پی سی دانلود - علم-داده

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 آموزشی برای دانشجویانی طراحی شده که می‌خواهند از یک برنامه‌نویس مبتدی به یک متخصص در کتابخانه نام‌پای تبدیل شوند. نام‌پای زیربنای اصلی تقریباً تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از جمله این کتابخانه‌ها می‌توان به سای‌پای (SciPy)، پانداس (Pandas)، پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) اشاره کرد. این دوره به افراد کمک می‌کند تا چالش‌های رایج در یادگیری نام‌پای را پشت سر بگذارند و از صرفاً استفاده از توابع فراتر رفته و به درکی عمیق از عملکرد داخلی آن برسند. این دوره یک آموزش ساده در مورد توابع نام‌پای نیست. بلکه رویکرد آن بر پرورش تفکر نام‌پای در دانشجویان تمرکز دارد تا بتوانند با اطمینان، کدهای حرفه‌ای را نوشته و اشکال‌زدایی کنند. دانشجویان در طول دوره با مفاهیم گام‌به‌گام و از طریق تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌های واقعی و آزمون‌ها آشنا می‌شوند. در پایان این دوره، آن‌ها تنها توابع نام‌پای را نمی‌شناسند، بلکه نحوه عملکرد آن در پشت پرده محاسبات مربوط به سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نیز درک خواهند کرد. این دانش به دانشجویان اعتماد به نفس لازم برای کار با کتابخانه‌های پیشرفته و پروژه‌های دنیای واقعی را می‌دهد.
در دوره آموزشی NumPy Mastery for Machine Learning & AI-Beginner to Pro 2025 با کتابخانه نام‌پای، نحوه تفکر در آن، و کاربردهای آن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را از اصول اولیه MongoDB به سمت پایگاه‌های داده وکتور پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی هدایت می‌کند. این دوره برای افراد مبتدی و علاقه‌مندانی که می‌خواهند تکنیک‌های پایگاه داده مدرن و ادغام هوش مصنوعی را فرا بگیرند، بسیار مناسب است. در طول دوره، شرکت‌کنندگان با ابزارهای مختلفی از جمله MongoDB Shell، Compass، PyMongo، و MongoDB Atlas کار خواهند کرد و با مفاهیم پایگاه داده وکتور، جستجوهای متنی، و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند Pipeline Aggregation آشنا می‌شوند. آنها همچنین به صورت عملی با LangChain و OpenAI LLMs کار می‌کنند تا یاد بگیرند چگونه متن تولید کرده و از OpenAI Embeddings استفاده کنند. این دوره به صورت عملی طراحی شده و با ارائه منابعی مانند نوت‌بوک‌های کامل ژوپیتر، دیتاست‌های نمونه، فایل‌های پیکربندی، و کدهای شروع، یادگیری را تسهیل می‌کند. تمرین‌های عملی و راه‌حل‌های مربوط به آنها نیز ارائه شده است تا شرکت‌کنندگان بتوانند مهارت‌های خود را تقویت کنند. یکی از بخش‌های کلیدی این دوره، آموزش ساخت سیستم‌های RAG (تولید مبتنی بر بازیابی) است که در آن‌ها پایگاه‌های داده سنتی با فناوری‌های هوش مصنوعی در MongoDB Atlas ترکیب می‌شوند. به طور کلی، این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای کار با پایگاه‌های داده مدرن و فناوری‌های هوش مصنوعی مرتبط را کسب کنند.
در دوره آموزشی MongoDB Atlas Vector Database: Zero to Advanced with Python با پایگاه داده MongoDB و تکنیک‌های پیشرفته آن، از جمله پایگاه داده وکتور، و همچنین ادغام آن با هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

به دوره کامل آموزش SQL در عصر هوش مصنوعی خوش آمدید. این یک دوره آموزشی جامع و عملی است که برای تبدیل یک مبتدی مطلق به یک متخصص ماهر در زبان SQL طراحی شده است، تا بتوانید در دنیای امروزی که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، با چالش‌های واقعی داده‌ها روبرو شوید. در این دوره، شما تمام چیزهایی را که برای درک، نوشتن و بهینه‌سازی موثر کوئری‌های SQL نیاز دارید، بدون توجه به پیش‌زمینه خود، یاد خواهید گرفت. از راه‌اندازی محیط کار گرفته تا تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته، شما را گام به گام در این زبان قدرتمند که به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در سراسر جهان کمک می‌کند، راهنمایی خواهیم کرد. این دوره شامل بخش‌های مختلفی است که هر یک بر روی جنبه خاصی از SQL تمرکز دارند.
در دوره آموزشی Complete SQL Bootcamp in the ERA of AI from Zero to Expert با مباحث مرتبط با زبان برنامه‌نویسی SQL آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع برای کسانی طراحی شده است که به دنبال یادگیری کامل نحوه ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در نرم‌افزار R Studio هستند. پس از اتمام این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود مشکلات کسب‌وکار را که با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک قابل حل هستند، شناسایی کنند. همچنین، آن‌ها توانایی ایجاد و تحلیل نتایج این مدل‌ها را در R Studio خواهند داشت. هدف این دوره، فراهم کردن یک پایه محکم برای تمرین، بحث و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. به تمام شرکت‌کنندگان این دوره گواهینامه قابل تأیید اتمام دوره اعطا می‌شود. این دوره به ویژه برای مدیران کسب‌وکار، مدیران اجرایی، یا دانشجویانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار ببرند، مفید است. این دوره با آموزش محبوب‌ترین تکنیک یادگیری ماشین، یعنی رگرسیون خطی، به آن‌ها یک پایه قوی می‌دهد. این دوره تمام مراحل لازم برای حل یک مشکل کسب‌وکار با استفاده از رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد. در حالی که بسیاری از دوره‌ها فقط بر روی نحوه اجرای تحلیل تمرکز می‌کنند، این دوره بر اهمیت مراحل قبل و بعد از تحلیل نیز تأکید دارد. قبل از تحلیل، آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها بسیار مهم است. پس از تحلیل نیز، دانشجویان می‌آموزند که چگونه کیفیت مدل خود را ارزیابی و نتایج را تفسیر کنند تا بتوانند به کسب‌وکار خود کمک کنند.
در دوره آموزشی Linear Regression and Logistic Regression using R Studio با تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که مایلند مهارت‌های خود را به عنوان متخصص یادگیری ماشین ارتقا دهند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند. برای دستیابی به این هدف، نیازی به آموزش رسمی در علم داده نیست. در طول این دوره، مَت هریسون به عنوان مدرس، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم کلیدی یادگیری ترکیبی آشنا می‌کند. در این دوره، روش‌های مختلف یادگیری ترکیبی از جمله بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه این روش‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند سایکیت‌لرن (scikit-learn) و ایکس‌جی‌بوست (XGBoost) پیاده‌سازی کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی در وظایف واقعی یادگیری ماشین مجهز خواهند شد. این دوره با گیت‌هاب کداسپیسز (GitHub Codespaces) یکپارچه شده است؛ یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات محلی فراهم می‌کند. با استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز، می‌توان در هر زمان و از هر دستگاهی به صورت عملی تمرین کرد – و این در حالی است که از ابزاری استفاده می‌شود که به احتمال زیاد در محیط کار نیز با آن مواجه خواهید شد. برای شروع کار، مطالعه بخش "استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز" همراه با این دوره توصیه می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از یادگیری ترکیبی پیدا کرده و آن را در پروژه‌های خود به کار گیرند، که این امر به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. تأکید این دوره بر جنبه‌های عملی پیاده‌سازی و استفاده از ابزارهای صنعتی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند دانش خود را مستقیماً در سناریوهای واقعی به کار گیرند و به متخصصانی کارآمد در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، دانش کاملی را در زمینه زبان برنامه‌نویسی R و کاربردهای آن در علم داده در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. این دوره با مبانی و مفاهیم اساسی R آغاز شده و به تدریج به موضوعات پیشرفته‌تری مانند دستکاری داده‌ها، ساختارهای داده، توابع، تحلیل داده‌ها، آمار توصیفی و تصویرسازی داده‌ها با استفاده از GGPLOT2 می‌پردازد. این دوره شامل تمرینات عملی، مطالعات موردی و پنج پروژه عملی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در حل مسائل واقعی علم داده تقویت کنند. هدف این دوره، آماده‌سازی افراد برای ورود به بازار کار به عنوان متخصصان علم داده با دانش و مهارت‌های لازم است.
در دوره آموزشی R Programming Ninja Course 2025:Data Science with 5 Projects با مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای علم داده با استفاده از زبان برنامه نویسی R آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.