پی سی دانلود - آموزش-هوش-مصنوعی

این دوره آموزشی به شکلی واضح و عملی طراحی شده تا درک جامعی از شبکه‌های عصبی به دانشجویان ارائه دهد. این مسیر یادگیری از مفاهیم بسیار پایه آغاز شده و به تدریج به معماری‌های پیشرفته‌ای که امروزه در پژوهش‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازد. در ابتدا، دانشجویان با مفاهیم پایه‌ای پرسبترون‌ها و پرسبترون‌های چندلایه، که سنگ‌بنای مدل‌های شبکه‌های عصبی هستند، آشنا می‌شوند. در ادامه، گام‌به‌گام به اصول آموزش شبکه‌ها مانند روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها (Xavier و He)، توابع هزینه و استراتژی‌های بهینه‌سازی پرداخته می‌شود. تکنیک‌های منظم‌سازی مانند درون‌ریزی (dropout) و نرمال‌سازی دسته‌ای (batch normalization) نیز پوشش داده می‌شوند تا دانشجویان با نحوه بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش‌برازش آشنا شوند. پس از تکمیل مباحث پایه، دوره به شبکه‌های عمیق پیش‌خور، اتصالات پسماند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) گسترش می‌یابد. دانشجویان در این بخش می‌بینند که چگونه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی هم به صورت نظری و هم عملی با استفاده از کتابخانه PyTorch استفاده می‌شود. همچنین، نحوه پیاده‌سازی معماری‌های مشابه در زبان‌های Julia و MATLAB نیز توضیح داده می‌شود. سپس، دوره به سمت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM‌ها، GRUها و مدل‌های زمانی پیش می‌رود، که دانشجویان را برای کار با داده‌های توالی و مسائل پیش‌بینی آماده می‌سازد. در بخش‌های پایانی، مکانیزم‌های توجه (attention mechanisms) و ترنسفورمرها که امروزه ابزارهای استانداردی در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر هستند، پوشش داده می‌شوند. همچنین، خودرمزگذارها (autoencoders)، خودرمزگذارهای متغیر (variational autoencoders)، مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های عصبی بیزی، و رویکردهای خودسازمان‌دهنده مانند شبکه‌های کوهنن مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، دوره شامل مباحثی درباره شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) و سایر معماری‌های تخصصی مانند شبکه‌های اکو استیت و ODEs عصبی می‌شود، که تضمین می‌کند دانشجویان با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها آشنایی پیدا کنند.
در این دوره آموزشی Neural Networks with Python : 1 با ساختار و کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی آشنا می‌کند.

این دوره یک راهنمای کامل برای تسلط بر مایکروسافت ورد، اکسل و پاورپوینت است. شما با یادگیری نحوه ترکیب ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی مانند چت جی‌پی‌تی و گوگل جمینای، به شیوه‌ای هوشمندانه‌تر و کارآمدتر کار خواهید کرد. این دوره برای دانشجویان، متخصصان، اساتید و کارآفرینان طراحی شده و کاربردهای عملی و واقعی افزایش بهره‌وری با استفاده از هوش مصنوعی را در ابزارهایی که هر روز استفاده می‌کنید، به شما نشان می‌دهد. این دوره به منظور ارتقای مهارت‌های مایکروسافت آفیس و بهره‌گیری کامل از قابلیت‌های هوش مصنوعی ارائه شده است. در این دوره، شرکت‌کنندگان به طور جامع با نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند چت جی‌پی‌تی و گوگل جمینای در کنار برنامه‌های اصلی مایکروسافت آفیس یعنی ورد، اکسل و پاورپوینت آشنا می‌شوند. هدف اصلی، افزایش بهره‌وری و کارایی در محیط‌های کاری و تحصیلی است.
در دوره آموزشی MS Office with AI - Word Excel PowerPoint ChatGpt Gemini با استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود و بهینه‌سازی کارهای روزمره در برنامه‌های مایکروسافت آفیس آشنا خواهید شد.

این دوره یک برنامه آموزشی عملی است که شرکت‌کنندگان در آن یاد می‌گیرند که چگونه OpenAI، Ollama و کتابخانه‌های انتزاعی جدید Microsoft-Extensions-AI (MEAI) را در دات‌نت ادغام کرده و طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد (GenAI) را بسازند. این برنامه‌ها شامل موارد متعددی می‌شوند، از جمله: چت‌بات‌ها و جست‌وجوی معنایی، تا تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و تحلیل تصویر. این دوره برای کمک به توسعه‌دهندگان طراحی شده تا بتوانند از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای ساخت راه‌حل‌های نوآورانه در چارچوب دات‌نت بهره ببرند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مباحث کلیدی متعددی آشنا می‌شوند. ابتدا، آن‌ها با اکوسیستم هوش مصنوعی در دات‌نت آشنا خواهند شد. این بخش شامل شناخت کتابخانه‌های انتزاعی جدید مایکروسافت مانند Microsoft-Extensions-AI است که امکان ادغام و جابه‌جایی آسان بین ارائه‌دهندگان مختلف مدل‌های زبانی بزرگ مانند OpenAI، Azure AI، Ollama و حتی مدل‌های میزبانی‌شده شخصی را فراهم می‌کند. سپس، شرکت‌کنندگان نحوه راه‌اندازی و پیکربندی ارائه‌دهندگان مدل‌های زبانی بزرگ را می‌آموزند. این شامل تنظیماتی برای GitHub Models، Ollama و Azure AI Foundry است تا بتوانند بهترین گزینه را برای موارد استفاده خود انتخاب کنند. بخش مهم دیگر، آموزش استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تکمیل متن با مدل‌های OpenAI gpt-5-mini و Ollama llama3.2 است. در این قسمت، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از دات‌نت، مدل‌های زبانی بزرگ را برای انجام وظایفی مانند طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی، استخراج داده، تشخیص ناهنجاری، ترجمه و تحلیل احساسات ادغام کنند.
در دوره آموزشی GenAI for .NET: Build LLM Apps with OpenAI and Ollama با توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از دات‌نت و مدل‌های زبانی بزرگ 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 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.

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 جامع و مناسب برای مبتدیان، شرکت‌کنندگان را گام‌به‌گام با فرآیند ساخت و استقرار پنج ربات مختلف هوش مصنوعی برای پشتیبانی مشتریان آشنا می‌کند. در این دوره، افراد یاد می‌گیرند چگونه با استفاده از ابزارهای بدون کدنویسی n8n، ربات‌های قدرتمندی برای پشتیبانی چندکاناله بسازند. این ربات‌ها قادرند وظایفی مانند خودکارسازی چت، پاسخ‌دهی به تلگرام، ایمیل‌ها، فرم‌ها و جمع‌آوری بازخورد را مدیریت کنند. شرکت‌کنندگان در این دوره با استفاده از هوش مصنوعی Claude، نحوه نوشتن پرامپت‌ها و ساخت فایل‌های تنظیمات قابل اجرا (JSON) را می‌آموزند. این آموزش‌ها بر اساس پروژه‌های واقعی طراحی شده‌اند تا مهارت‌های کاربردی لازم برای پیاده‌سازی این ربات‌ها را فراهم کنند. از ویژگی‌های مهم این دوره، عدم نیاز به دانش برنامه‌نویسی است و تنها داشتن علاقه به یادگیری و به‌کارگیری موثر خودکارسازی هوش مصنوعی کافی است. در طول دوره، شرکت‌کنندگان با تکنیک‌های دنیای واقعی با استفاده از ChatGPT و Claude آشنا می‌شوند و استراتژی‌های انحصاری برای نوشتن پرامپت‌ها را کشف می‌کنند. این دوره همچنین راه‌های عملی برای کسب درآمد آنلاین از طریق خودکارسازی فرآیندها برای کسب‌وکارها و مشتریان را آموزش می‌دهد. پس از اتمام دوره، شرکت‌کنندگان یک نمونه کار (پورتفولیو) از ربات‌های هوش مصنوعی آماده استقرار و اعتماد به نفس کافی برای توسعه و گسترش راه‌حل‌های هوش مصنوعی خود را به دست خواهند آورد.
در دوره آموزشی N8N Mastery Course for Beginners | Build No Code Ai Agents با ساخت ربات‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به کدنویسی آشنا خواهید شد.

تمرکز این مجموعه، به صورت کامل بر روی تولید محتوای هدفمند در موضوعات مختلف تبلیغات، انیمیشن، سینما، موشن گرافیک و ... می باشد که تماما درون محیط پلتفرم های قدرتمند و بروز ساخته می شوند. 

ساخت تبلیغات ترند با json prompt و تبدیل تصویر به ویدئو در WAN2.2 و ساخت تصویر با موتور حیرت انگیر Qwen و کار با فلاکس کانتکست و اموزش قوی ترین موتور تولید ویدئو VEO3به همراه اموزش مبانی Nano Banana
کار با موتور WAN 2.1 قدرتمند ترین ویدئو ساز دنیا به همراه افکت های اختصاصی
تخصصی ترین آموزش جامع هوش مصنوعی
ساخت تصاویر و ویدئو های حرفه ای با استفاده از هوش مصنوعی
آموزش قدم به قدم کار با  FLUX و Stable Diffusion 3 و Recraft و ده ها موتور دیگر
صفر تا صد Comfy UI + Automatic 1111
معجزه ی Flux Redux و Flux Fill

ویژگی های این مجموعه:
- حدود 16 ساعت آموزش روان فارسی
- کار با json prompt و WAN2.2 و موتور حیرت انگیر Qwen
- کار با موتور تولید ویدئو VEO3 و اموزش مبانی Nano Banana
- کار با WAN 2.1 با قابلیت تبدیل متن به ویدئو - تصویر به ویدئو - ویدئو به ویدئو
- کار با موتور تولید ویدئو سریع LTX Video 0.9.5
- تبدیل تصویر به مدل سه بعدی با یک کلیک همراه با تکسچر
- کار با فریم ها در LTX
- افکت های له شدن، بریدن به سبک کیک، باد کردن، حالت خمیری و ... در Wan2.1
- لیپ سینک حرفه ای (هماهنگ سازی صدا با تصویر) - Sonic
- روتوش حرفه ای محصول و تصویر
- از نصب و فعال سازی تا خروجی گرفتن
- صفر تا صد Comfy UI و Automatic 1111
- آموزش کامل Stable Diffusion نسخه 1.5 - XL - 3 برای تولید محتوای تصویری و ویدئویی
- کار با موتور قدرتمند Flux
- کار با Flux Redux - Flux Fill
- کار با Stable Video Diffusion
- کار با Omini Control
- آموزش کامل موتور قدرتمند Recraft (رنک 1 دنیا)
- کار با موتور تولید ویدئو سریع LTX Video
- کار با موتور قدرتمند ساخت ویدئو Hunyuan Video
- ساخت وکتور با هوش مصنوعی
- تبدیل متن به تصویر - تصویر به تصویر - متن به ویدئو و تصویر به ویدئو با تکنیک های مختلف
- کار با Lora های اختصاصی
- ساخت انیمیشن های حرفه ای با استفاده از تکنولوژی های مختلف AI
- تولید ویدئو با استایل های مختلف 
- آشنایی با ابزار های Control Net در موتور های مختلف
- تولید محتوای تبلیغاتی - فانتزی - کارتونی و ...
- کار با موتور های Runway 3 - LumaAI - KlingAI - CogVideo

- بدون نیاز به خرید اکانت و اشتراک خارجی

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.