Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Kiểu dáng
- Kiểu dáng là gì
- Phân loại kiểu dáng
- Tạo, sử dụng, sửa đổi và xóa kiểu dáng
- Định dạng văn bản cơ bản
- Định dạng tiêu đề
- Các kiểu đoạn văn và ký tự hữu ích và thường dùng
- Sao chép kiểu dáng giữa các tài liệu
- Tính minh bạch và tính thẩm mỹ của văn bản
Gộp [tùy chọn]
- Chuẩn bị nguồn dữ liệu
- Chuẩn bị tài liệu tham khảo
- Tạo tài liệu kết quả
- In địa chỉ lên phong bì
Chèn đồ họa vào tài liệu
- Chèn tệp
- Word Nghệ thuật, Tự động tạo hình
Mục lục và danh sách đối tượng
- Chèn, cập nhật và xóa mục lục
- Thay đổi giao diện (định dạng) mục lục
- Tạo danh sách hình minh họa, bảng, v.v.
Ghi chú cuối trang
Tạo Chỉ mục thuộc tính
Dấu trang và Liên kết
- Cơ hội và ứng dụng thực tế
- Tạo và xóa dấu trang
- Chèn liên kết
Tiêu đề và chân trang cho trang [tùy chọn].
- Ứng dụng, nội dung và bố cục
- Đa dạng hóa tiêu đề và chân trang (cho trang đầu tiên
- và cho trang lẻ và chẵn
- Chèn các mục thường dùng (như tự động
- đánh số trang và tiêu đề của tài liệu
- Định dạng nội dung của tiêu đề và chân trang
Phân chia tài liệu thành các phần
- Tính năng và ứng dụng
- Đặt đầu chương ở trang lẻ
- Chèn các trang tài liệu ở chế độ nằm ngang
Macro - tự động hóa các tác vụ trong bảng tính
- Đăng ký và macro
- Sửa đổi macro
- Ví dụ về macro hữu ích
- Sao chép macro sang các tài liệu khác
- Tạo thanh công cụ của riêng bạn
- Gắn macro vào thanh công cụ
Mẫu
- Tạo và sửa đổi
- Vị trí mẫu trên đĩa
- Tạo tài liệu dựa trên mẫu
- Kết nối với mẫu tài liệu
Các tính năng khác của chương trình
- Chế độ sửa đổi (làm việc nhóm trên tài liệu)
Requirements
Hiểu biết sâu sắc về Word.
14 Hours
Testimonials (2)
Thực tiễn của các lời khuyên và những cố gắng giải quyết các vấn đề được nhóm báo cáo trong các công ty của họ
Kacper - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Course - Word dla zaawansowanych
Machine Translated
Scope of MaterialThis course covers the fundamental principles and practical applications of Machine Learning (ML). Students will gain hands-on experience with various ML algorithms, tools, and techniques. The curriculum includes:Introduction to Machine Learning- Definition and history of ML- Types of machine learning: supervised, unsupervised, and reinforcement learning- Applications of ML in different industriesData Preprocessing- Data collection and cleaning- Handling missing values- Data normalization and standardizationExploratory Data Analysis (EDA)- Descriptive statistics- Data visualization techniques- Identifying patterns and correlationsFeature Engineering- Selecting relevant features- Creating new features from existing data- Dimensionality reduction techniquesModel Selection and Training- Choosing appropriate ML algorithms- Training models on datasets- Evaluating model performanceAdvanced Machine Learning Techniques- Ensemble methods- Deep learning and neural networks- Transfer learningMachine Learning Ethics- Bias in ML models- Fairness and accountability in ML- Privacy concerns and data securityCase Studies and Projects- Real-world ML applications- Building and deploying ML models- Project presentations and discussionsEvaluation and Assessment- Quizzes and assignments- Midterm and final projects- Peer reviews and feedbackPrerequisites- Basic understanding of programming (Python preferred)- Familiarity with statistics and probability- Basic knowledge of linear algebraRecommended Textbooks- "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien GéronLearning Outcomes- Understand the core concepts of Machine Learning- Apply ML algorithms to solve real-world problems- Evaluate and improve ML models- Develop ethical considerations in ML practicesThis course is designed to provide a comprehensive overview of Machine Learning, equipping students with the skills and knowledge necessary to excel in the field.Phạm vi nội dungKhóa học này giới thiệu các nguyên lý cơ bản và các ứng dụng thực tế của Học máy (ML). Các sinh viên sẽ được trải nghiệm thực tiễn với các thuật toán, công cụ và kỹ thuật ML khác nhau. Chương trình học bao gồm:Giải Thích Về Học Máy- Định nghĩa và lịch sử của ML- Các loại học máy: học có giám sát, không giám sát và học tăng cường- Các ứng dụng của ML trong các ngành khác nhauXu Lý Dữ Liệu- Thu thập và làm sạch dữ liệu- Xử lý giá trị thiếu- Chuẩn hóa và tiêu chuẩn hóa dữ liệuPhân Tích Dữ Liệu Tham Khảo (EDA)- Thống kê mô tả- Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu- Nhận dạng mẫu và tương quanTạo Đặc Trưng- Chọn đặc trưng liên quan- Tạo các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có- Kỹ thuật giảm chiềuChọn Lựa và Đào Tạo Mô Hình- Chọn thuật toán ML phù hợp- Đào tạo mô hình trên tập dữ liệu- Đánh giá hiệu suất mô hìnhCác Kỹ Thuật Học Máy Nâng Cao- Các phương pháp tập hợp- Học sâu và mạng nơron- Học chuyển giaoĐạo Đức Học Máy- Sự thiên vị trong các mô hình ML- Công bằng và trách nhiệm trong ML- Quản lý vấn đề bảo mật và bảo mật dữ liệuCác Bài Tập Và Dự Án- Các ứng dụng ML thực tế- Xây dựng và triển khai các mô hình ML- Trình bày và thảo luận dự ánĐánh Giá và Đánh Giá- Đề thi và bài tập- Dự án giữa kỳ và cuối kỳ- Đánh giá đồng nghiệp và phản hồiYêu Cầu Trước- Hiểu biết cơ bản về lập trình (Python được ưu tiên)- Quen thuộc với thống kê và xác suất- Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tínhCác Sách Giáo Khoa Khuyến Cầu- "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien GéronKết Quả Học Tạp- Hiểu biết các khái niệm cơ bản của Học Máy- Áp dụng các thuật toán ML để giải quyết các vấn đề thực tế- Đánh giá và cải thiện các mô hình ML- Phát triển các vấn đề đạo đức trong các thực hành MLKhóa học này được thiết kế để cung cấp một cái nhìn tổng quan về Học Máy, trang bị cho sinh viên các kỹ năng và kiến thức cần thiết để thành công trong lĩnh vực này.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Course - Word dla zaawansowanych
Machine Translated
