پی سی دانلود: دانلود آموزش

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند از یک مبتدی مطلق به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای تبدیل شوند. در این مسیر، شرکت‌کنندگان مهارت‌های برنامه‌نویسی سنتی را با قدرت توسعه به کمک هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند. در ابتدا، دوره با اصول اولیه توسعه وب مانند HTML و CSS آغاز می‌شود تا پایه و اساس محکمی ایجاد گردد. سپس، به سراغ مبانی جاوا اسکریپت می‌رود تا شرکت‌کنندگان نحوه نوشتن منطق، مدیریت داده‌ها و ایجاد تعامل را بیاموزند. در ادامه، با React.js آشنا می‌شوند تا بتوانند رابط‌های کاربری مدرن، پویا و واکنش‌گرا بسازند. در نهایت، با استفاده از Nest.js و RESTful APIs، نحوه ایجاد بک‌اندهای امن و مقیاس‌پذیر و اتصال فرانت‌اند به پایگاه‌های داده واقعی را فرا می‌گیرند. در تمام طول دوره، به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود که چگونه از پرامپت‌های هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار برنامه‌نویسی استفاده کنند. این تکنیک به آن‌ها کمک می‌کند تا باگ‌ها را سریع‌تر پیدا کنند، نمونه کد تولید کنند و خلاقیت خود را بهبود بخشند. به جای تنها حفظ کردن دستورات، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با همکاری هوش مصنوعی، هوشمندانه‌تر کار کنند. این دوره کاملاً پروژه‌محور است و شرکت‌کنندگان با ساختن پروژه‌های واقعی، از جمله یک پروژه تمام‌عیار وب‌سایت دانشگاه، تمام آموخته‌های خود را به کار می‌گیرند. در پایان دوره، آن‌ها نه تنها می‌دانند چگونه یک برنامه کامل را از صفر بسازند، بلکه با مهارت استفاده از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به روند کاری خود نیز آشنا شده‌اند؛ مهارتی که امروزه برای توسعه‌دهندگان ضروری است.
در دوره آموزشی Full Stack AI Prompt/Vibe coding Developer from Zero to Pro با توسعه‌دهندگی تمام‌عیار به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک تجربه یادگیری متحول‌کننده در زمینه React Redux با رویکردی نوین و یکپارچه‌سازی با هوش مصنوعی است. این برنامه آموزشی حاصل ماه‌ها تحقیق، آزمون و خطا و تلاش بی‌وقفه برای ارائه یک مسیر یادگیری کامل و کاربردی است. هدف این دوره، تنها آموزش یک زبان برنامه‌نویسی نیست، بلکه تربیت توسعه‌دهندگانی است که می‌توانند برنامه‌های کاربردی فوق‌العاده‌ای بسازند که در بازار رقابتی امروز حرفی برای گفتن داشته باشند. با شرکت در این دوره، مهارت‌های کاربردی و پرمخاطبی را کسب خواهید کرد که شرکت‌ها به دنبال آن هستند. در این دوره، شما در مدیریت وضعیت React Redux با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی متخصص خواهید شد. 
در دوره آموزشی Redux & Advanced React.js Tutorial با طراحی سایت با استفاده از ریداکس و ری‌اکت.جی‌اس آشنا خواهید شد.

حوزه برنامه‌نویسی بسیار گسترده و متنوع است و فرصت‌های شغلی متفاوتی پیش روی شما است. البته بسته به زبانی که شما فرا گرفته‌اید، این فرصت‌ها می‌توانند محدودتر شوند. بنابراین اگر هدف‌تان از یادگیری برنامه‌نویسی، رسیدن به یکی از این فرصت‌های شغلی است، بهتر است پیش از انتخاب زبان مورد نظر، بازار کار آن را مورد بررسی قرار دهید.
موضوع بعدی پس از یادگیری زبان برنامه‌نویسی مورد نظر، پیدا کردن شغل مناسب است. شما هر چقدر که در این زمینه حرفه‌ای شوید و مهارت‌های لازم را فرا بگیرید، از دید کارفرماها تا زمانی که سابقه کار مفیدی نداشته باشید، یک برنامه‌نویس مبتدی محسوب می‌شوید. کارفرمایان معمولا دنبال برنامه‌نویسانی هستند که تجربه کار داشته باشند. به همین دلیل مجاب کردن آنها به عنوان یک برنامه‌نویس مبتدی اندکی مشکل است. شما به عنوان برنامه‌نویس تازه کار علاوه بر تلاشی که برای کسب تجربه می‌کنید، باید بدانید چگونه و در کجا در جستجوی شغل باشید و چگونه با مدیران منابع انسانی و مسئولان استخدامی ارتباط برقرار کرده و نظر آنها را جلب کنید.
در دوره How to Get Your First Programming Job با نحوه پیدا کردن شغل با مهارت برنامه نویسی و در رشته کامپیوتر آشنا خواهید شد.

گو (Go) یک زبان برنامه‌نویسی ترجمه‌شده و همروند است که در شرکت گوگل و توسط رابرت گریسمر، راب پایک و کن تامپسون توسعه داده می‌شود. این زبان در نوامبر ۲۰۰۹ معرفی شد و در حال حاضر در چند سامانهٔ اجرایی گوگل استفاده می‌شود. کامپایلر گو از لینوکس، مک او اس، ویندوز و انواع سیستم‌های عامل بی‌اس‌دی مانند FreeBSD پشتیبانی می‌کند. از لحاظ معماری پردازنده نیز، معماری x86، معماری x64، معماری ARM و معماری POWER که مخصوص به شرکت آی‌بی‌ام است، توسط کامپایلر گو پشتیبانی می‌شوند. اهداف ایجاد زبان گو کارایی زبان‌های ترجمه‌شده دارای سامانه نوع ایستا،آسانی برنامه‌ نویسی زبان‌های پویا، امنیت نوع‌ها و حافظه، پشتیبانی برای همروندی و ارتباط، و کامپایل سریع است. در زبان گو، ارث‌بری نوع‌ها وجود ندارد.
در دوره آموزشی Go Getting Started با برنامه نویسی مقدماتی زبان گو آشنا می شوید.

این دوره آموزشی جامع و کامل برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند از ابتدا و بدون هیچ دانش قبلی، توسعه اپلیکیشن‌های اندروید را بیاموزند. این دوره، مسیری گام به گام را برای یادگیری برنامه‌نویسی اندروید ارائه می‌دهد و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از طراحی تا انتشار اپلیکیشن‌های کاربردی، به طور کامل مهارت‌های لازم را کسب کنند. در این دوره، افراد با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی اندروید با استفاده از دو زبان جاوا و کاتلین آشنا می‌شوند. همچنین، کار با محیط توسعه اندروید استودیو را به صورت حرفه‌ای فرا می‌گیرند. بخش‌های مهم دیگری از آموزش شامل طراحی رابط کاربری زیبا و واکنش‌گرا با استفاده از XML و متریال دیزاین است. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با نحوه کار با پایگاه‌های داده مانند SQLite و Room برای ذخیره‌سازی و مدیریت اطلاعات آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه اتصال اپلیکیشن‌ها به اینترنت، استفاده از APIها و پردازش داده‌های JSON را نیز می‌آموزند. در این دوره، ساخت اپلیکیشن‌های واقعی مانند اپلیکیشن لیست کارها، یادداشت‌ها و آب و هوا تمرین می‌شود. در نهایت، مهارت‌های کلیدی مانند رفع اشکال (Debugging)، تست‌نویسی و بهینه‌سازی عملکرد نیز آموزش داده می‌شود تا افراد بتوانند اپلیکیشن‌های خود را برای انتشار در فروشگاه گوگل پلی آماده کنند.
در دوره آموزشی The Complete Android App Development Bootcamp - Zero to Hero با توسعه اپلیکیشن‌های اندروید از صفر تا انتشار آن‌ها در فروشگاه گوگل پلی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا اصول بلاک‌چین را فراگرفته و توانایی ساخت، ایمن‌سازی، و استقرار اپلیکیشن‌های مبتنی بر آن را در دنیای واقعی به دست آورند. بلاک‌چین، یک فناوری دفتر کل توزیع‌شده (DLT) است که تراکنش‌ها را در یک شبکه کامپیوتری به شکلی امن، شفاف و غیرقابل دستکاری ثبت می‌کند. این فناوری به جای ذخیره‌سازی داده‌ها در یک پایگاه داده مرکزی، نسخه‌های یکسانی از دفتر کل را در میان تمامی شرکت‌کنندگان شبکه (که به آن‌ها گره یا نود گفته می‌شود) توزیع می‌کند. هر تراکنش جدیدی که انجام می‌شود، توسط شبکه تأیید شده و در قالب بلاک‌هایی دسته‌بندی می‌شود. این بلاک‌ها به صورت متوالی و بر اساس زمان به یکدیگر متصل می‌شوند و یک زنجیره از بلاک‌ها را تشکیل می‌دهند که به همین دلیل بلاک‌چین نام گرفته است. این ساختار زنجیره‌ای تضمین می‌کند که داده‌ها تغییرناپذیر باقی بمانند و هیچ نهاد مرکزی کنترل آن‌ها را در دست نداشته باشد. بلاک‌چین، با استفاده از رمزنگاری پیشرفته، امکان انجام تراکنش‌های همتا به همتا را بدون نیاز به واسطه‌های مالی مانند بانک‌ها فراهم می‌سازد. از آنجایی که این سیستم غیرمتمرکز است، از مقاومت بالایی در برابر سانسور و حملات سایبری برخوردار است. کاربردهای آن نیز بسیار گسترده است، از ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین و اتریوم گرفته تا مدیریت زنجیره تأمین، رأی‌گیری الکترونیکی و سیستم‌های سلامت. این فناوری نه تنها باعث افزایش اعتماد و شفافیت می‌شود، بلکه فرآیندهای کسب‌وکار را نیز بهینه و کارآمد می‌سازد.
در دوره آموزشی Blockchain: Build, Secure and Deploy Real-World Applications با ساخت، ایمن‌سازی، و استقرار اپلیکیشن‌های مبتنی بر بلاک‌چین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شکلی واضح و عملی طراحی شده تا درک جامعی از شبکه‌های عصبی به دانشجویان ارائه دهد. این مسیر یادگیری از مفاهیم بسیار پایه آغاز شده و به تدریج به معماری‌های پیشرفته‌ای که امروزه در پژوهش‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازد. در ابتدا، دانشجویان با مفاهیم پایه‌ای پرسبترون‌ها و پرسبترون‌های چندلایه، که سنگ‌بنای مدل‌های شبکه‌های عصبی هستند، آشنا می‌شوند. در ادامه، گام‌به‌گام به اصول آموزش شبکه‌ها مانند روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها (Xavier و He)، توابع هزینه و استراتژی‌های بهینه‌سازی پرداخته می‌شود. تکنیک‌های منظم‌سازی مانند درون‌ریزی (dropout) و نرمال‌سازی دسته‌ای (batch normalization) نیز پوشش داده می‌شوند تا دانشجویان با نحوه بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش‌برازش آشنا شوند. پس از تکمیل مباحث پایه، دوره به شبکه‌های عمیق پیش‌خور، اتصالات پسماند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) گسترش می‌یابد. دانشجویان در این بخش می‌بینند که چگونه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی هم به صورت نظری و هم عملی با استفاده از کتابخانه PyTorch استفاده می‌شود. همچنین، نحوه پیاده‌سازی معماری‌های مشابه در زبان‌های Julia و MATLAB نیز توضیح داده می‌شود. سپس، دوره به سمت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM‌ها، GRUها و مدل‌های زمانی پیش می‌رود، که دانشجویان را برای کار با داده‌های توالی و مسائل پیش‌بینی آماده می‌سازد. در بخش‌های پایانی، مکانیزم‌های توجه (attention mechanisms) و ترنسفورمرها که امروزه ابزارهای استانداردی در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر هستند، پوشش داده می‌شوند. همچنین، خودرمزگذارها (autoencoders)، خودرمزگذارهای متغیر (variational autoencoders)، مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های عصبی بیزی، و رویکردهای خودسازمان‌دهنده مانند شبکه‌های کوهنن مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، دوره شامل مباحثی درباره شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) و سایر معماری‌های تخصصی مانند شبکه‌های اکو استیت و ODEs عصبی می‌شود، که تضمین می‌کند دانشجویان با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها آشنایی پیدا کنند.
در این دوره آموزشی Neural Networks with Python : 1 با ساختار و کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی آشنا می‌کند.