پی سی دانلود - artificial-intelligence

این دوره کاربردی و عملی، شیوه ساخت و بهبود پویانمایی‌های کاراکتر سه‌بعدی در نرم‌افزار بلندر را با بهره‌گیری از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی نظیر جی‌پی‌تی-۶ آسترا و جی‌پی‌تی-۶.۱ سول به صورت کامل به تصویر می‌کشد. در طول پنج پروژه ساختاریافته که در مجموع حدود ۸۳ دقیقه آموزش را در بر می‌گیرند، فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه تلاش‌های اولیه پویانمایی را به دقت مشاهده کنند، نقص‌ها و اشکالات مکانیکی موجود در حرکات را تشخیص دهند و با اعمال اصلاحات هدفمند و دقیق، حرکات نهایی کاراکتر را به شکلی چشمگیر بهبود ببخشند. محتوای آموزشی این دوره طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های پایه‌ای تا پیشرفته را پوشش می‌دهد؛ از جمله ساخت یک چرخه راه رفتن تکرارشونده و منظم، هدایت کاراکتر برای چرخیدن و حرکت به دور یک جسم در صحنه، اجرای حرکت آکروباتیک پشت‌معلق یا همان بک‌فلپ، تبدیل یک ویدئوی مرجع واقع‌گرایانه به یک ترکیب حرکتی کامل رزمی و بوکس، و همچنین پویانمایی یک مدل سه‌بعدی گربه که از طریق سامانه تریپو ای‌آی تولید شده است.
یکی از محورها و موضوعات اصلی این دوره آموزشی، تمرکز بر فرآیند تکرار شونده و گام به گام بازبینی است؛ این فرآیند بر اهمیت بازخورد دقیق، ارتباط موثر و اعمال سناریوهای خلاقانه هنگام هدایت و راهبری خروجی‌های هوش مصنوعی تاکید می‌ورزد. این دوره به جای اتکای صرف به دستورات اولیه یا همان پرامپت‌ها، به خوبی نشان می‌دهد که چگونه مشاهده فعالانه و ارائه دستورالعمل‌های اصلاحی گام به گام می‌تواند نتایجی بسیار باکیفیت، طبیعی و حرفه‌ای را شکل دهد. این چارچوب آموزشی توانسته است میان ابزارهای فنی هوش مصنوعی و مدیریت هنری کاربردی پلی مستحکم برقرار سازد و ثابت کند که نظارت و هدایت انسانی همچنان موتور محرک و هسته اصلی خطوط تولید پویانمایی‌های موثر و جذاب محسوب می‌شود.
در دوره آموزشی AI Animation in Blender with GPT 6 Astra & GPT 6.1 Sol با نحوه ساخت، عیب‌یابی مکانیکی و بهینه‌سازی حرکات سه‌بعدی کاراکترها و ادغام ابزارهای هوش مصنوعی در جریان کاری بلندر آشنا خواهید شد.

این دوره به بررسی کاربرد عملی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزارهای مدرن، با تمرکز ویژه بر مدل‌های تصمیم‌گیری می‌پردازد. هر برنامه کاربردی به‌طور مداوم تصمیم‌های عملیاتی کوچکی اتخاذ می‌کند؛ مانند تعیین میزان فوریت یک تیکت پشتیبانی، تشخیص تیم مسئول برای رسیدگی به یک موضوع، پایش و بررسی پیام‌ها از نظر ایمنی و امنیت، یا تصمیم‌گیری درباره اینکه یک عامل هوش مصنوعی باید کدام ابزار را فراخوانی کند. برای سالیان متمادی، توسعه‌دهندگان مجبور بودند یا به سیستم‌های سخت و انعطاف‌ناپذیر مبتنی بر قانون متکی باشند یا از مدل‌های چت کند و گران‌قیمت استفاده کنند که اغلب داده‌های نامعتبر یا نادرست تولید می‌کردند. در سپتامبر سال ۲۰۲۶، شرکت TypeSafe AI مدل Jev را به‌عنوان نخستین مدل سیستم یک معرفی کرد. مدل Jev برخلاف مدل‌های زبانی سنتی، وارد گفتگو نمی‌شود و متن تولید نمی‌کند؛ در عوض، این مدل ورودی را در کنار پرسش‌های دارای تیپ مشخص پردازش می‌کند تا پاسخ‌هایی دقیق و دارای تیپ همراه با احتمال‌های کاملاً شفاف را تنها در یک اجرای سریع ارائه دهد. این تحول بزرگ و پیشرفت چشمگیر، زمینه‌ساز شکل‌گیری زیست‌بوم گسترده‌تری از مدل‌های تصمیم‌گیری شد که شامل گزینه‌های متن‌باز مانند Laya نیز می‌شود؛ مدلی که امکان اجرای محلی روی لپ‌تاپ‌های شخصی را دارد. این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که بدون داشتن دانش قبلی در زمینه یادگیری ماشین یا تجربه برنامه‌نویسی، برای همگان قابل فهم و دسترسی باشد. سرفصل‌های این دوره، درکی پایه‌ای و عمیق از مدل‌های تصمیم‌گیری، سازوکارهای داخلی آن‌ها و نقش حیاتی‌شان در معماری سیستم‌های نرم‌افزاری را در اختیار توسعه‌دهندگان، مدیران محصول و بنیان‌گذاران کسب‌وکارها قرار می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره، تفاوت‌های بنیادی و کلیدی میان مدل‌های تصمیم‌گیری و مدل‌های چت گفتگویی را فرا می‌گیرند؛ تفاوت‌هایی که شامل سه نوع پرسش اصلی، یعنی انتخاب، امتیاز و Noul می‌شود و نحوه به‌کارگیری مؤثر آن‌ها را آموزش می‌دهد. این دوره آموزشی مفاهیم حیاتی و بسیار مهمی مانند نحوه خواندن احتمال‌ها، ارزیابی میزان اطمینان و کالیبراسیون، و همچنین تعیین آستانه‌های تصمیم‌گیری بر اساس هزینه نسبی خطاهای احتمالی را به‌طور کامل پوشش می‌دهد. علاوه بر این، فراگیران دیدگاه جالب و ارزشمندی درباره الگوها و پارادایم‌های آموزش پشت این مدل‌ها به دست می‌آورند که از جمله آن‌ها می‌توان به یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی، یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل راستی‌آزمایی، و یادگیری تقویتی از طریق نقد هوش مصنوعی اشاره کرد. تمام این مباحث به گونه‌ای ارائه می‌شوند که دانش‌پذیران بتوانند در انتهای دوره، این مفاهیم را به‌صورت کاملاً کاربردی در پروژه‌های واقعی خود پیاده‌سازی کنند و بهره‌وری سیستم‌های خود را افزایش دهند.
در دوره آموزشی Jev AI and Laya Fundamentals: Decision AI for Beginners با مفاهیم پایه‌ای مدل‌های تصمیم‌گیری، سازوکار داخلی آن‌ها، تفاوتشان با مدل‌های چت، انواع پرسش‌ها و نحوه تحلیل احتمال‌ها و الگوهای یادگیری تقویتی آن‌ها آشنا خواهید شد.

مهندسی سیستم یک، یک دوره آموزشی کاملاً کاربردی و مبتنی بر پروژه است که با هدف آموزش ساخت سیستم‌های تصمیم‌گیری خودمختار، سریع و قابل اندازه‌گیری با استفاده از هوش مصنوعی طراحی شده است. این برنامه درسی به جای تمرکز بر مدل‌های گفتگو محور ساده یا مکالمات عمومی، به بررسی عمیق اصول تفکر سیستم یک و سیستم دو می‌پردازد تا مدل‌هایی بسازد که سؤالات دقیق و محدود را با احتمالات تنظیم‌شده و کالیبره‌شده ارزیابی می‌کنند. شرکت‌کنندگان در طول این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه اکوسیستم عملیاتی کامل حول این مدل‌ها را معماری کنند؛ اکوسیستمی که شامل مدیریت وضعیت، حد آستانه تصمیم‌گیری، اقدامات خودکار و مکانیسم‌های پشتیبان و جایگزین برای مدیریت حالت‌های پیچیده و مرزی می‌شود. ساختار آموزشی دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی برای افراد غیربرنامه‌نویس نیز کاملاً قابل فهم و دسترسی باشد، چرا که در طول مسیر از ابزار Muse Code به عنوان یک دستیار برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌شود و به دانش‌پژوهان این امکان را می‌دهد تا روند توسعه پروژه‌ها را از طریق توصیف متنی، تست و تکرار مستمر هدایت کنند. هر درس کوتاه در این دوره بر شفافیت و ارزیابی تجربی تأکید ویژه‌ای دارد و با ارائه شواهد قابل راستی‌آزمایی از جمله لاگ‌های دقیق، تاریخچه درخواست‌ها، هزینه‌های زمان اجرا و مشخص کردن محدودیت‌های صریح سیستم، فرایند یادگیری را کاملاً ملموس می‌سازد. فراگیران در طول برنامه با ساخت طیف وسیعی از برنامه‌های کاربردی و واقعی، تجربه عملی ارزشمندی به دست می‌آورند که از جمله آن‌ها می‌توان به سیستم‌های مسیریابی تیکت‌های پشتیبانی، اولویت‌بندی و مدیریت صندوق ورودی ایمیل، زنجیره‌های چندمدلی، داشبوردهای تعاملی بررسی، لایه‌های ایمنی برای دستورات شل، راستی‌آزمایی‌کننده‌های نقل‌قول، بازیکنان لحظه‌ای بازی پونگ، لایه‌های شبیه‌سازی‌شده ایمنی رانندگی و هدایت‌کننده‌های مرورگر اشاره کرد. در نهایت، این دوره آموزشی با آماده‌سازی یک پروژه سفارشی سیستم یک برای استقرار در محیط واقعی تولید به پایان می‌رسد که شامل چک‌لیست‌های پیش از راه‌اندازی و ابزارهای نظارت عملیاتی کامل خواهد بود.
در دوره آموزشی AI System One Engineering: Build Decision Systems with Jev با روش‌های ساخت سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار و هوشمند و معماری کامل آن‌ها از توسعه تا استقرار در محیط واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک راهنمای جامع و کاربردی برای ساخت سیستم‌های تصمیم‌گیری قابل اعتماد، ساختاریافته و مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از ابزار Jev، زبان تایپ‌اسکریپت و فریم‌ورک نکس‌جی‌اس ارائه می‌دهد. در طول این برنامه یادگیری، شما زبان و ابزار Jev را از پایه‌ای‌ترین مفاهیم و به صورت کاملاً اصولی فرا خواهید گرفت و کشف خواهید کرد که چگونه می‌توان خروجی‌های آزاد، نامنظم و غیرقابل پیش‌بینی مدل‌های بزرگ زبانی را به تصمیماتی کاملاً هدایت‌شده، کنترل‌شده و قابل اجرا در برنامه‌ها تبدیل کرد. با محوریت بخشیدن به قضاوت‌ها و استدلال‌های هوش مصنوعی حول پرسش‌های از پیش تعریف‌شده، گزینه‌های مشخص، امتیازدهی‌های دقیق و وضعیت‌های داخلی برنامه، این سیستم تضمین می‌کند که خروجی‌های ارائه شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی به صورتی کاملاً ایمن، پایدار و یکنواخت توسط منطق اصلی برنامه شما قابل دریافت و پردازش باشند.
سرفصل‌های آموزشی این دوره شما را گام به گام با مفاهیم اولیه و بنیادین Jev و همچنین نحوه طراحی جریان‌های کاری اساسی آشنا می‌سازد. شما در جریان این آموزش یاد می‌گیرید که چگونه پرسش‌ها را به شیوه‌ای اثربخش و بهینه ساختاردهی کنید، بافت و اطلاعات زمینه‌ای مرتبط را به مدل تزریق نمایید، وضعیت‌های مختلف سیستم را مدیریت کنید، پردازش‌های دسته‌ای تصمیمات را به انجام برسانید و در نهایت قضاوت‌های پویا و متغیر هوش مصنوعی را با منطق قطعی و بدون خطای تایپ‌اسکریپت ترکیب و هماهنگ سازید. با توسعه برنامه‌ها در یک محیط مدرن نکس‌جی‌اس و در کنار بهره‌گیری از کتابخانه‌های پیشرفته‌ای نظیر SDK اختصاصی و اجزای رابط کاربری شادسی‌ان، شما به صورت عملی و کاملاً واقعی تجربه خواهید کرد که چگونه ابزار Jev به جای اتکا به نمونه‌های آزمایشگاهی مجزا و غیرکاربردی، می‌تواند به طور کامل در جریان توسعه واقعی سیستم‌های فول‌استک یکپارچه‌سازی شود و عملکردی فوق‌العاده ارائه دهد.
در دوره آموزشی Jev AI: Build Reliable AI Decision Systems with Jev AI با نحوه تبدیل خروجی‌های آزاد مدل‌های بزرگ زبانی به تصمیمات ساختاریافته، قابل اعتماد و قابل اجرا در برنامه‌های کاربردی با استفاده از TypeScript و Next.js آشنا خواهید شد.

این دوره یک راهنمای کامل و عملی برای کار با اکوسیستم گسترده هوش مصنوعی گوگل ارائه می‌دهد؛ اکوسیستمی که بیش از ۳۰ ابزار و قابلیت مختلف را در زمینه‌های پژوهش، افزایش بهره‌وری، اتوماسیون، تولید محتوا، ساخت ویدیو و توسعه برنامه‌ها در بر می‌‌گیرد. با وجود اینکه بسیاری از این قابلیت‌های قدرتمند به صورت رایگان در دسترس قرار دارند و می‌توانند شیوه مدیریت اطلاعات و انجام کارهای روزمره شما را متحول کنند، اکثر کاربران تنها از بخش کوچکی از دستاوردهای گوگل استفاده می‌کنند. این دوره با کنار هم قرار دادن این ابزارهای مرتبط در قالب یک سیستم یکپارچه، نیاز به سردرگمی میان آموزش‌های پراکنده یا محدود کردن همه کارها به یک رابط کاربری واحد مانند جمینای را از بین می‌برد. از طریق تست عملی سناریوها و فرآیندهای کاری در دنیای واقعی، یاد می‌گیرید که چگونه مناسب‌ترین محصولات هوش مصنوعی گوگل را برای کارهای خاص انتخاب و ترکیب کنید. در نهایت، درک شفافی از زمان به‌کارگیری هر پلتفرم، نحوه مکمل بودن قابلیت‌های مختلف و روش ساخت یک فرآیند کاری شخصی و هوشمند به دست خواهید آورد که بهره‌وری، خروجی خلاقانه و اتوماسیون کارهای شما را به حداکثر می‌رساند.
در دوره آموزشی Google AI Ecosystem 2026: Gemini, NotebookLM, Flow & Agents، با نحوه انتخاب، ترکیب و به‌کارگیری بیش از ۳۰ ابزار کاربردی گوگل برای ایجاد فرآیندهای کاری هوشمند و افزایش بهره‌وری آشنا خواهید شد.

کتاب «درک برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی: راهنمایی مصور برای برنامه‌نویسان و افراد کنجکاو» نوشته آندره‌آ دِ مائورو و تصویرگری دکتر اینس شوایگرت، نقشه راهی کاربردی برای ساخت برنامه‌های سفارشی هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها، عامل‌های خودمختار و سیستم‌های هوش مصنوعی تخصصی ارائه می‌دهد که حتی برای خوانندگان بدون پیش‌زمینه برنامه‌نویسی نیز قابل استفاده است. این کتاب به‌جای درگیر شدن با جزئیات کدنویسی و عیب‌یابی سنتکس، بر طراحی سیستم در سطح بالا، معماری مفهومی و مدل‌های ذهنی شهودی تمرکز دارد. مخاطبان در طول کتاب با مدیریت خطوط لوله داده، مهندسی پرامپت و اجزای مختلف برنامه آشنا می‌شوند تا به شکلی سیستماتیک به نتایجی قابل اعتماد و کاربردی در دنیای واقعی دست یابند. مسیر یادگیری کتاب از چت‌بات‌های مکالمه‌ای ساده آغاز می‌شود و با بهبود دقت پاسخ‌ها از طریق روش تولید تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات (RAG) ادامه می‌یابد. برای پر کردن شکاف میان مدل‌های نظری و کاربردهای سازمانی، متن کتاب نحوه اتصال مستقیم اجزای هوش مصنوعی به مخازن اسناد خارجی، پایگاه‌های داده رابطه‌ای ساختاریافته و پلتفرم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را نشان می‌دهد. با تکیه بر این یکپارچه‌سازی‌های پایه‌ای، خوانندگان به‌مرور عامل‌های خودمختاری می‌سازند که به ابزارهایی برای تحلیل خودکار داده‌ها و استدلال‌های چندمرحله‌ای پیچیده مجهز شده‌اند. منتقدان صنعت، از جمله ژولین پوهیه از شرکت توت‌ورکس، تأکید می‌کنند که تمرکز ساختاریافته این کتاب بر ارکستراسیون سیستم‌های چندعاملی کاملاً با استانداردهای مهندسی مدرن همخوانی دارد.
در دوره آموزشی Grokking AI Applications, Video Edition، شما با نحوه طراحی مفهومی، ساخت چت‌بات‌ها و توسعه عامل‌های خودمختار هوش مصنوعی و اتصال آن‌ها به سیستم‌های سازمانی آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی جامع گوگل ویو ۳ و گوگل فلو، یک راهنمای عملی و پروژه محور برای ساخت ویدیوهای هوش مصنوعی حرفه‌ای، سینمایی و محتوای تولیدشده توسط کاربر (UGC) ارائه می‌دهد. این دوره فراگیران را از مفاهیم پایه ویدیوهای هوش مصنوعی به سمت جریان‌های کاری پیشرفته با استفاده از ابزارهای مولد گوگل فلو و ایجنت‌های هوش مصنوعی هدایت می‌کند. در این آموزش با اصول پایه و راه‌اندازی پلتفرم مانند نحوه کار با محیط گوگل فلو و ویو ۳، مدیریت اعتبارها و اشتراک‌ها و همچنین آماده‌سازی محیط پروژه آشنا می‌شوید. علاوه بر این، تکنیک‌های تولید ویدیو از جمله تبدیل متن به ویدیو، تبدیل فریم به ویدیو و ترکیب عناصر مختلف با استفاده از فریم‌های آغازین و پایانی برای کنترل حرکت دوربین و اجزای صحنه آموزش داده می‌شود. یکی دیگر از بخش‌های مهم این دوره، حفظ یکپارچگی شخصیت و صدا است که شامل طراحی شخصیت‌های هوش مصنوعی تکرارشونده، اعمال استایل ثابت، افزودن اشیای مرتبط و هماهنگ‌سازی شخصیت‌ها با صداپیشگی اختصاصی می‌شود. همچنین جریان‌های کاری چندوجهی با جمینای اومنی مورد بررسی قرار می‌گیرد که امکان ویرایش گفتگویی ویدیو، انتقال حرکت و اتوماسیون‌های پویای ایجنت هوش مصنوعی را برای شبکه اجتماعی فراهم می‌سازد. در نهایت، با ابزار Flow TV می‌توانید از ترندهای جامعه کاربران الهام بگیرید، ایده‌های ویروسی را گردآوری کنید و کلیپ‌های کوتاه خود را به ویدیوهای کامل و چندصحنه‌ای تبدیل کنید.
در دوره آموزشی Google Veo 3 Masterclass: AI Video Creation With Google Flow با نحوه ساخت و ویرایش حرفه‌ای ویدیوهای سینمایی و تبلیغاتی با هوش مصنوعی و مدیریت کامل پروژه از ایده تا تولید نهایی آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی هوش مصنوعی در SQL Server 2025 یک دوره کاربردی و توسعه‌دهنده‌محور است که با هدف کمک به مدیران پایگاه داده، مهندسان داده و برنامه‌نویسان بک‌اند طراحی شده است تا جستجوی معنایی را به صورت کاملاً بومی و بدون نیاز به افزودن معماری‌های خارجی پایگاه داده برداری، در داخل SQL Server پیاده‌سازی کنند. این برنامه آموزشی با بهره‌گیری از قابلیت‌های جدید هوش مصنوعی که مستقیماً در T-SQL تعبیه شده‌اند، پیچیدگی‌ها، سربار همگام‌سازی اطلاعات و خطرات مدیریتی ناشی از سیستم‌های مبتنی بر چند پایگاه داده را به طور کامل از بین می‌برد. در طول این دوره، دانش‌پذیران قابلیت‌های پایه‌ای و جدید اضافه‌شده به SQL Server 2025 را مورد بررسی قرار می‌دهند که شامل انواع داده‌های برداری، توابع محاسبه فاصله و مدیریت بومی امبدینگ‌ها (Embeddings) می‌شود. این آموزش نحوه تولید امبدینگ با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی خارجی، ذخیره‌سازی و اعتبارسنجی داده‌های برداری و قطعه‌بندی متون طولانی (Chunking) را مستقیماً در داخل پایگاه داده پوشش می‌دهد. همچنین شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه جریان‌های کاری مقیاس‌پذیری را برای جستجوی مبتنی بر شباهت با استفاده از نمایه‌سازی برداری بسازند و در کنار آن، بهترین روش‌ها را برای نظارت بر عملکرد، مدیریت محدودیت‌ها و استقرار عملیاتی پروژه‌ها فرا می‌گیرند.
در دوره آموزشی AI in SQL Server 2025 با نحوه پیاده‌سازی بومی جستجوی معنایی و مدیریت داده‌های برداری مستقیماً درون پایگاه داده آشنا خواهید شد.

دوره «مهندسی هوش مصنوعی سازمانی با ۲.۰ Spring AI» یک مسیر آموزشی پیشرفته و تولیدمحور است که به‌طور ویژه برای توسعه‌دهندگان جاوا، مهندسان بک‌اند و معماران راهکار که قصد دارند نرم‌افزارهای سنتی سازمانی را به معماری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل کنند، طراحی شده است. سرفصل‌های این دوره با عبور از فراخوانی‌های ساده ای‌پی‌آی، بر ساخت سیستم‌های خودکار و مقاوم تمرکز دارد که قادر به بازیابی زمینه، استدلال‌های پیچیده و مدیریت امن داده‌ها با استفاده از جدیدترین ویژگی‌های نسخه ۲.۰.۰ Spring AI هستند. این دوره فراگیران را در مسیر یادگیری الگوهای اصلی معماری هدایت می‌کند تا بتوانند هوش مصنوعی مولد را مستقیماً در زیست‌بوم اسپرینگ ادغام کنند. دانش‌پذیران در طول این دوره تجربه عملی ارزشمندی در پیاده‌سازی خطوط لوله تولید افزوده با بازیابی (RAG) به دست می‌آورند که به مدل‌هایی نظیر OpenAI و Gemini امکان می‌دهد با استفاده از پایگاه‌های داده برداری پرسرعت، داده‌های اختصاصی و محرمانه سازمان را به‌صورت کاملاً امن پرس‌وجو کنند. تسلط بر این تکنیک‌ها در کنار اعمال چارچوب‌های امنیتی سطح تولید و یکپارچه‌سازی ابزارها، تخصص لازم برای طراحی، استقرار و توسعه کاربردهای هوشمند جاوا را در محیط‌های بزرگ سازمانی در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Spring AI 2.0 - From Java Legacy to AI Native با نحوه ساخت سیستم‌های خودکار هوشمند، پیاده‌سازی خطوط لوله RAG و ادغام امن مدل‌های هوش مصنوعی مولد در برنامه کاربردی جاوا آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی عوامل هوش مصنوعی کلود برای اتوماسیون کسب‌وکار و امور اداری، یک دوره کاملاً کاربردی و بدون نیاز به دانش فنی است که برای افراد حرفه‌ای و کاربران کسب‌وکار طراحی شده تا بتوانند وظایف روزمره اداری و دسکتاپ خود را به فرآیندهای هوشمند و خودکار تبدیل کنند. این برنامه آموزشی با بهره‌گیری از اکوسیستم هوش مصنوعی کلود شركت آنتروپیک، فاصله میان دستورهای متنی ساده و اجرا در دنیای واقعی را پر می‌کند و به فراگیران این امکان را می‌دهد که بدون نوشتن حتی یک خط کد، امور اداری روزمره خود را روان‌تر و سریع‌تر سازند. آموزش با تنظیمات پایه‌ای آغاز می‌شود و یادگیرندگان را در مسیر نصب برنامه دسکتاپ کلود و یکپارچه‌سازی ابزارهای استاندارد اداری راهنمایی می‌کند. فراگیران در طول این دوره نحوه متصل کردن کلود به برنامه‌های پرکاربرد گوگل ورک‌پلیس مانند جیمیل، گوگل درایو و گوگل کلندر را از طریق رابط‌های اتصال بومی فرامی‌گیرند. علاوه بر این، دوره به معرفی قابلیت‌های پویا و پیشرفته هوش مصنوعی می‌پردازد که شامل ابزارهای اتوماسیون مرورگر و تعامل با دسکتاپ کلود است؛ این ویژگی‌ها به عامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا فرم‌های وب را پیمایش کند، اطلاعات لازم را استخراج نماید و فرآیندهای کاری میان چند برنامه را به‌طور مستقیم روی صفحه نمایش انجام دهد.
در دوره آموزشی Claude AI Agents for Business and Office Automation با نحوه تبدیل وظایف روزمره اداری و دسکتاپ به فرآیندهای هوشمند و خودکار از طریق برنامه‌های گوگل و ابزارهای دسکتاپ کلود بدون نیاز به کدنویسی آشنا خواهید شد.