#course #neuroscience
🔳 نوروساینس یا علوم اعصاب چیست؟
دانشمندان علوم اعصاب بر روی مغز و اثر آن بر عملکردهای رفتاری، شناختی و یا چگونگی تفکر انسانها تمرکز دارند.
🔐آنها همچنین به بررسی این موضوع میپردازند که در افراد دارای بیماریهای مغز و اعصاب یا اختلال رشد عصبی یا مشکلات روانپزشکی چه اتفاقی برای سیستم عصبی میافتد.
📝در صفحه زیر راجع به این موضوع مطالبی را نوشته ام و دوره هایی مفیدی برای فراگیری و آشنایی با این زمینه جذاب و آینده دار معرفی کرده ام.
http://www.armanbehnam.com/about-me/education/information/neuroscience/
📍 محتوای این پست در لینکدین :
https://plink.ir/PPz6V
📌 اسلاید های آموزشی در گیت هاب :
https://plink.ir/xxDRh
_______
📚@BigDataServe
🔳 نوروساینس یا علوم اعصاب چیست؟
دانشمندان علوم اعصاب بر روی مغز و اثر آن بر عملکردهای رفتاری، شناختی و یا چگونگی تفکر انسانها تمرکز دارند.
🔐آنها همچنین به بررسی این موضوع میپردازند که در افراد دارای بیماریهای مغز و اعصاب یا اختلال رشد عصبی یا مشکلات روانپزشکی چه اتفاقی برای سیستم عصبی میافتد.
📝در صفحه زیر راجع به این موضوع مطالبی را نوشته ام و دوره هایی مفیدی برای فراگیری و آشنایی با این زمینه جذاب و آینده دار معرفی کرده ام.
http://www.armanbehnam.com/about-me/education/information/neuroscience/
📍 محتوای این پست در لینکدین :
https://plink.ir/PPz6V
📌 اسلاید های آموزشی در گیت هاب :
https://plink.ir/xxDRh
_______
📚@BigDataServe
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت پنجم - آشنایی با کتابخانه سای کیت-لِرن و تکنیک های لازم در یادگیری ماشین
📚@BigDataServe
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت پنجم - آشنایی با کتابخانه سای کیت-لِرن و تکنیک های لازم در یادگیری ماشین
📚@BigDataServe
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت ششم - تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین
📚@BigDataServe
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت ششم - تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین
📚@BigDataServe
Forwarded from آرمان بهنام (Taha)
📣 دوره آنلاین جامع یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت
📌۸۵ ساعت آموزش به همراه رفع اشکال و پرسش و پاسخ با اساتید دوره
⏰کد ۱: پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲
⏰کد ۲: پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸
📅 ۲۴ مهر ماه لغایت ۲ بهمن ماه ۱۳۹۹
🚫 ۲۰ درصد تخفیف ثبت نام زودهنگام تا ۱۵ مهر به تعداد محدود
🔐انجام پروژه های واقعی متناسب با بازار کار
📋مدرک معتبر و قابل ترجمه جهاد دانشگاهی جهت ادامه تحصیل در خارج از کشور
🎁 بازگشت شهریه نفر اول دوره
🔴برای کسب اطلاعات بیشتر پیرامون دوره، کدهای تخفیف، رزومه اساتید و ریز سرفصل ها میتوانید به لینک زیر مراجعه فرمایید:
http://www.armanbehnam.com/about-me/education/jd-dl-bi
🔴 لینک ثبت نام کد ۱ پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲
http://www.jdrouyesh.ir/reg?rgn=41&cls=343246
🔴 لینک ثبت نام کد ۲ پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸
http://www.jdrouyesh.ir/reg?rgn=41&cls=343247
📚@BigDataServe
📌۸۵ ساعت آموزش به همراه رفع اشکال و پرسش و پاسخ با اساتید دوره
⏰کد ۱: پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲
⏰کد ۲: پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸
📅 ۲۴ مهر ماه لغایت ۲ بهمن ماه ۱۳۹۹
🚫 ۲۰ درصد تخفیف ثبت نام زودهنگام تا ۱۵ مهر به تعداد محدود
🔐انجام پروژه های واقعی متناسب با بازار کار
📋مدرک معتبر و قابل ترجمه جهاد دانشگاهی جهت ادامه تحصیل در خارج از کشور
🎁 بازگشت شهریه نفر اول دوره
🔴برای کسب اطلاعات بیشتر پیرامون دوره، کدهای تخفیف، رزومه اساتید و ریز سرفصل ها میتوانید به لینک زیر مراجعه فرمایید:
http://www.armanbehnam.com/about-me/education/jd-dl-bi
🔴 لینک ثبت نام کد ۱ پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲
http://www.jdrouyesh.ir/reg?rgn=41&cls=343246
🔴 لینک ثبت نام کد ۲ پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸
http://www.jdrouyesh.ir/reg?rgn=41&cls=343247
📚@BigDataServe
آرمان بهنام
📣 دوره آنلاین جامع یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت 📌۸۵ ساعت آموزش به همراه رفع اشکال و پرسش و پاسخ با اساتید دوره ⏰کد ۱: پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲ ⏰کد ۲: پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸ 📅 ۲۴ مهر ماه لغایت ۲ بهمن ماه ۱۳۹۹ 🚫 ۲۰ درصد تخفیف…
🚫 تنها ۳ روز تا پایان استفاده از تخفیف ۲۰ درصد ثبتنام دوره یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت فرصت باقیست!
آرمان بهنام pinned «🚫 تنها ۳ روز تا پایان استفاده از تخفیف ۲۰ درصد ثبتنام دوره یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت فرصت باقیست!»
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#multi_task_learning #meta_learning #deep_learning #meta_learning
part: 7/14
⚪️ Stanford CS330: Multi-Task and Meta-Learning, 2019 | Lecture 7 - Kate Rakelly (UC Berkeley)
دوره متا لرنینگ دانشگاه استنفورد:
این دوره شامل مباحث پیشرفته ی deep learning و reinforcement learning است
قسمت هفتم - سخنرانی کیت راکلی
📚@BigDataServe
part: 7/14
⚪️ Stanford CS330: Multi-Task and Meta-Learning, 2019 | Lecture 7 - Kate Rakelly (UC Berkeley)
دوره متا لرنینگ دانشگاه استنفورد:
این دوره شامل مباحث پیشرفته ی deep learning و reinforcement learning است
قسمت هفتم - سخنرانی کیت راکلی
📚@BigDataServe
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت هفتم - آشنایی با مفاهیمی همچون طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، بیش برازش و کم برازش
📚@BigDataServe
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت هفتم - آشنایی با مفاهیمی همچون طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، بیش برازش و کم برازش
📚@BigDataServe
#business_intelligence
🔸 هوش تجاری چیست؟
🔺هوش تجاری یا هوش کسب و کار در واقع تبدیل داده به مزیت رقابتی برای یک سازمان است. فرض کنید که شما مدیر یک کسب و کار هستید. در چنین شرایطی، هوش تجاری به شما کمک می کند تا با استفاده از ابزارهایی مانند داشبوردهای مدیریتی، گزارش و نمودارهای متنی و گرافیکی و حتی تکنیک های داده کاوی، عوامل موفقیت یا شکست پروژه های سازمان را متوجه شده و بتوانید مشکلات را رفع و در جهت افزایش سودآوری سازمان اقدام کنید.
🔺در حقیقت هوش تجاری، مجموعه ای از ابزارها و روش هاست که با جمع آوری داده ها، پردازش و در نهایت نمایش اطلاعات، تصمیم گیری را برای مدیران سازمان آسانتر کرده و حقایقی را در خصوص فرایندهای تجاری سازمان به آنها ارائه می دهد.
📚@BigDataServe
🔸 هوش تجاری چیست؟
🔺هوش تجاری یا هوش کسب و کار در واقع تبدیل داده به مزیت رقابتی برای یک سازمان است. فرض کنید که شما مدیر یک کسب و کار هستید. در چنین شرایطی، هوش تجاری به شما کمک می کند تا با استفاده از ابزارهایی مانند داشبوردهای مدیریتی، گزارش و نمودارهای متنی و گرافیکی و حتی تکنیک های داده کاوی، عوامل موفقیت یا شکست پروژه های سازمان را متوجه شده و بتوانید مشکلات را رفع و در جهت افزایش سودآوری سازمان اقدام کنید.
🔺در حقیقت هوش تجاری، مجموعه ای از ابزارها و روش هاست که با جمع آوری داده ها، پردازش و در نهایت نمایش اطلاعات، تصمیم گیری را برای مدیران سازمان آسانتر کرده و حقایقی را در خصوص فرایندهای تجاری سازمان به آنها ارائه می دهد.
📚@BigDataServe
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت هشتم - آشنایی با مفاهیم کاهش ابعاد داده، مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
📚@BigDataServe
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn
قسمت هشتم - آشنایی با مفاهیم کاهش ابعاد داده، مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
📚@BigDataServe
آرمان بهنام
📣 دوره آنلاین جامع یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت 📌۸۵ ساعت آموزش به همراه رفع اشکال و پرسش و پاسخ با اساتید دوره ⏰کد ۱: پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲ ⏰کد ۲: پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸ 📅 ۲۴ مهر ماه لغایت ۲ بهمن ماه ۱۳۹۹ 🚫 ۲۰ درصد تخفیف…
🚫 امروز آخرین مهلت استفاده از کد تخفیف ۲۰ درصد ثبتنام دوره یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت است.
کاربرد_الگوریتم_رگرسیون_لجستیک_در_داده_کاوی.pdf
625.3 KB
در این فایل به طور خلاصه با الگوریتم رگرسیون لجستیک، مفاهیم آماری و کاربرد های آن آشنا خواهید شد.
نویسنده: مهندس علی چگینی
📚@BigDataServe
نویسنده: مهندس علی چگینی
📚@BigDataServe
#business_intelligence
🔸اهداف هوش تجاری
یکی از مهم ترین دلایل بکارگیری هوش تجاری، ایجاد مزیت رقابتی و همچنین افزایش میزان سوددهی سازمان است. اما می توان اهداف دیگری نیز برای این فرایند در نظر گرفت:
🔺 تهیه سریع و آسان گزارش های کاربردی
🔺 تعیین گرایشات تجاری سازمان ها
🔺 پیش بینی وضعیت آینده بازار
🔺 افزایش میزان رضایت مشتریان
🔺 تشخیص به موقع نقاط ضعف و قوت
🔺 کمک به تصمیم گیری سریع تر مدیران
🔺 افزایش بهره وری و سود آوری سازمان
🔺 تنظیم صحیح قیمت ها و افزایش فروش
🔺 کاهش هزینه های نیروی انسانی
📍به طور کلی هوش تجاری را می توان از جمله زیر مجموعه های سیستم های اطلاعاتی و فناوری اطلاعات دانست. سازمان هایی که به خوبی از فناوری اطلاعات در زیر ساخت های کسب و کار خود بهره برده باشند، به راحتی قادر خواهند بود هوش تجاری را نیز در سازمان به کار گرفته و از مزایای آن برخوردار شوند.
📚@BigDataServe
🔸اهداف هوش تجاری
یکی از مهم ترین دلایل بکارگیری هوش تجاری، ایجاد مزیت رقابتی و همچنین افزایش میزان سوددهی سازمان است. اما می توان اهداف دیگری نیز برای این فرایند در نظر گرفت:
🔺 تهیه سریع و آسان گزارش های کاربردی
🔺 تعیین گرایشات تجاری سازمان ها
🔺 پیش بینی وضعیت آینده بازار
🔺 افزایش میزان رضایت مشتریان
🔺 تشخیص به موقع نقاط ضعف و قوت
🔺 کمک به تصمیم گیری سریع تر مدیران
🔺 افزایش بهره وری و سود آوری سازمان
🔺 تنظیم صحیح قیمت ها و افزایش فروش
🔺 کاهش هزینه های نیروی انسانی
📍به طور کلی هوش تجاری را می توان از جمله زیر مجموعه های سیستم های اطلاعاتی و فناوری اطلاعات دانست. سازمان هایی که به خوبی از فناوری اطلاعات در زیر ساخت های کسب و کار خود بهره برده باشند، به راحتی قادر خواهند بود هوش تجاری را نیز در سازمان به کار گرفته و از مزایای آن برخوردار شوند.
📚@BigDataServe
آرمان بهنام pinned «🚫 امروز آخرین مهلت استفاده از کد تخفیف ۲۰ درصد ثبتنام دوره یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت است.»
آرمان بهنام
#business_intelligence معماری پیاده سازی هوش تجاری در سازمان شامل ۵ مرحله زیر می باشد: 1.Data Source 2.ETL 3.DWH 4.OLAP 5.Presentation ابتدا میبایست نوع داده و همچنین منابعی که داده ها از آنها استخراج شده اند را شناخت (با شناخت دقیق داده ها می توان در ادامه…
#business_intelligence
🔸معماری هوش تجاری چگونه است؟
هوش تجاری از نظر ساختار اجرا و معماری فرایند، دارای پنج لایه اصلی است:
🔺منابع اطلاعاتی (Data Source)
در اولین مرحله برای پیاده سازی هوش تجاری در یک سازمان داده های مهم را در قالب فرمت های بخصوصی شناسایی و سازماندهی می کنیم. این داده ها را می توانید از انواع منابع اطلاعاتی جمع آوری کنید.
🔺استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
اطلاعات مناسب از منابعی که در مرحله قبل تشخیص داده شد استخراج شده، سپس به داده های قابل استفاده برای سیستم تبدیل می شوند (در این مرحله داده های نامعتبر از مجموعه داده حذف می شوند) و در نهایت در انبار داده گرد آوری و بارگذاری خواهند شد.
🔺انبار داده (DWH)
هدف از انجام این مرحله در حقیقت جمع آوری داده های مورد نیاز و ایجاد مجموعه ای یکپارچه از این اطلاعات است. طراحی این مجموعه جز یکی از مهم ترین مراحل فرایند پیاده سازی هوش تجاری است. انبار داده باید به گونه ای طراحی شود که انواع مختلف اطلاعات در آن قابل تجمیع باشد.
🔺مدلسازی داده ها (Data Modeling)
در این گام، حقایق مربوط به کسب و کار شامل فروش، پرداخت، زمان فروش، فروشنده و مشتری مشخص شده و در قالب گزارش هایی بررسی و روابط میان آنها مشخص می شود. پس از انجام این فرایند به مقادیر و اطلاعات محاسباتی دست می یابیم که می توان از آنها به عنوان شاخص های اندازه گیری اطلاعات استفاده کرد.
🔺ارائه اطلاعات (Presentation)
در آخرین لایه از فرایند هوش تجاری،اطلاعات بدست آمده را در قالب داشبوردهای مدیریتی و به شکل نمودارهای گرافیکی، گزارشات تصویری و متنی و... به کاربر نهایی (مدیران کسب و کار) نمایش داده می شود. این گزارش ها می توانند حاوی اطلاعاتی شامل نقاط قوت و ضعف سازمان، عوامل مفقیت و شکست پروژه ها، تأثیر هزینه ها در فروش و... باشند که در نهایت می توانند استراتژی های تجاری سازمان را دستخوش تغییر کنند.
📚@BigDataServe
🔸معماری هوش تجاری چگونه است؟
هوش تجاری از نظر ساختار اجرا و معماری فرایند، دارای پنج لایه اصلی است:
🔺منابع اطلاعاتی (Data Source)
در اولین مرحله برای پیاده سازی هوش تجاری در یک سازمان داده های مهم را در قالب فرمت های بخصوصی شناسایی و سازماندهی می کنیم. این داده ها را می توانید از انواع منابع اطلاعاتی جمع آوری کنید.
🔺استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
اطلاعات مناسب از منابعی که در مرحله قبل تشخیص داده شد استخراج شده، سپس به داده های قابل استفاده برای سیستم تبدیل می شوند (در این مرحله داده های نامعتبر از مجموعه داده حذف می شوند) و در نهایت در انبار داده گرد آوری و بارگذاری خواهند شد.
🔺انبار داده (DWH)
هدف از انجام این مرحله در حقیقت جمع آوری داده های مورد نیاز و ایجاد مجموعه ای یکپارچه از این اطلاعات است. طراحی این مجموعه جز یکی از مهم ترین مراحل فرایند پیاده سازی هوش تجاری است. انبار داده باید به گونه ای طراحی شود که انواع مختلف اطلاعات در آن قابل تجمیع باشد.
🔺مدلسازی داده ها (Data Modeling)
در این گام، حقایق مربوط به کسب و کار شامل فروش، پرداخت، زمان فروش، فروشنده و مشتری مشخص شده و در قالب گزارش هایی بررسی و روابط میان آنها مشخص می شود. پس از انجام این فرایند به مقادیر و اطلاعات محاسباتی دست می یابیم که می توان از آنها به عنوان شاخص های اندازه گیری اطلاعات استفاده کرد.
🔺ارائه اطلاعات (Presentation)
در آخرین لایه از فرایند هوش تجاری،اطلاعات بدست آمده را در قالب داشبوردهای مدیریتی و به شکل نمودارهای گرافیکی، گزارشات تصویری و متنی و... به کاربر نهایی (مدیران کسب و کار) نمایش داده می شود. این گزارش ها می توانند حاوی اطلاعاتی شامل نقاط قوت و ضعف سازمان، عوامل مفقیت و شکست پروژه ها، تأثیر هزینه ها در فروش و... باشند که در نهایت می توانند استراتژی های تجاری سازمان را دستخوش تغییر کنند.
📚@BigDataServe