان زیر 20» 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 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

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

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 Dialplan در استریسک

استریسک نرم‌افزاری برای طراحی و توسعه برنامه‌های تلفن محور است. با این نرم‌افزار می‌توانید تماس تلفنی را کنترل کنید، شبکه تلفنی بسازید، شبکه VoIP بسازید و... . کاربردهای استریسک در حال حاضر پایه و اساس بسیاری از کسب‌وکارها را تشکیل می‌دهد. برای مثال زمانی که پاسخگوی خودکار تماس مشتریان را جواب داده و آن‌ها را راهنمایی می‌کند یا وقتی که شما قبضتان را از طریق تلفن پرداخت می‌کنید، این تماس‌ها با استریسک برنامه‌ریزی شده‌اند. یادگیری استریسک امکان دستیابی به موقعیت‌های شغلی بسیار خوبی را برای شما فراهم می‌کند. یکی از مباحث پایه‌ای در استریسک Dial plan است. تسلط به Dialplan نقطه شروع یادگیری استریسک و برنامه‌ریزی تماس‌های تلفنی یا راه‌اندازی شبکه خواهد بود. در این مطلب قصد داریم شما را با دوره آموزش Dialplan در استریسک آشنا کنیم. Dial plan در استریسک Dialplan قلب تپنده تمام قابلیت‌های این نرم‌افزار است. اگر بخواهید با رابط مدیریتی استریسک (AMI) یا رابط درگاه استریسک (AGI) کار کنید، باید کار با Dialplan را بلد باشید. در واقع اساسی‌ترین و مهم‌ترین آموزش از مجموعه آموزش‌های استریسک مربوط به Dialplan است. درواقع برنامه‌ای که شما در رابط کاربری می‌نویسید قرار است در نهایت روی Dialplan اثر بگذارد. این بخش شامل کد مخصوصی است که تنها استریسک آن را می‌فهمد و اساسی‌ترین راه کنترل تماس‌ها است.

500,650 تومان

آموزش تحلیل فاندامنتال و سنتیمنتال ارزهای دیجیتال

دوره آموزش تحلیل بنیادی ارزهای دیجیتال مکتب‌خونه پروژه‌ محور بوده و شما در قالب پروژه‌های عملی می‌توانید به خوبی با این مباحث آشنا شوید. مکتب‌خونه برای شما تالار گفتگویی فراهم کرده‌است که بتوانید مسائل خود را در آن مطرح کرده و به پاسخ مناسب خود برسید. همچنین آزمون در پایان جلسات برای شما در نظر گرفته شده‌است. با کمک این آزمون‌ می‌توانید آموخته‌های خود را مورد سنجش قرار دهید. اگر مجموع نمراتتان از 70 بیشتر شده باشد، گواهینامه مکتب‌خونه به شما عزیزان تعلق می‌گیرد که می‌تواند روند استخدام را برایتان تسهیل کند. این دوره نه تنها از شما یک معامله‌گر و تریدر حرفه‌ای می‌سازد، بلکه یک موقعیت شغلی بسیار خوب را هم برایتان فراهم می‌کند. موسسه علمی پژوهشی اپکس در نظر دارد تا از دانشجویان و دانش‌پژوهان این دوره در جهت تکمیل کادر خود بهره ببرد. تنها کافی است این آموزش را تهیه کرده و از پروژه پایانی آن حداقل نمره 70 را کسب کرده باشید. در این صورت برای استخدام در این موسسه به یک مصاحبه کاری دعوت می‌شوید. موقعیت‌های کاری مجموعه اپکس به شرح زیر است: تحلیل‌گر بازار ارزهای دیجیتال مدرس دوره‌های مالی تحت نظارت اپکس مشاور سرمایه‌گذاری و آموزشی پروژهش‌گر بخش تحقیق و توسعه

568,650 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
جمعه 18 خرداد 1403، ساعت 07:09