پی سی دانلود: دانلود آموزش

XHTML  یکی از استانداردهای واسط طراحی وب است که پس از HTML4 و پیش از ارائه HTML5 عرضه شد و تفاوتهای قابل توجهی نسبت به نگارشهای قبلی HTML داشت ولی با روی کار آمدن HTML5 به زودی کنار گذاشته شد. مهم‌ترین تفاوت این دو استاندارد سخت‌گیرانه بودن XHTML در مقایسه با HTML است. با توجه به اینکه XHTML می‌بایست قوانین XML را به خوبی رعایت کند، خطاهای کوچک مانند نبستن یک تگ یا استفاده نادرست از تگ‌های تودرتو سبب ایجاد خطاهای جدی در این استاندارد می‌شود. در حالی که در HTML سختگیری به حداقل ممکن رسیده است و انعطاف در بستن یا نبستن تگ‌ها و تلاش برای رفع خودکار خطاهای تایپی یا ساختاری به حداکثر ممکن رسیده است.
در دوره آموزشی XHTML & CSS به صورت کامل و با زبانی ساده و روان با زبان اکس‌اچ‌تی‌ام‌ال و سی‌اس‌اس آشنا خواهید شد.

این دوره، تمامی جنبه‌های بومی React را از مفاهیم پایه‌ای تا پیشرفته، به صورت گام به گام و همراه با مدرس پوشش می‌دهد. همچنین، کتابخانه‌های کلیدی اکوسیستم React از جمله React Redux و React Router با جدیدترین سینتکس و استانداردهای مدرن توسعه به طور کامل مورد بررسی قرار می‌گیرند. بیش از ۲۰۰ درس ویدیویی، تمام جزئیات ساخت برنامه‌های وب با React را در بر می‌گیرد و بیش از ۱۳ تمرین عملی برای خودآموزی در هر مبحث ارائه شده است. برای تقویت دانش، بیش از ۱۰۰ آزمون کوتاه و تعاملی و همچنین یک کتاب کار تعاملی با بیش از ۲۷۰ صفحه در اختیار شما قرار می‌گیرد که توسط مدرس تهیه شده است. یک ماژول جایزه نیز به توسعه با شبکه‌های عصبی اختصاص دارد. علاوه بر این، پشتیبانی مدرس و پاسخگویی روزانه به تمامی سوالات شما در طول دوره تضمین می‌شود. در این دوره، به جای حفظ کردن متدها و توابع، عمیقاً به نحوه عملکرد React می‌پردازیم تا منطق و فلسفه آن را به طور کامل درک کنید. برخلاف بسیاری از دوره‌هایی که بر اساس نسخه‌های قدیمی React هستند، این دوره با جدیدترین استانداردهای توسعه، شامل سینتکس جدید React 19 و آخرین به‌روزرسانی‌های React Redux و React Router، از جمله Redux Toolkit و React Router نسخه ۶.۴ به بالا، به شما آموزش می‌دهد.
در دوره آموزشی Big React JS Course With AI (Redux / Router / Tailwind CSS) با توسعه برنامه‌های فرانت‌اند با استفاده از React JS و کتابخانه‌های کلیدی آن آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه بدون نوشتن حتی یک خط کد، اپلیکیشن‌های قدرتمند هوش مصنوعی را در عرض چند دقیقه بسازند. ابزار انقلابی جدید گوگل، OPAL، توسعه اپلیکیشن را برای همه آسان می‌کند و قدرت مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند Gemini را به طور مستقیم در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این دوره دروازه‌ای برای خلاقان، صاحبان کسب‌وکارهای کوچک، مدرسان، یا هر فر د کنجکاو دیگری است تا ابزارهایی را که همیشه در ذهن داشته‌اند، بسازند. در این دوره جامع و گام‌به‌گام، شرکت‌کنندگان از یک مبتدی مطلق به یک سازنده مطمئن اپلیکیشن‌های بدون کد تبدیل خواهند شد. دستورالعمل‌های واضح و دقیقی برای استفاده از رابط کاربری ساده گوگل OPAL ارائه می‌شود؛ از نوشتن دستورات به زبان طبیعی گرفته تا کار با ویرایشگر بصری جریان کار. مفاهیم اصلی جریان‌های کاری هوش مصنوعی توضیح داده می‌شود و روش استفاده ازالگوهای آماده برای شروع سریع پروژه‌ها آموزش داده خواهد شد. در این دوره تنها به مباحث تئوری پرداخته نمی‌شود، بلکه تجربه عملی ساخت مینی‌اپلیکیشن‌های کاربردی به دست می‌آید که مشکلات دنیای واقعی را حل می‌کنند و بهره‌وری را افزایش می‌دهند. از ساخت ابزارهای تولید محتوای سفارشی و دستیارهای تحقیقاتی گرفته تا ابزارهای بازاریابی خودکار، شرکت‌کنندگان در پایان این دوره مجموعه‌ای از اپلیکیشن‌های قابل اشتراک‌گذاری خواهند داشت. پس از تکمیل دوره، گواهی پایان دوره به عنوان تأییدی بر مهارت‌های جدید در این زمینه پیشرفته اعطا خواهد شد.
در دوره آموزشی Learn Google OPAL : Building AI Mini-Apps (No Code Required) با روش ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی توسط ابزار گوگل OPAL آشنا خواهید شد.

این دوره برای تحلیلگران GIS و یا افرادی که قصد دارند از یک تحلیلگر به یک توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند، طراحی شده است. همچنین برای دانشجویان، متخصصان و پژوهشگران در این حوزه بسیار مناسب است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ترکیب برنامه‌نویسی و GIS، روش‌های حل مسائل واقعی فضایی را می‌آموزند. آموزش از مبانی برنامه‌نویسی پایتون آغاز شده و به تدریج به سمت استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند در توسعه حرفه‌ای GIS پیش می‌رود. هیچ پیش‌نیازی در زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست و تمام مفاهیم به صورت گام به گام توضیح داده می‌شوند. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود کدهای پایتون را در نرم‌افزارهای Jupyter Notebook و VS Code نوشته و اجرا کنند، محیط‌های پایتون را با استفاده از Anaconda مدیریت نمایند و با کتابخانه Shapely برای ایجاد و دستکاری اشیای هندسی کار کنند. همچنین، آن‌ها می‌آموزند که چگونه داده‌های فضایی را با استفاده از PostgreSQL و PostGIS ذخیره، جستجو و مدیریت کرده و با استفاده از SQL با پایگاه‌های داده تعامل داشته باشند و داده‌های فضایی را پاک‌سازی کنند. استفاده از GeoPandas برای خواندن، دستکاری و تحلیل مجموعه‌های داده‌های فضایی و خودکارسازی فرآیندهای GIS در ArcGIS Pro با ArcPy نیز از مهارت‌هایی است که در این دوره به دست می‌آید. علاوه بر این، دانش‌آموختگان مهارت‌های خود را در دو پروژه واقعی به کار می‌گیرند: تحلیلگر زلزله (با استفاده از API مرکز زمین‌شناسی ایالات متحده) و تحلیل روند COVID-19 (با استفاده از مجموعه داده جان هاپکینز). این دوره با ارائه مهارت‌های عملی برنامه‌نویسی که در صنعت ژئوفضایی امروز مورد تقاضا است، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از تحلیلگر GIS به توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند. در پایان دوره، آن‌ها به توانایی کار برنامه‌نویسی با داده‌های فضایی، خودکارسازی وظایف تکراری و ساخت ابزارهای GIS خودشان دست پیدا می‌کنند.
در دوره آموزشی A Beginner's Guide to GIS Programming با برنامه‌نویسی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و ابزارهای مرتبط آشنا می‌شوید.

این دوره آموزشی برای آشنایی با دنیای جذاب پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT طراحی شده است. این ترکیب قدرتمند، جستجوی معنایی، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های هوشمند را در صنایع مختلف ممکن می‌سازد. همچنین، شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های مختلف ایندکس‌گذاری، مکانیزم‌های کشینگ و ادغام با ابزارهای شخص ثالث آشنا می‌شوند تا درک کاملی از هر دو بخش نظری و عملی داشته باشند. از طریق دموها و مثال‌های واضح، نحوه استفاده از عملیات برداری، جستجوی شباهت، و تکنیک‌های پیشرفته جست‌وجو برای ایجاد فرصت‌های جدید را فرا خواهند گرفت. چه دانشجو، برنامه‌نویس، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ترکیب پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل کامل این فناوری را برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، هوشمند و آماده برای آینده آزاد کنید.
در دوره آموزشی Vector database using LLM with demo با پایگاه‌های داده برداری و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره، اولین آموزش جامع در پلتفرم یودمی است که به شما کمک می‌کند تا به طور کامل بر ابزار Google Flow و مدل انقلابی Veo3 آن مسلط شوید. این دوره تنها یک آموزش ساده نیست، بلکه گذرنامه‌ای برای ورود شما به نسل جدید تولید محتوای خلاقانه است. در حالی که دیگران هنوز با نرم‌افزارهای پیچیده و ویرایش‌های زمان‌بر دست و پنجه نرم می‌کنند، شما به راحتی می‌توانید متن‌ها و تصاویر خود را به کلیپ‌های ویدیویی خیره‌کننده و با کیفیت بالا تبدیل کنید. این دوره فراتر از اصول اولیه پیش می‌رود و به شما نشان می‌دهد که چگونه به صورت واقعی بر Google Flow تسلط پیدا کنید. برنامه درسی به دقت طراحی شده تا شما را با هنر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) آشنا کند و تکنیک‌های دقیقی را برای دستیابی به نتایج بصری خیره‌کننده و صدای کاملاً هماهنگ به شما آموزش دهد. یاد می‌گیرید که چگونه با دستورات متنی ساده، زاویه دوربین، نورپردازی، و حس و حال ویدیو را کنترل کنید و به این ترتیب قدرت یک استودیوی کامل تولید محتوا را در اختیار بگیرید.
در دوره آموزشی Google Flow Masterclass- Make AI Video from Prompts & Images با ساخت ویدیوهای حرفه‌ای با هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره یک آشنایی کامل با یادگیری تقویتی عمیق است. یادگیری تقویتی عمیق روش‌های یادگیری تقویتی را با شبکه‌های عصبی عمیق پیوند می‌دهد. تمرکز اصلی بر درک مفاهیم و پیاده‌سازی عملی آن‌ها است. این دوره با مرور اصول اولیه یادگیری تقویتی و چگونگی عملکرد تقریب توابع با استفاده از شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود. سپس، به روش‌های مبتنی بر ارزش مانند شبکه‌های Q عمیق (DQN) و نسخه‌های پیشرفته‌تر آن‌ها پرداخته می‌شود. همچنین الگوریتم‌های گرادیان سیاست مانند PPO, DDPG, TD3, و SAC و تکنیک‌های پیشرفته برای اکتشاف، یادگیری مبتنی بر مدل، و آموزش چند عاملی را پوشش می‌دهد. این دوره یک رویکرد عملی دارد و شامل تمرین‌های کدنویسی با استفاده از PyTorch است. شرکت‌کنندگان در این دوره، عوامل هوشمند خود را می‌سازند، با محیط‌هایی مانند بازی‌های آتاری و شبیه‌سازی‌های رباتیک آزمایش می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه یک فرایند توسعه مناسب برای تحقیقات و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق را تنظیم کنند. علاوه بر الگوریتم‌های اصلی، موضوعات مهم و مدرن دیگری نیز پوشش داده می‌شوند. از جمله این مباحث می‌توان به اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی، مکانیسم‌های توجه، مدل‌های جهان، آموزش توزیع‌شده، و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی اشاره کرد. این موضوعات به شرکت‌کنندگان دیدگاهی گسترده‌تر درباره نحوه کاربرد عملی یادگیری تقویتی عمیق در دنیای واقعی می‌دهند.
در دوره آموزشی Deep Reinforcement Learning با ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق آشنا خواهید شد.