پی سی دانلود - آموزش

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 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.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره یک مسیر یادگیری عملی برای ساخت و استقرار ایجنت‌های هوش مصنوعی در کسب‌وکارها است. با مبانی ایجنت‌های هوش مصنوعی، کاربردهای واقعی آن‌ها، و موارد استفاده در تجارت الکترونیک آشنا می‌شوید. این دوره بر تجربه عملی با ابزار اتوماسیون بدون کد n8n تمرکز دارد، که شامل تنظیمات AWS برای میزبانی شخصی است. در این دوره، ساخت گردش‌های کاری مختلف مانند اتوماسیون فرم، گزارش‌های هواشناسی، و ایجنت‌های صوتی هوش مصنوعی برای یادآوری قرار ملاقات‌ها با استفاده از ابزارهای Retell AI و Twilio را تجربه می‌کنید.
در دوره آموزشی AI Agents for Everyone: Learn, Build and Automate with n8n با ساخت و استقرار ایجنت‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزار n8n آشنا می‌شوید.

این دوره برای کسانی طراحی شده که آماده‌اند تا در دو مورد از قدرتمندترین پشته‌های توسعه وب، یعنی MERN و Next.js، به تخصص برسند و در همین حین یک پروژه واقعی و قابل استفاده در محیط تولید بسازند. این دوره عملی به بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌های بین MERN (شامل MongoDB، Express، React، و Node.js) و Next.js می‌پردازد و سپس از این دانش برای ساخت یک اپلیکیشن فول‌استک خیریه و جمع‌آوری کمک‌های مالی از صفر استفاده می‌کند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان اعتماد به نفس کافی برای ساخت اپلیکیشن‌های وب امن، مقیاس‌پذیر و مدرن را به دست می‌آورند که ظاهر زیبایی دارند، سریع عمل می‌کنند و از عهده نیازهای دنیای واقعی برمی‌آیند.
در دوره آموزشی Master MERN Stack and Next.js : Build Real Full-Stack Apps با توسعه اپلیکیشن‌های فول‌استک با استفاده از پشته‌های فناوری MERN و Next.js آشنا خواهید شد.

اتوماسیون امروزه یکی از پرتقاضاترین مهارت‌هاست و n8n به سرعت به یکی از قدرتمندترین ابزارهای موجود در این زمینه تبدیل شده است. این ابزار منبع‌باز و انعطاف‌پذیر است و به شما امکان می‌دهد صدها برنامه و سرویس را به یکدیگر متصل کنید. وقتی n8n با مدل‌های هوش مصنوعی مانند OpenAI، Claude، Grok، Gemini و Ollama ترکیب می‌شود، امکانات بی‌شماری فراهم می‌گردد. در این دوره، از مبانی اولیه n8n تا اتوماسیون‌های پیشرفته با هوش مصنوعی به صورت گام به گام پیش خواهید رفت. صرفاً مفاهیم تئوری را یاد نخواهید گرفت، بلکه پروژه‌های واقعی را مرحله به مرحله می‌سازید. هر درس به گونه‌ای طراحی شده است که تمرین محور باشد، بنابراین در پایان دوره، مجموعه‌ای از ورک‌فلوهای اتوماسیون خواهید ساخت که می‌توانید در کسب‌وکار یا فعالیت فریلنسری خود از آن‌ها استفاده کنید. این دوره برای افرادی که به دنبال کسب مهارت‌های عملی و کاربردی در زمینه اتوماسیون هستند، بسیار مناسب است. از ساخت اتوماسیون‌های ساده برای کارهای روزمره تا پروژه‌های پیچیده‌تر، تمامی جنبه‌های n8n به شما آموزش داده می‌شود. این آموزش برای افرادی که هیچ تجربه‌ای در زمینه n8n یا اتوماسیون ندارند نیز مفید است، چرا که از ابتدا و با توضیحات کامل شروع می‌شود. همچنین، کاربران حرفه‌ای‌تر نیز می‌توانند با پروژه‌های پیشرفته‌تر و ترکیب n8n با هوش مصنوعی، مهارت‌های خود را ارتقا دهند. این دوره بر یادگیری عملی تأکید دارد و با ارائه‌ی تمرینات و پروژه‌های واقعی، به شما کمک می‌کند تا آنچه را آموخته‌اید، در عمل پیاده‌سازی کنید.
در دوره آموزشی Complete N8N and AI Automation Masterclass با ابزار n8n و ساخت اتوماسیون‌های هوشمند با هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

Google Workspace به عنوان یک استاندارد طلایی برای بهره‌وری مدرن شناخته می‌شود. چه دانشجو، متخصص، کارآفرین یا فریلنسر باشید، تسلط بر Google Docs، Sheets و Slides می‌تواند ساعت‌ها در زمان شما صرفه‌جویی کند، کارایی شما را افزایش دهد و فرصت‌های جدیدی را پیش روی شما قرار دهد. در این کلاس پیشرفته Google Workspace، سه دوره قدرتمند در یک مسیر آموزشی یکپارچه ترکیب شده‌اند تا هر آنچه برای تبدیل شدن به یک کاربر ماهر و مطمئن از مهم‌ترین ابزارهای گوگل نیاز دارید، به شما ارائه شود. شرکت‌کننده ابتدا با Google Docs شروع می‌کند و نحوه ایجاد، قالب‌بندی و طراحی اسناد حرفه‌ای را می‌آموزد. از قالب‌بندی متن، استایل‌ها، سرصفحه‌ها و پاورقی‌ها گرفته تا درج جداول، تصاویر، نمودارها و خروجی گرفتن در فرمت‌های مختلف، هر ویژگی اساسی را تسلط پیدا خواهد کرد. سپس به Google Slides می‌پردازد، جایی که یاد می‌گیرد چگونه ارائه‌های بصری خیره‌کننده بسازد. او کشف خواهد کرد که چگونه تم‌ها را اعمال کند، طرح‌بندی اسلایدها را سفارشی‌سازی کند، رسانه اضافه کند، انتقال‌ها و انیمیشن‌ها را بیفزاید و با ابزارهای داخلی گوگل به صورت مطمئن ارائه دهد.
در دوره آموزشی Google Workspace Masterclass 2025 — From Beginner to Pro با استفاده از ابزارهای Google Docs، Sheets و Slides آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی برای افرادی طراحی شده که دانش مقدماتی پایتون دارند و می‌خواهند به یک توسعه‌دهنده ماهر عامل‌های هوش مصنوعی تبدیل شوند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با چارچوب کیت توسعه عامل‌های هوش مصنوعی گوگل (ADK) و اجزای اصلی آن، از جمله عامل‌ها (Agents) و ابزارها (Tools)، از طریق پروژه‌های عملی به صورت گام به گام آشنا می‌شوند. آموزش از مفاهیم پایه‌ای آغاز می‌شود؛ ابتدا نحوه راه‌اندازی محیط توسعه و ساخت اولین عامل هوشمند آموزش داده می‌شود. سپس، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه با ساخت ابزارهای سفارشی، قابلیت‌های عامل خود را گسترش دهند. این ابزارها کلید اتصال عامل به هرگونه API یا منبع داده خارجی هستند. به این ترتیب، می‌توان عاملی ساخت که قادر به رزرو پرواز، مدیریت تقویم، یا تحلیل داده‌های مالی باشد. با پیشرفت در دوره، به مباحث پیشرفته‌تر پرداخته می‌شود. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های چند عاملی پیچیده، که در آن چندین عامل تخصصی برای حل یک کار دشوار با یکدیگر همکاری می‌کنند، به طور کامل پوشش داده می‌شود. همچنین، شرکت‌کنندگان بر الگوهای ارکستراسیون، از جمله تعاملات ترتیبی، موازی و حلقوی بین عامل‌ها، مسلط خواهند شد. مفاهیم پیشرفته‌ای مانند خروجی‌های ساختاریافته، حافظه پایدار، و الگوی قدرتمند «عامل به عنوان ابزار» نیز بررسی می‌شود، که به یک عامل اجازه می‌دهد تا عامل‌های دیگر را فراخوانی کند.
در دوره آموشی AI Agents with Google ADK: The Practical Guide با ساخت و توسعه عامل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره به معرفی شیوه‌های نوین کار در دنیای مهندسی نرم‌افزار با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با تأثیرات هوش مصنوعی بر زمان تحویل نرم‌افزار، کیفیت کد، و اندازه صنعت نرم‌افزار آشنا می‌شوند. همچنین، این دوره به بررسی پیدایش مشاغل فنی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی و ادغام نقش‌ها در نتیجه آن می‌پردازد. مهندسی پرامپت و مهندسی متن (Context Engineering): شرکت‌کنندگان با اصول مهندسی پرامپت و مهندسی متن آشنا می‌شوند تا بتوانند دستورات بهتری برای هوش مصنوعی ایجاد کنند. هذیان‌های هوش مصنوعی (AI Hallucinations): در این بخش، تعریف هذیان‌های هوش مصنوعی، نحوه تشخیص آن‌ها، و بهترین روش‌ها برای کاهش آن‌ها و بهبود کیفیت کد آموزش داده می‌شود. تولید خودکار اسناد: نحوه تولید خودکار مشخصات الزامات محصول، داستان‌های کاربری، موارد آزمون، مشخصات فنی و نمودارهای معماری با استفاده از هوش مصنوعی مورد بحث قرار می‌گیرد. انواع هوش مصنوعی و آینده شغلی: انواع مختلف هوش مصنوعی شامل هوش محدود (ANI)، هوش عمومی (AGI)، و هوش فوق‌العاده (ASI) و همچنین هوش مصنوعی کوانتومی معرفی می‌شوند. این بخش به آینده مشاغل در دنیای هوش مصنوعی می‌پردازد و راهکارهای حفظ شغل در این دنیای جدید را ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی How To Develop End To End Software Using AI (Vibe Coding) با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند توسعه نرم‌افزار و آینده شغلی در این حوزه آشنا خواهید شد.