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
Getting Started with Microsoft To Do
- Overview of Microsoft To Do features
- Setting up accounts and syncing across devices
- Navigating the interface
Creating and Organizing Tasks
- Adding tasks with due dates and reminders
- Organizing tasks into lists and groups
- Using recurring tasks and notes
Smart Lists, Tags, and Customization
- Using My Day and Important for prioritization
- Adding tags for organization
- Customizing themes and list settings
Collaboration and Team Task Management
- Sharing lists with colleagues
- Assigning tasks and monitoring progress
- Simulated team exercise: managing a project with shared tasks
Deep Integration with Microsoft 365
- Syncing with Outlook tasks
- Using To Do within Microsoft Teams
- Connecting with Planner for project-level management
Productivity Strategies and Best Practices
- Time-blocking with To Do and Outlook Calendar
- Daily and weekly planning workflows
- Adopting habits for sustained productivity
Advanced Features and Custom Workflows
- Keyboard shortcuts and quick commands
- Managing large and complex task lists
- Building cross-app workflows with Power Automate
Troubleshooting and Optimization
- Resolving sync and integration issues
- Recovering deleted tasks or lists
- Optimizing To Do for team and organizational use
Summary and Next Steps
Yêu cầu
- An understanding of basic productivity tools
- Experience with Microsoft 365 applications is helpful
- Familiarity with task or project management concepts
Audience
- Professionals managing daily tasks
- Teams looking to improve collaboration and productivity
- Organizations seeking to integrate Microsoft To Do into workflows
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
Có một lượng thông tin đáng kể cho thời gian đào tạo. Ngoài ra, giảng viên rất tích cực tham gia với nhóm, đặc biệt khi mọi người gặp khó khăn hoặc đặt câu hỏi. Rất tốt bụng của anh ấy khi đề xuất hỗ trợ trong trường hợp có ý tưởng trong tương lai.
Aleksander Jarecki - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Khóa học - Visual Basic for Applications (VBA) in Excel (intermediate level)
Dịch thuật bằng máy
