پی سی دانلود - ai

این دوره آموزشی برای افرادی طراحی شده است که قصد دارند نحوه برنامه‌ریزی، ساخت، آزمایش و بهینه‌سازی پوسته‌های اختصاصی بلوکی در وردپرس را از طریق به‌کارگیری هوش مصنوعی به عنوان یک برنامه‌نویس خودکار فرا بگیرند. در این آموزش، به‌جای نیاز به مهارت‌های سنتی برنامه‌نویسی یا کدنویسی دستی، فراگیر در نقش یک مدیر پروژه قرار می‌گیرد که ChatGPT را در تمامی مراحل چرخه حیات ساخت یک پوسته هدایت و مدیریت می‌کند. این فرآیند آموزش، یک گردش کار ساختاریافته و چندمرحله‌ای را معرفی می‌کند که پروژه‌های پیچیده و بزرگ طراحی وب‌سایت را به فازهای کاملاً مشخص، شفاف و قابل مدیریت تقسیم می‌نماید. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه از قابلیت‌های ChatGPT و ChatGPT Work در تمامی نقش‌های موجود در خط تولید طراحی وب استفاده کنند. این نقش‌ها شامل مراحل اولیه مانند برنامه‌ریزی اولیه سایت، مشاوره در زمینه طراحی و تولید محتوای متنی و تصویری می‌شود و تا بخش‌های فنی از جمله معماری برنامه‌نویسی، تولید کدهای اصلی، عیب‌یابی کدهای خطا‌دار و کنترل کیفیت نهایی محصول ادامه می‌یابد.
با دنبال کردن این روش جدید، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه مفاهیم و ایده‌های ذهنی خود را به پوسته‌های وردپرس کاملاً عملیاتی، استاندارد و باکیفیت تبدیل کنند، بدون اینکه درگیر پیچیدگی‌های فنی نوشتن خط‌به‌خط کدها شوند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا سرعت پروژه‌های توسعه وب خود را به میزان چشم‌گیری افزایش داده و کیفیت خروجی کار را بهبود ببخشند.
در دوره آموزشی Professional WordPress Theme Development with ChatGPT با طراحی و ساخت پوسته‌های سفارشی وردپرس با کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

امروزه در دنیای تجارت و سازمان‌های بزرگ، بخش عمده‌ای از یادگیری ماشین کاربردی بر پایه یادگیری نظارت‌شده روی حجم‌های بسیار عظیمی از داده‌ها قرار دارد. این دوره آموزشی دقیقاً بر اساس همین نیاز و اصل کلیدی طراحی شده است تا به فراگیران نشان دهد چگونه می‌توان با استفاده از ابزار BigQuery ML، فرآیندهای یادگیری ماشین را به طور مستقیم روی داده‌های بزرگ اجرا کرد. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های مهندسان داده و دانشمندان یادگیری ماشین، انتقال و استخراج حجم‌های عظیم داده از پایگاه‌های داده به چارچوب‌ها و محیط‌های خارجی جهت آموزش مدل‌ها است. این کار نه‌تنها زمان‌بر و پرهزینه است، بلکه پیچیدگی‌های زیرساختی زیادی ایجاد می‌کند. ابزار BigQuery ML این نیاز را به‌طور کامل از بین می‌برد و امکان اجرای مستقیم یادگیری ماشین را در همان محلی که داده‌های پتابایتی ذخیره شده‌اند، فراهم می‌سازد.
در سرفصل‌های آموزشی این دوره، مفاهیم و پایه‌های یادگیری ماشین کاربردی همراه با معماری زیربنایی سیستم BigQuery به تفصیل بررسی می‌شوند. فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه گردش‌های کاری کامل یادگیری ماشین (از مرحله آماده‌سازی و آموزش گرفته تا ارزیابی و عملیاتی‌سازی مدل‌ها) را تنها با استفاده از دستورات استاندارد SQL و همچنین یکپارچه‌سازی با زبان برنامه‌نویسی پایتون اجرا کنند. همچنین، این دوره به بررسی عمیق تکنیک‌های مدل‌سازی نظارت‌شده می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در طول مسیر آموزش، روش‌های آموزش، سنجش دقت و به‌کارگیری مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را بدون نیاز به مدیریت زیرساخت‌های پیچیده یا راه‌اندازی و نگهداری سرورها وخوشه‌های سنگین رایانشی فرامی‌گیرند. این رویکرد به متخصصان کمک می‌کند تا تمام تمرکز خود را بر روی حل مسائل واقعی داده‌محور و استخراج ارزش از داده‌ها معطوف کنند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning with BigQuery on Google Cloud Platform با نحوه ساخت، آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین روی داده‌های عظیم با ابزارهای ابری آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی قبل از ورود به مباحث عملی و پیاده‌سازی مدل‌های واقعی در دنیای واقعی، ابتدا به بررسی و آموزش نظریه‌های پایه‌ای و اصول بنیادی می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این مسیر آموزشی، ریاضیات پایه و مفاهیم کلیدی مرتبط با نورون‌های مصنوعی، فرآیندهای انتشار رو به جلو (Forward Propagation) و انتشار رو به عقب (Backward Propagation) را به طور کامل فرامی‌گیرند. علاوه بر این، نحوه انجام عملیات‌های مختلف بر روی تنسورها و همچنین کار با سیستم مشتق‌گیری خودکار پایتورچ از طریق ماژول قدرتمند Autograd به شکل دقیق به دانش‌پژوهان آموزش داده می‌شود. پس از تسلط بر این مفاهیم و زیربناهای نظری، فراگیران آموخته‌های خود را در عمل به کار می‌گیرند و به ساخت شبکه‌های عصبی کاملا متصل (Fully Connected Networks) می‌پردازند. این پروژه‌های عملی شامل حل مسائل واقعی در حوزه‌های گوناگون مانند پیش‌بینی کیفیت هوا در قالب مسائل رگرسیون بر روی داده‌های جدول‌بندی شده و همچنین تخمین میزان درآمد و حقوق افراد در قالب مسائل طبقه‌بندی (Classification) می‌شود. این رویکرد عملی به فراگیران کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق را در سناریوهای واقعی به دست آورند.
در دوره آموزشی Learn By Example: PyTorch با مفاهیم یادگیری عمیق و ساخت شبکه‌های عصبی با پایتورچ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع و عمل‌گرا، با هدف توانمندسازی متخصصان، معلمان، اساتید و تولیدکنندگان محتوا طراحی شده است تا بتوانند از تمامی ظرفیت‌ها و قابلیت‌های هوش مصنوعی گوگل جمینای در جریان‌های کاری روزمره خود بهره‌مند شوند. این دوره آموزشی به‌جای تمرکز بر نظریه‌های پیچیده و انتزاعی یادگیری ماشین، بر تکنیک‌ها و روش‌های کاربردی پرامپت‌نویسی تمرکز دارد. فراگیران در طول این آموزش یاد می‌گیرند که چگونه از جمینای برای نوشتن متن‌های فنی، انجام پژوهش‌ها و تحقیقات پیشرفته، ساخت اسلایدهای ارائه و مدیریت استراتژیک پروژه‌ها استفاده کنند. در بخش دیگری از این آموزش، ابزارها و ویژگی‌های چندوجهی گسترده جمینای و یکپارچه‌سازی عمیق آن با سیستم‌های مختلف بررسی می‌شود. دانش‌پذیران آموزش می‌بینند که چگونه اسناد و متن‌های بسیار طولانی را تحلیل کنند، دارایی‌ها و محتواهای بصری تولید نمایند، ویدیوهای ساخته‌شده با هوش مصنوعی ایجاد کنند و با ابزارهای ساخت و ویرایش صوت به فعالیت بپردازند.
علاوه بر این، دوره مذکور به بررسی ویژگی‌های کلیدی برای افزایش بهره‌وری می‌پردازد. از جمله این قابلیت‌ها می‌توان به استفاده از ابزار بوم جمینای (Gemini Canvas) برای ویرایش تعاملی و گروهی، سازمان‌دهی و مدیریت تحقیقات از طریق دفترچه‌های جمینای (Gemini Notebooks) و همچنین ساخت دستیارهای تخصصی و سفارشی‌سازی‌شده ("Gems") جهت اتوماتیک‌سازی و خودکارسازی کارهای تکراری اشاره کرد. این آموزش راهکاری عملی برای ارتقای سرعت و کیفیت فعالیت‌های حرفه‌ای فراهم می‌سازد.
در دوره آموزشی Google Gemini 3.1 Pro for Work, Learning & Creativity با نحوه استفاده کاربردی و عملی از هوش مصنوعی گوگل جمینای در کارهای روزمره آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی اتوماسیون تست مدرن با پلی‌رایت، تایپ‌اسکریپت و هوش مصنوعی، یک دوره پیشرفته و مبتنی بر سناریوهای واقعی در محیط‌های کاری و تجاری است. هدف اصلی این دوره، آماده‌سازی کامل مهندسان تضمین کیفیت (QA) و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار برای مواجهه با چالش‌های واقعی در پروژه‌های اتوماسیون تست است. این دوره برخلاف دوره‌های سنتی که تمرکز خود را بر صفحات ساده، فرضی و غیرکاربردی می‌گذارند، از یک برنامه وب فول‌استک و اختصاصی بهره می‌برد. این برنامه وب شامل المان‌های پیچیده رابط کاربری، جدول‌های داده متحرک و پویا، فریم‌های داخلی (iframes)، فرایندهای آپلود فایل، سیستم‌های احراز هویت و ورود کاربران، و همچنین یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (REST API) مجزا است. تمام این موارد طوری طراحی شده‌اند تا چالش‌ها و پیچیدگی‌های واقعی موجود در تست برنامه‌های کاربردی سازمانی را به دقیق‌ترین شکل ممکن شبیه‌سازی نمایند.
بخش مهمی از این آموزش بر پایه ساختار مدرن تایپ‌اسکریپت توسعه یافته است و از همان روزهای نخست، روش‌های مدرن تست به کمک هوش مصنوعی را در فرایند آموزش ادغام می‌کند. دوره به جای آنکه هوش مصنوعی را موضوعی ثانویه یا فرعی تلقی کند، آن را به عنوان بخش اصلی ابزارهای تست به کار می‌گیرد. فراگیران در طول این دوره آموزشی، تکنولوژی‌ها و روش‌های پیشرفته اتوماسیون تست را یاد خواهند گرفت. از جمله این روش‌ها می‌توان به استفاده از پروتکل کانتکست مدل پلی‌رایت (MCP) و ابزار Claude Code اشاره کرد که امکان بررسی دقیق درخت دسترسی‌پذیری برنامه، تولید خودکار تست‌ها و ساخت یابنده‌های خودترمیم‌شونده (Self-healing locators) را فراهم می‌سازند. این ویژگی‌ها و قابلیت‌های هوشمند در نهایت مانع از عدم پایداری، شکست‌های ناگهانی و غیرقابل‌پیش‌بینی در برنامه‌های تست می‌گردند و دقت سیستم را به شکل چشمگیری افزایش می‌دهند.
در دوره آموزشی Playwright TypeScript Automation Testing: E2E, API, AI, MCP با اتوماسیون تست پروژه‌های واقعی وب به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی تخصصی به مهندسان یادگیری ماشین و برنامه‌نویسان هوش مصنوعی آموزش می‌دهد که چگونه با بهره‌گیری از زیرساخت‌های پیشرفته شرکت آنتروپیک، سیستم‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی عاملیت‌محور (Agentic AI) و قابل توسعه بسازند. مخاطبان در طول این دوره با مفاهیم کلیدی و معماری‌های پایه مانند مدل توزیع وظایف هاب و اسپوک (Hub-and-spoke)، حلقه‌های عاملیت خودکار و سیستم‌های هماهنگی چندعاملی آشنا می‌شوند. این معماری‌ها به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا گردش‌های کاری پیچیده و محاسبات سنگین را به شکل مؤثر تقطیع، اجرا و مقیاس‌پذیری کنند. در بخش دیگری از آموزش، دوره به بررسی دقیق و عمیق پلتفرم توسعه‌دهندگان آنتروپیک می‌پردازد و تمرکز ویژه‌ای بر استفاده بهینه از رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) پیام‌های کلود دارد. این آموزش شامل نحوه مدیریت پردازش‌های هم‌زمان و استریم آنلاین داده‌ها و همچنین پردازش‌های حجیم دسته‌ای (Batch Processing) می‌شود. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان روش‌های پیاده‌سازی خطوط لوله داده‌های چندوجهی (Multi-modal Data Pipelines)، تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت و انتخاب دقیق پارامترهای مدل برای ارکستراسیون و هماهنگی ابزارهای سفارشی را فرامی‌گیرند.
بخش پایانی این برنامه آموزشی بر آماده‌سازی برنامه‌ها برای محیط عملیاتی واقعی و تولید نهایی تمرکز دارد. در این بخش، ملزومات حیاتی استقرار سیستم از جمله تامین امنیت در سطح برنامه، مدیریت کلیدها و داده‌های حساس، اجرای خطوط قرمز و چارچوب‌های ایمنی (Guardrails) و طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر به‌طور جامع پوشش داده می‌شوند تا محصولات نهایی کاملاً قابل اعتماد و ایمن باشند.
در دوره آموزشی Anthropic Claude Certified Developer Foundations (CCDV-F) Cert Prep با نحوه ساخت و استقرار سیستم‌های پیشرفته و عاملیت‌محور هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

برنامه آموزشی این دوره به‌طور ویژه برای بنیان‌گذاران استارت‌آپ‌ها، تولیدکنندگان محتوا، تحلیل‌گران و فعالان دنیای کسب‌وکار طراحی شده است تا مسیر یادگیری خود را از مهندسی پرامپت ساده به سمت مدیریت و هدایت سیستم‌های چندعاملی ارتقا دهند؛ سیستم‌هایی که توانایی اجرای کامل و مستقل پروژه‌های پیچیده را از صفر تا صد دارند. در طول این دوره تخصصی، فراگیران چگونگی پیاده‌سازی و به‌کارگیری کدکس را در مجموعه وسیعی از حوزه‌های عملیاتی فرا می‌گیرند. این حوزه‌ها مواردی همچون بازاریابی، امور مالی، توسعه وب و تولید محتوا را به شکل کامل پوشش می‌دهند. دوره حاضر به بررسی و آموزش قابلیت‌های عملیاتی کلیدی می‌پردازد که شامل پژوهش‌های خودکار در وب، تحلیل و پردازش داده‌های جداول محاسباتی، تولید خودکار و پویا تصویر، طراحی و توسعه وب‌سایت‌ها و بازی‌های تعاملی، و همچنین ساخت ارائه‌های مدیریتی می‌شود.
علاوه بر این، شرکت‌کنندگان تجربه عملی ارزشمندی در زمینه ساخت گردش‌های کاری سفارشی و قابل استفاده مجدد کسب می‌کنند. این گردش‌های کاری می‌توانند فرایندهای دانشی چندمرحله‌ای را به صورت هوشمندانه و بدون نیاز به مداخله مداوم انسانی مدیریت و اجرا کنند. فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه ابزارهای مختلف را با یکدیگر ترکیب کرده و سیستم‌های هوشمندی بسازند که وظایف تکراری، تحلیل‌های پیچیده و پروژه‌های زمان‌بر را به صورت خودکار پیش ببرند. در نهایت، این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح کاربران معمولی هوش مصنوعی فراتر رفته و به طراحان ارشد فرایندهای خودکار تبدیل شوند. با اتکا به دانش کسب‌شده در این دوره، افراد قادر خواهند بود بهره‌وری شخصی و سازمانی خود را به شکل چشمگیری افزایش داده و با تفویض کارهای پیچیده به عاملیت‌های هوش مصنوعی، تمرکز اصلی خود را بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و رشد کسب‌وکار معطوف کنند.
در دوره آموزشی The Complete OpenAI Codex Masterclass 2026 (GPT-6 Astra) با نحوه ساخت عاملیت‌های هوشمند و اتوماسیون فرایندهای پیچیده کاری آشنا خواهید شد.

هوش مصنوعی توانایی تحلیل داده‌ها را با سرعتی چشمگیر فراهم می‌کند، اما اگر نتوان به نتایج به دست آمده اعتماد کرد، سرعت بالا ارزش چندانی نخواهد داشت. در این دوره آموزشی، بارا سالکینی که یک مهندس داده باسابقه است، روش استفاده از ابزار کلود کد را برای ساخت یک فرایند تحلیل داده خودکار و قابل تکرار به فراگیران آموزش می‌دهد. این مسیر آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که سرعت بالا و کمک هوش مصنوعی را با ابزارهای کنترلی، قوانین اعتبارسنجی و شیوه‌های استاندارد تحلیل داده ترکیب می‌کند تا تحلیل‌گران بتوانند با اطمینان کامل از خروجی‌ها استفاده نمایند. فراگیران در طول این دوره یک پروژه واقعی را از مراحل ابتدایی شامل دریافت داده‌های خام، بررسی اولیه، پاک‌سازی، مدل‌سازی، تحلیل جامع و خودکارسازی دنبال خواهند کرد. در طول این مسیر، نحوه ارائه زمینه و اطلاعات پروژه به کلود کد، تعریف شاخص‌های کلیدی کسب‌وکار و تعیین قوانین کیفیت داده‌ها به تفصیل بررسی می‌شود. همچنین نحوه ساخت مهارت‌های قابل استفاده مجدد و افزودن مراحل اعتبارسنجی دقیق برای حفظ یکپارچگی، دقت و صحت تحلیل‌ها آموزش داده می‌شود.
در ادامه، نحوه به کارگیری این گردش کار برای ساخت داشبوردهای مدیریتی، اسلایدهای ارائه‌های حرفه‌ای و دارایی‌های نرم‌افزار Power BI به تصویر کشیده می‌شود. در نهایت، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه تمام مهارت‌های ایجادشده را در قالب یک خط لوله تحلیل داده کاملاً خودکار ترکیب کنند. این خط لوله به گونه‌ای طراحی می‌شود که با ورود داده‌های جدید یا طرح سوالات تازه، امکان اجرای مجدد فرایند تحلیل را بدون نیاز به دوباره‌کاری فراهم می‌سازد.
در دوره آموزشی Claude Code for Data Analysis: Build Repeatable, Reliable Workflows با روش‌های پیشرفته تحلیل داده، اعتبارسنجی خودکار و ساخت خط لوله‌های داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به‌طور ویژه برای طراحان گرافیک، فریلنسرها و فعالان حوزه خلاقیت طراحی شده است تا بتوانند ابزارهای نوین هوش مصنوعی مولد را در فرایندهای کاری روزمره خود برای طراحی لوگو به کار گیرند. این آموزش از سطح تولید عکس‌های ساده فراتر می‌رود و فاصله میان ایده‌پردازی اولیه با هوش مصنوعی و ساخت فایل‌های برداری (وکتور) حرفه‌ای در نرم‌افزار ادوبی ایلاستریتور را به کامل‌ترین شکل ممکن پر می‌کند. در این برنامه آموزشی، چهار فرایند کاری مجزا و متفاوتی بررسی می‌شود که از ابزارهای استاندارد صنعت و فناوری‌های پیشرو بهره می‌برند؛ این ابزارها شامل ادوبی ایلاستریتور، هوش مصنوعی متا، جمینای در ترکیب با کانوا، و چت‌جی‌پوتی هستند. شرکت‌کنندگان در این دوره اصول مهندسی پرامپت تخصصی برای طراحی لوگو را به شکل عمیق فرا می‌گیرند و یاد خواهند گرفت که چگونه مفاهیم بصری هدفمند بسازند، سبک‌های مختلف برندسازی را جستجو کنند و در سریع‌ترین زمان ممکن به منابع الهام‌بخش خلاقانه دست یابند.
این دوره فرایند کامل و صفر تا صد طراحی را به دانش‌پژوهان آموزش می‌دهد؛ این مسیر از دریافت خلاصه سفارش مشتری (بریف) و ایده‌پردازی با هوش مصنوعی آغاز شده و تا تبدیل تصاویر به فایل‌های برداری، بهینه‌سازی و بازسازی طرح‌ها، پویانمایی پایه برای لوگوها و در نهایت تحویل بسته نهایی پروژه به مشتری ادامه می‌یابد. هنرجویان با گذراندن این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه سرعت و کیفیت خروجی‌های خود را افزایش دهند.
در نهایت، هدف اصلی دوره این است که طراحان بتوانند از هوش مصنوعی نه به عنوان یک جایگزین، بلکه به عنوان یک دستیار قدرتمند در کنار ابزارهای تخصصی گرافیک استفاده کنند. این آموزش به افراد کمک می‌کند تا نحوه تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی را به گونه‌ای یاد بگیرند که خروجی نهایی کاملاً قابل ویرایش، استاندارد و آماده استفاده در رسانه‌های مختلف باشد. با تسلط بر این فرایندها، طراحان می‌توانند زمان ایده‌پردازی را به حداقل برسانند و پروژه را با کیفیت برداری استاندارد به مشتریان خود ارائه دهند.
در دوره أموزشی AI Logo Design Masterclass: Create logos using Generative AI با نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در ساخت لوگوهای حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، فراگیران با اصول و روش‌های توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط کاتلین و جاوا آشنا می‌شوند. توسعه‌دهندگان در ابتدا با معماری کلی یک برنامه هوش مصنوعی شامل ارائه‌دهندگان مدل، پرامپت‌ها، ابزارها، حافظه و بازیابی اطلاعات آشنا شده و یک پروژه کاتلین مبتنی بر کوئروتین را پیکربندی می‌کنند. این پروژه توانایی ارسال درخواست‌های تایپ‌شده چت را از طریق یک آداپتور مشتری تمیز و ایمن فراهم می‌سازد. در ادامه، راهکارهای افزایش قابلیت اطمینان و سرعت پاسخ‌دهی سیستم بررسی می‌شوند. فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه قالب‌های پرامپت قابل استفاده مجدد طراحی کنند، خروجی‌های ساختاریافته ساختار JSON را تجزیه نمایند و پاسخ‌ها را به صورت زنده استریم کنند. همچنین نحوه پیاده‌سازی ابزارهای فراخوانی با قابلیت مدیریت دسترسی، ورودی‌های معتبر و اجرای محدودشده آموزش داده می‌شود تا رفتارهای هوش مصنوعی کاملا تحت کنترل باقی بمانند.
در بخش پایانی دوره، تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند پیاده‌سازی سیستم بازیابی اطلاعات برای پاسخ‌دهی بر اساس مستندات اختصاصی، مدیریت حافظه گفتگو در محدودیت‌های توکن و مقاوم‌سازی سیستم در برابر حملات تزریق پرامپت مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، ابزارهای ارزیابی سبک و رفتارهای جایگزین برای جلوگیری از بروز خطا آموزش داده می‌شوند. با اتمام این دوره، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت لازم برای پیاده‌سازی قابلیت‌های چت، استخراج داده‌های ساختاریافته، فراخوانی ابزارها و پرسش‌وپاسخ روی اسناد را به صورت مطمئن و امن در پروژه‌های واقعی به دست خواهند آورد.
در دوره آموزشی Building AI-powered Applications with Kotlin با نحوه توسعه برنامه‌های هوشمند و ادغام مدل‌های زبانی در زبان کاتلین آشنا خواهید شد.