پی سی دانلود - udemy

سریع تر و قدرتمندتر از گذشته، Affinity Photo راه خود را ادامه می دهد تا مرزهای نرم افزار ویرایش عکس حرفه ای را پشت سربگذارد. این نرم افزار مجموعه ای عظیم از ابزارهای ویرایش عکس، رتوش تصویر، بهبود کیفیت عکس و همچنین ترکیب عکس ها را برای کاربرانش به ویژه هنرمندان خلاق و عکاسان حرفه ای، را در محیط کاری خود گنجانده است. به عنوان مثال ذر زمینه تصحیح و بهبود عکس ها امکان تغییر/اعمال انواع تنظیمات غیرمخرب مانند کار با سطوح رنگ (Levels)، منحنی های اصلاح رنگ Curves, میزان سیاه و سفید (Black & White)، تعادل سفیدی (White Balance)، اچ اس ال (HSL)، سایه ها (Shadows) و Highlights را به همراه دیگر گزینه هایی که هریک از نرم افزار های ویرایش عکس حرفه ای در اختیار دارند را فراهم نموده است. علاوه بر اینکه نیازهای کاربران عادی را مرتفع می سازد، یکی از حرفه ای ترین ابزارها برای عکاسان هنگام کار با تصاویر خام RAW محسوب می شود. به کمک این نرم افزار می توانید کارهای گرافیکی خود را در انواع محیط های رنگی RGB, CMYK, LAB, Greyscale و... انجام دهید.
در دوره آموزشی Udemy Affinity Photo: Beginner to Pro via Reference and Workflow با آموزش مقدماتی تا پیشرفته افینیتی فوتو اشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy MASTERING Machine Learning with AZURE- 2020 با آموزش تسلط بر یادگیری ماشین با آژور اشنا خواهید شد.

اینترنت چیزها، یا چیزنت (Internet of Things) (مخفف IoT) که گاهی در زبان انگلیسی اینترنت اشیا(Internet of Objects) هم برای این کلمه استفاده می‌شود، به طور کلی اشاره دارد به بسیاری از چیزها شامل اشیا و وسایل محیط پیرامون‌مان که به شبکه اینترنت متصل شده و بتوان توسط اپلیکیشن‌های موجود در تلفن‌های هوشمند و تبلت کنترل و مدیریت شوند. اینترنت چیزها به زبان ساده، ارتباط سنسورها و دستگاه‌ها با شبکه‌ای است که از طریق آن می‌توانند با یکدیگر و با کاربرانشان تعامل کنند. این مفهوم می‌تواند به‌سادگی ارتباط یک گوشی هوشمند با تلویزیون باشد و یا به پیچیدگی نظارت بر زیرساخت‌های شهری و ترافیک. از ماشین لباسشویی و یخچال گرفته تا پوشاک؛ این شبکه بسیاری از دستگاه‌های اطراف ما را در برمی‌گیرد.
در دوره آموزشی Udemy Introduction to Internet of Things Using Raspberry Pi با آموزش مقدماتی اینترنت اشیا با استفاده از رسبپری پای اشنا خواهید شد.

علم داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و... هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است. کتابخانه‌ی Pandas ساختار داده‌ی جدید و ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل کاربردی و عملی بر روی داده‌ها در زمینه‌هایی چون اقتصاد، آمار، علوم اجتماعی و مهندسی فراهم نموده است. Pandas به راحتی می‌تواند با داده‌های ناقص، کثیف و بدون برچسب کار کند (داده‌ها و جداولی که هم اکنون نیز در سازمان‌های مختلف وجود دارد)؛ و همچنین شامل متدهایی برای تغییر شکل، ادغام و یا برش مجموعه داده‌ی ما است.
در دوره آموزشی Udemy Pandas: Beginner To Advance 2020 با آموزش مقدماتی تا پیشرفته پانداز اشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning 101 : Introduction to Machine Learning با آموزش مقدماتی یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

 CouchDB هم یکی از اعضای خانواده NoSQL است و می شود گفت فرق هایی هم با هم خانواده های خود دارد. CouchDB در سال 2005 برای اولین بار منتشر شد ولی در سال 2008 بنیاد آپاچی مالک آن شد. CouchDB که در ابتدا با زبان برنامه نویسی سی ++ پیاده سازی شده بود بعد ها در سال 2008 به زبان ارلنگ منتقل شد. این پایگاه داده نیز همانند اعضای دیگر، یک پایگاه داده سندگرا است که با استفاده از فرمت JSON داده ها را در غالب سند ذخیره میکند. این پایگاه داده که با شعار "یک دیتابیس که مفهوم وب را بپذیرد" شروع به کار کرد. این پایگاه داده با اینکه از MapReduce استفاده میکند ولی دسترسی آن فقط از طریق API های وب امکان پذیر است. به این صورت که برای دریافت اسناد می بایست یک دستور Get به HTTP فرستاده شود. این پایگاه داده بر خلاف پایگاه داده های دیگر که یک نود اصلی و چند نود فرعی هستند (Single Master/Multiple Slaves)، این پایگاه داده از نوع چند نود اصلی و چند نود فرعی (Multi Masters/Multi Slaves) است و اینکه این پایگاه داده تنها عضوی است که می توان از آن فعلا در برنامه نویسی اندروید استفاده کرد. سیستم مدیریت دیتابیس هم که Futon نام دارد از طریق مرورگر قابل دسترسی است.
در دوره آموزشی Udemy Understanding CouchDB : Learn Basic & Advanced NoSQL Skills با آموزش مقدماتی تا پیشرفته پایگاه داده نو اس کیو ال کاوچ دی بی اشنا خواهید شد.

چارچوب یا فرایند مدل اسکرام (Scrum) یک چارچوب تکرارپذیر و افزایشی برای کنترل پروژه (مدیریت نرم‌افزار) است که معمولاً در زیر شاخه مدل فرایند تولید نرم‌افزار چابک و سریع است و یک نوع مدل تولید نرم‌افزار در مهندسی نرم‌افزار بحساب می ‌رود. اسکرام یک چارچوب تولید نرم‌افزار از سری روش های تفکر چابک (Agile) است. دراین که اسکرام یک چارچوب یا فرایند است، کاملاً بین متخصصان دوگانگی وجود دارد. اشخاصی مانند کن شوئبر (مبدع اسکرام) دائماً از لفظ چارچوب (framework) استفاده می ‌کنند و تاکید می ‌نمایند که همه باید این مورد را قبول داشته باشند ولی بعضی دیگر از دوستان از لفظ فرایند و یا متدولوژی برای اسکرام استفاده می‌ کنند. متدولوژی Agile در سالهایی بوجود آمد که شرکت های نرم افزاری در تولید محصول خود با شکست مواجه می شدند. علت این شکست برآورده نشدن نیازهای مشتریان بود. به عنوان مثال روی یک پروژه نرم افزاری زمان و انرژی گذاشته میشد ولی در هنگام تحویل آن، نیازهای مشتری را مرتفع نمی کرد. دلیل آن هم عمدتا این بود که آنها به نیازمندی و رضایت مشتری که یکی از اهداف اصلی پروژه است توجه کمتری می کردند. در این هنگام مدیران چند شرکت نرم افزاری در سال 2001 گرد هم آمدند و متد های مدیریتی را بوجود آوردند که باعث می شد محصول نهایی کامل مطابق نیاز مشتری باشد. بعد از پیدا کردن دلایل شکست پروژه، Agile راه کارهای مناسب جهت توسعه مناسب آن را ارائه می دهد. از دیدگاه این متدولوژی، مشتری یکی از مهمترین افراد در تولید پروژه است، زیرا اصلا پروژه برای مشتری است و تنها کسی که از نیازمندی های واقعی نرم افزار مطلع است، در واقع خود اوست. برای رفع مشکل تحلیل نادرست نیازمندی ها، از دیدگاه Agile نیازمندی های مشتری توسط تیم توسعه باید به یک ویژگی در نرم افزار تبدیل شود تا بتوان بوسیله این ویژگی ها، امکان سنجی صحیحی برای آن انجام داد.
در دوره آموزشی Udemy Introduction to Agile & Scrum با آموزش مقدماتی آجایل و اسکرام اشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Data Science and Machine Learning Bootcamp with Python & R با  آموزش علوم داده و یادگیری ماشین با پایتون و آر اشنا خواهید شد.

زامارین یک کمپانی نرم افزاری در سان فرانسیسکو کالیفرنیا است که در سال 2011 میلادی تاسیس شد. این کمپانی به تولید نرم افزارهایی می پردازد که بر روی چند پلتفرم قابل اجرا است. این کمپانی ابزاری به نام Xamarin معرفی کرده است که با استفاده از کدهای #C می تواند نرم افزارهای Android و iOS را تولید کند بدون اینکه شما با کدهای Java یا Swift آشنایی داشته باشید. کتابخانه xamarin بیش از ۲۰۰۰۰ کامپوننت قابل استفاده دارد، کدهای برنامه قبل از کامپایل شدن در بستر فریم ورک دات نت اجرا می‌شوند و نهایتا به صورت کدهای بومی آی او اس و اندروید در خروجی پدید می‌آیند. توسعه دهندگانی که از این ابزار استفاده کنند می‌توانند اپلیکیشن‌های خود را بروی بیش از ۱۰۰۰ دستگاه مختلف که با تکنولوژی پردازش ابری (Cloud) بنا شده است تست کنند.
در دوره آموزشی Udemy Build Cinema Ticket Reservation Application With Xamarin Forms با آموزش ساخت اپ رزرو بلیط سینما با زامارین فرم اشنا خواهید شد.