پی سی دانلود: دانلود آموزش

دنیای امروز تحت تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها قرار گرفته است؛ سیستم‌های پیشرفته‌ای که هسته اصلی ابزارهایی مانند ChatGPT را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا توانایی درک دستورات پیچیده، تولید محتوای خلاقانه، استدلال منطقی بر اساس متن و حتی استفاده از ابزارهای جانبی برای انجام وظایف خاص را داشته باشند. با این حال، نویسنده متن معتقد است که ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی که در سطح تجاری و تولیدی قابل اعتماد باشد، فراتر از نوشتن چند دستور ساده یا به اصطلاح "Prompting" است. برای رسیدن به یک خروجی پایدار، برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان باید با معماری زیرساختی این مدل‌ها آشنا شوند.
در دوره آموزشی LLM Engineering: Build Production-Ready AI Systems مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تکنیک‌های پیشرفته توسعه هوش مصنوعی با نحوه ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای و مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

توسعه نرم‌افزار به کمک هوش مصنوعی دیگر متعلق به آینده دور نیست، بلکه واقعیتی است که در زمان حال جریان دارد. با این حال، بسیاری از برنامه‌نویسان یا به طور کلی از این ابزارها دوری می‌کنند و یا به شکلی ناکارآمد از آن‌ها بهره می‌برند. این رویکرد اشتباه باعث می‌شود فرصت‌های بی‌نظیری را برای کدنویسی هوشمندتر و سریع‌تر از دست بدهند. این دوره آموزشی دقیقاً برای پر کردن این شکاف مهارتی طراحی شده است تا تفاوت میان یک برنامه‌نویس سنتی و یک توسعه‌دهنده مدرن را رقم بزند.
فرقی نمی‌کند که فردی تازه وارد دنیای تکنولوژی شده باشد، همچنان در حال تحصیل باشد و یا به عنوان یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای در شرکتی مشغول به کار باشد؛ در هر صورت، با یادگیری اصولی و صحیح گیت‌هاب کوپایلت (GitHub Copilot)، مزیت رقابتی قابل توجهی در بازار کار به دست خواهد آورد. این برنامه آموزشی صرفاً بر روی تکمیل خودکار کدهای ساده تمرکز ندارد، بلکه هدف اصلی آن تغییر دیدگاه برنامه‌نویسان است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه فکر کنند، چگونه پروژه‌های خود را بنا نهند و چگونه با هوش مصنوعی به عنوان یک شریک استراتژیک در کدنویسی همکاری کنند.
در دوره آموزشی GitHub Copilot: AI-First Development From Zero to Hero با نحوه استفاده حرفه‌ای از ابزارهای هوشمند در برنامه‌نویسی آشنا خواهید شد.

عبارات منظم یا همان Regex، اغلب به عنوان مبحثی گیج‌کننده و دشوار برای تسلط کامل شناخته می‌شوند. بسیاری از برنامه‌نویسان در مواجهه با الگوهای پیچیده دچار سردرگمی می‌شوند، زیرا اکثر آموزش‌های موجود صرفاً بر نحوه استفاده از این الگوها تمرکز دارند و تعداد بسیار کمی از آن‌ها به توضیح این مطلب می‌پردازند که یک موتور عبارات منظم در واقع چگونه در لایه‌های زیرین و داخلی خود عمل می‌کند. این دوره آموزشی دقیقاً برای پر کردن این خلاء طراحی شده است تا دانشجو را از یک استفاده‌کننده صرف، به یک توسعه‌دهنده ابزار تبدیل کند.
در این دوره آموزشی، مدرس از سطح نوشتن الگوهای ساده فراتر رفته و دانشجو را در مسیر ساخت یک موتور کامل عبارات منظم (Regular Expression Engine) از صفر مطلق با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون همراهی می‌کند. این پروژه کاملاً عملی به شرکت‌کننده کمک می‌کند تا به درکی واقعی و عمیق از نحوه پردازش، تجزیه (Parsing) و تطبیق الگوهای متنی در پشت صحنه دست یابد. در واقع، هدف این است که ابهاماتی که همیشه پیرامون سرعت و کارایی سیستم‌های پردازش متن وجود دارد، برطرف شود.
در دوره آموزشی Build Your Own Regex Engine from Scratch in Python با نحوه طراحی و پیاده‌سازی داخلی سیستم‌های پردازش و تطبیق الگوهای متنی آشنا خواهید شد.

دنیای هوش مصنوعی از مدل‌های ساده چت‌بات فراتر رفته و به سمت «عامل‌های هوشمند» حرکت کرده است؛ موجودیت‌هایی که نه تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند از ابزارها استفاده کرده و وظایف پیچیده را به صورت خودکار انجام دهند. در این دوره آموزشی، اپریل گیتنز (April Gittens)، مهندس باسابقه هوش مصنوعی، به زبانی ساده و تخصصی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با بهره‌گیری از قدرت پایتون و افزونه کاربردی AI Toolkit در محیط ویرایشگر Visual Studio Code، عامل‌هایی ساخت که توانایی تعامل هوشمندانه با محیط را داشته باشند.
بخش اول آموزش بر پایه و اساس معماری عامل‌ها تمرکز دارد. مخاطب می‌آموزد که یک عامل هوشمند دقیقاً چگونه فکر می‌کند و چطور می‌توان با نوشتن دستورات (Prompts) اثربخش، رفتار آن را هدایت کرد. همچنین استفاده از اسکیماها (Schemas) برای دریافت خروجی‌های ساختاریافته آموزش داده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که عامل هوشمند، داده‌ها را به شکلی دقیق و قابل استفاده برای برنامه‌های دیگر ارائه می‌دهد.
در مراحل پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با تعریف ابزارهای اختصاصی (Custom Tools)، قابلیت‌های عامل خود را گسترش دهند. این یعنی عامل هوشمند فقط به دانش متنی محدود نمی‌شود و می‌تواند عملیاتی مانند جستجوی داده یا محاسبات خاص را انجام دهد. علاوه بر این، دوره به موضوع حیاتی ارزیابی پاسخ‌ها می‌پردازد. با استفاده از معیارهای سنجش داخلی (Metrics)، برنامه‌نویس می‌تواند کیفیت و دقت عملکرد عامل را بررسی کرده و آن را برای سناریوهای واقعی و چالش‌برانگیز در دنیای صنعت آماده کند.
در دوره آموزشی Creating Agents with Python and the AI Toolkit for Visual Studio Code با نحوه طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی عامل‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

نرم‌افزار انسیس (ANSYS) یکی از پیشرفته‌ترین و جامع‌ترین نرم‌افزارهای تحلیل مهندسی در سطح جهان به شمار می‌رود که به صورت چندمنظوره طراحی شده است. این ابزار قدرتمند به مهندسان اجازه می‌دهد تا تعاملات پیچیده میان رشته‌های مختلف فیزیک را با دقت بسیار بالایی شبیه‌سازی کنند. از جمله قابلیت‌های کلیدی این نرم‌افزار، توانایی تحلیل ساختاری، بررسی ارتعاشات مکانیکی، تحلیل دینامیک سیالات (CFD)، انتقال حرارت و همچنین بررسی میدان‌های الکترومغناطیسی است. در واقع، انسیس محیطی را فراهم می‌کند که در آن می‌توان تمامی پدیده‌های فیزیکی موثر بر یک قطعه یا سیستم را به صورت یکپارچه مورد مطالعه قرار داد.
استفاده از این تکنولوژی به تولیدکنندگان و مهندسان این امکان را می‌دهد که شرایط کاری واقعی و تست‌های عملیاتی را در یک محیط کاملاً مجازی بازسازی کنند. این رویکرد هوشمندانه باعث می‌شود که پیش از ساخت نمونه‌های اولیه فیزیکی (Prototypes) و صرف هزینه‌های گزاف تولید، تمامی عیوب احتمالی شناسایی و برطرف شوند. با استفاده از شبیه‌سازی‌های دقیق در این دوره، دانش‌پژوهان می‌آموزند که چگونه پایداری و کارایی محصولات را در شرایط بحرانی بسنجند. این فرآیند نه تنها سرعت توسعه محصول را به شدت افزایش می‌دهد، بلکه با کاهش نیاز به تست‌های فیزیکی تکراری، هزینه‌های تحقیق و توسعه را به حداقل می‌رساند.
در دوره آموزشی Ansys Workbench - Analysis Engineering Training Program با مفاهیم تحلیل‌های چندفیزیکی و شبیه‌سازی رفتارهای مکانیکی و حرارتی قطعات آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی بر پایه ساخت یک پروژه عملی و گام‌به‌گام طراحی شده است تا دانش‌جویان را با فرآیند توسعه ابزارهای هوشمند آشنا کند. در ابتدای مسیر، مدرس دوره، فیکایو آدپوجو، به بررسی توانمندی‌های کلیدی و هسته‌ای مدل Gemini می‌پردازد. او با تمرکز بر تولید متن، به مهارت‌آموزان نشان می‌دهد که چگونه می‌توان پیشنهادهای سفر و برنامه‌های زمانی ساختاریافته و دقیقی را با استفاده از هوش مصنوعی استخراج کرد.
در بخش‌های پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه قابلیت بارگذاری تصاویر مقاصد مورد نظر را برای کاربران فراهم کنند تا تجربه کاربری بسیار غنی‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری خلق شود. یکی از نقاط قوت این دوره، آموزش استفاده از قابلیت «فراخوانی توابع» (Function Calling) است که به واسطه آن، برنامه می‌تواند به صورت پویا با سایر رابط‌های برنامه‌نویسی (API) ارتباط برقرار کند؛ برای مثال، برنامه یاد می‌گیرد که چگونه اطلاعات لحظه‌ای مربوط به شرایط آب‌وهوایی را در برنامه‌ریزی‌های سفر لحاظ کند تا دقت پیشنهادات به حداکثر برسد.
در دوره آموزشی Developing a Full-Stack App with the Gemini API با نحوه ساخت یک اپلیکیشن هوشمند برای مدیریت سفر آشنا خواهید شد.

بسیاری از افراد تصور می‌کنند برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و اتوماسیون، داشتن پیش‌زمینه برنامه‌نویسی یا تحصیلات آکادمیک در حوزه فناوری اطلاعات ضروری است. اما این دوره آموزشی با رویکردی متفاوت، این مرزها را جابه‌جا کرده است. مدرس دوره، دومینیک، خود بدون داشتن پیش‌زمینه سنتی در توسعه‌دهندگی یا آی‌تی، توانسته است بر این ابزار مسلط شود و اکنون تجربیات عملی خود را در اختیار دانش‌جویان قرار می‌دهد. هدف اصلی این مسترکلاس، درک عمیق و واقعی اتوماسیون هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم n8n است.
در این دوره، تمرکز بر ساخت پروژه‌های واقعی و کاربردی از نقطه صفر است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه بدون نیاز به نوشتن کدهای پیچیده، سیستم‌های هوشمندی طراحی کنند که وظایف تکراری را بر عهده بگیرند. آموزش‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از زیاده‌گویی‌های تئوریک و پیچیدگی‌های غیرضروری اجتناب شده و در عوض، بر روی ساخت جریان‌های کاری (Workflows) متمرکز هستند که مستقیماً در دنیای تجارت و پروژه‌های واقعی قابل استفاده باشند.
در دوره آموزشی n8n Masterclass 2026 - Learn AI Automation from Scratch با طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری خودکار و هوشمند برای کسب‌وکارها آشنا خواهید شد.