Курсы 1с комплексная автоматизация Луцк

программе курса 1 code review в день Без лекций, без теории, только практические задания Обучение 1 на 1 ... Курс по Unity3D предназначен для тех, кто обладает базовыми знаниями программирования на С# и хочет получить перспективную и высокооплачиваемую работу Unity3D-разработчика. Задания курса строятся от самой простой match 3 игры до сложного 3D-шутера

доступ к стандартной программе курса Без лекций, без теории, только практические задания Обучение 1 на 1 ... Node.js — это серверная платформа для работы с JavaScript через движок V8. Иногда ее называют back end частью языка JavaScript. Во всех рейтингах популярности языков программирования JavaScript входит в тройку самых востребованных, поскольку на нем ведется 90% front end разработки. Компания FoxmindEd приглашает разработчиков освоить Node.js на курсах в Киеве.

Маркетинг — одна из тех сфер, где за деревьями часто не видно леса. Можно хвататься за разные инструменты и пробовать всё подряд, но для стабильного потока клиентов в B2B вам нужен комплексный подход и комплексная маркетинговая стратегия. Создать и внедрить ее с учетом всех деталей и нюансов вашего рынка вам поможет Наталья Косаревич — экс-директор по маркетингу в Нова Пошта.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.

часа (8 занятий по 4 ак часа, 1 ак час = 45 мин). 44 ак часов (11 занятия по 4 ак часа) с программой 1С... Наши курсы рассчитаны на новичков, за годы опыта мы разработали множество методик и программ, у нас каждый сможет освоить свою специальность. А наши преподаватели всегда готовы помочь, поделиться только самыми актуальными знаниями и инструментами.

нынешнего сайта, нового и сайта конкурентов Программы и сервисы СЯ Xmind составление ментальных карт Автоматизация... Онлайн-курс предлагает полностью проработанную программу обучения, которая предоставит вам достаточные знания для начала карьеры в качестве SEO-специалиста. Курс охватывает различные аспекты SEO. Участники курса получат практические навыки в области SEO, сможете применять инструменты вебмастера, анализировать данные Google Analytics, создавать оптимизированный контент, разрабатывать стратегии продвижения сайтов и работать над технической оптимизацией. В итоге, они будут готовы начать работу в качестве SEO-специалиста и эффективно оптимизировать веб-сайты для поисковых систем.

Подготовка gulpfile.js 1:06:58 Цель урока – создать набор тасков для автоматизации задач.... Данный курс поможет вам в теории и на практике изучить возможности применения Gulp, начиная от основ использования и базовых правил, заканчивая рассмотрением более сложных структур. Проходя уроки курса, вы шаг за шагом познакомитесь со всеми возможностями Gulp API.

высокорискованный бизнес в сфере инжиниринга и инженерно-технического обеспечения с реальной возможностью его автоматизации... Курс "Майнинг.Начало" це повне поетапне керівництво по запуску власної ферми з майнінгу Біткоїна на асиках. Курс розкриває теорію блокчейну, майнінгу, криптовалют та їх роботу, а також навчає вибирати локацію, обладнання, підготовлювати локацію, запускати та налаштовувати асики на майнінг-пул. Курс робить майнінг доступним для кожного, хто готовий прикласти деякі зусилля та почати заробляти, незважаючи на відсутність знань про блокчейн та інженерну інфраструктуру.

эффективностью Построение отношений Коучинг Обратная связь Диагностика выгорания Решение конфликтных ситуация 1:1 ... Без встреч руководителей и сотрудников 1:1 бизнес не взлетит. И именно HR обязанность их запустить. Для этого - обучить руководителей и разработать процесс. На курсе разберемся как это сделать.

Мы разработали курс для собственников бизнеса, руководителей и HR-ов, которые хотят выстроить системные процессы в компании. Вы научитесь моделировать процессы по нотациям BPMN, грамотно использовать автоматизацию и увеличивать прибыль компании. В течение всего обучения вас сопровождает лектор и наша команда. Вы получите поддержку во время работы над домашними заданиями, ответы на вопросы и индивидуальную обратную связь. Записи лекций и материалы курсов остаются с вами навсегда — сможете освежить знания в любое время.

Курс вводить у світ комплексного аналізу, який є теорією комплексних функцій комплексної змінної. Ми розпочнемо зі знайомства з комплексною площиною, алгеброю та геометрією комплексних чисел, а потім пройдемо шляхом диференціювання, інтегрування, комплексної динаміки, представлення степеневими рядами та рядами Лорана в території на межі того, що відомо сьогодні. Кожен модуль складається з п'яти відеолекцій з вбудованими тестами, за якими слідує домашнє завдання з електронним оцінюванням. Крім того, модулі 1, 3 та 5 також містять оцінювання від однолітків. Виконання домашніх завдань потребуватиме часу для роздумів та вправ над концепціями, обговореними на лекціях. Фактично, значна частина вашого навчання відбудеться під час виконання домашніх завдань. Ці завдання не призначені для швидкого виконання; скоріше, вам знадобиться папір та олівець, щоб працювати над питаннями.

Самый эффективный способ оценить поведение сотрудников - опросить коллег. Когда речь заходит о развитии сотрудников, карьерном планировании, оценки работы за год или выборе преемников, оценка 360 является наиболее надежным способом оценки поведения Кроме рабочих инструментов, мы изучим лучшие кейсы в проведении оценки 360, познакомимся с разными инструментами автоматизации оценки как бесплатными, так и платными.

Полный рабочий цикл действий Git + GitHub 14:18 Работа с Тегами - Git Tags 18:13 GitHub Actions - Основы Автоматизации... Курс розрахований на програмістів будь-якого рівня, всіх, хто пише скрипти та код, зберігає важливі документи та файли, а також на початківців DevOps інженерів. На курсі будуть розглянуті основи встановлення, налаштування та використання Git, GitHub. Також будуть розглянуті нові можливості GitHub Actions для DevOps інженерів. У курсі ви дізнаєтеся про: використання Git, відмінності між Git та GitHub, роботу з локальними та віддаленими репозиторіями, основні команди Git, відновлення попередніх версій файлів, використання GitHub Actions.

Курсы Директор студии дизайна интерьера - это комплексная подготовка директоров и владельцев студий дизайна интерьера. Курс комплексный, и дает знания и навыки по управлению студией дизайна, так и может помочь будущему директору оказывать комплексные услуги по созданию дизайна дома, созданию дизайна внутри дома: дизайн интерьера, озеленение интерьера (фитодизайн), дизайн мебели, текстильный дизайн (шторы, подушки, скатерти). В курс включен курс батика - роспись по ткани, который поможет студии создавать свои шедевры по индивидуальным эскизам.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.