Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Microsoft 365 cho Teams, OneDrive, Planner & Copilot
- Tổng quan về nền tảng và các xem xét về bản quyền
- Vai trò và trách nhiệm của quản trị viên và người dùng
- Cơ bản về quản trị, tuân thủ và vị trí dữ liệu
Microsoft Teams: Hợp tác và Họp
- Tạo đội và kênh, quản lý thành viên
- Thiết lập cuộc họp, ghi âm và các tính năng hợp tác trực tiếp
- Các phương pháp tốt nhất để tổ chức kênh và chia sẻ file
Microsoft Teams: Quản trị Nâng cao và Quản trị
- Cấu hình chính sách Teams và kiểm soát truy cập từ bên ngoài
- Bảo lưu, eDiscovery và ghi log kiểm toán cho nội dung Teams
- Tích hợp với các ứng dụng, bot và kết nối
OneDrive for Business: Lưu trữ Cá nhân và Chia sẻ
- Đồng bộ, đồng bộ có chọn lọc và truy cập đa thiết bị
- Quyền chia sẻ file và chia sẻ bên ngoài an toàn
- Lịch sử phiên bản, khôi phục và quản lý hạn ngạch lưu trữ
Planner: Quản lý Nhiệm vụ cho Đội
- Tạo kế hoạch, thùng chứa và giao nhiệm vụ
- Theo dõi tiến độ, nhãn và ngày hạn
- Tích hợp Planner với Teams và Outlook
Microsoft Copilot: Các Trường Hợp Sử Dụng Thực tế và Kiểm soát
- Sử dụng Copilot để soạn thảo email, tài liệu và tóm tắt cuộc họp
- Chiến lược gợi ý và xác minh đầu ra AI cho độ chính xác
- Bảo mật, xử lý dữ liệu và kiểm soát quản trị viên cho việc sử dụng Copilot
Tích hợp và Tự động hóa
- Kết nối Planner, Teams và OneDrive với Power Automate
- Tự động hóa phê duyệt, thông báo và quy trình file
- Sử dụng kết nối và mẫu cho các quy trình kinh doanh phổ biến
Bảo mật, Tuân thủ và Phương pháp Tốt nhất của Quản trị Viên
- Cấu hình truy cập điều kiện và MFA cho Microsoft 365
- Ngăn ngừa mất dữ liệu, nhãn nhạy cảm và bảo vệ thông tin
- Kiểm toán, báo cáo và theo dõi hoạt động người dùng
Tiếp nhận Người Dùng, Đào tạo và Quản lý Thay đổi
- Thiết kế đào tạo dựa trên vai trò và hướng dẫn tham khảo nhanh
- Đo lường thành công tiếp nhận và thu thập phản hồi người dùng
- Tạo các nhà vô địch nội bộ và kế hoạch duy trì
Tổng kết và Các Bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về nhu cầu hợp tác tổ chức
- Kinh nghiệm sử dụng email và các ứng dụng năng suất cơ bản
- Thuộc hạ với chính sách IT doanh nghiệp và quản trị thông tin
Đối tượng
- Chuyên viên văn phòng và trưởng nhóm muốn cải thiện hợp tác
- Nhân viên hỗ trợ IT và quản trị viên muốn quản lý các dịch vụ Microsoft 365
- Nhân sự hoặc điều phối đào tạo muốn hỗ trợ việc tiếp nhận người dùng
14 Giờ học
Đánh giá (5)
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
Khóa học - Word dla zaawansowanych
Dịch thuật bằng máy
Scope of MaterialIntroduction to Xamarin DevelopmentCourse OverviewThis course provides a comprehensive introduction to Xamarin development, focusing on building cross-platform mobile applications using C# and .NET. Students will learn how to leverage Xamarin.Forms for creating user interfaces and Xamarin.Android and Xamarin.iOS for platform-specific functionalities.Prerequisites Basic understanding of C# programming language Familiarity with .NET framework Basic knowledge of mobile app development conceptsCourse ContentModule 1: Introduction to XamarinOverview of Xamarin and its ecosystem. Introduction to cross-platform development and the benefits of using Xamarin for mobile app development.Module 2: Setting Up the Development EnvironmentStep-by-step guide to installing Visual Studio, Xamarin, and other necessary tools. Configuration of the development environment for both Windows and macOS.Module 3: Building User Interfaces with Xamarin.FormsCreating user interfaces using Xamarin.Forms. Exploring layout controls, UI components, and data binding. Best practices for designing responsive and adaptive UIs.Module 4: Platform-Specific DevelopmentDeep dive into Xamarin.Android and Xamarin.iOS for platform-specific functionalities. Accessing native APIs and integrating platform-specific features into Xamarin applications.Module 5: Data Management and NetworkingUnderstanding data management techniques in Xamarin applications. Implementing RESTful services and local data storage solutions. Exploring networking capabilities and handling asynchronous operations.Module 6: Advanced TopicsIntroduction to advanced topics such as dependency injection, MVVM pattern, and unit testing. Exploring performance optimization techniques and best practices for building scalable Xamarin applications.Learning Outcomes Understand the fundamentals of Xamarin development Create cross-platform mobile applications using Xamarin.Forms Implement platform-specific functionalities using Xamarin.Android and Xamarin.iOS Manage data and networking in Xamarin applications Apply advanced development techniques for building robust Xamarin applicationsAssessment and CertificationStudents will be assessed through a combination of assignments, quizzes, and a final project. Successful completion of the course will result in a certificate of achievement.Additional Resources Recommended reading list Online tutorials and documentation Community forums and support groupsContact InformationFor more information, please contact our support team at support@example.com.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Khóa học - MS Word - poziom podstawowy
Dịch thuật bằng máy
Adam rất am hiểu và có bố cục tốt.
Corey Reis - Lockheed Martin
Khóa học - Advanced Slide Design in PowerPoint
Dịch thuật bằng máy
một số thủ thuật nhỏ về định dạng hình ảnh và模板似乎在此处意外中断，我将完成翻译： 一些建议关于图像格式和模板的小技巧——非常有用 :) 请注意，为了符合您的要求，我保持了原始结构。不过，原文中的内容较短且为非正式的表达方式（例如使用了表情符号），所以在翻译时也尽量保留这种风格。如果您需要更正式或详细的描述，请提供更多的上下文信息。
Natalia Wawrzyniak - Akademia Morska w Szczecinie
Khóa học - Advanced MS PowerPoint
Dịch thuật bằng máy
Làm việc và sử dụng dữ liệu/bảng tính của riêng chúng ta, nơi chúng ta có thể thấy được lợi ích lớn nhất từ nó.
Julie - Environment, Marine and Fisheries
Khóa học - Excel VBA Introduction
Dịch thuật bằng máy
