پی سی دانلود - هوش-مصنوعی

این دوره آموزشی جامع به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شبکه‌های 5G می‌پردازد. مدرس با ارائه مفاهیم اساسی و کلیدی، چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی این فناوری‌ها را در شبکه‌های مخابراتی تشریح می‌کند. در این دوره، مخاطبان با مفاهیم هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبان بزرگ و یادگیری فدرال آشنا شده و پتانسیل استفاده از آن‌ها در زمینه‌های مختلف مانند بهینه‌سازی شبکه، مدیریت ترافیک، امنیت شبکه و برش شبکه را درک خواهند کرد. همچنین، جنبه‌های نظارتی، روندهای آتی و ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مخابرات نیز مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای مدیران، مهندسان و دانشجویانی که علاقه‌مند به درک عمیق و کاربردی از نقش هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی AI in 5G Networks: Deployment Aspects, Risks and Telecom LLM با کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه از ابزار قدرتمند DeepSeek برای افزایش بهره‌وری و بهبود گردش کار خود استفاده کنند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مبانی ساختن درخواست‌های مؤثر آشنا می‌شوند و درک می‌کنند که DeepSeek چه تفاوت‌هایی با ChatGPT دارد. آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه وظایفی مانند نوشتن، ویرایش، تحقیق و تحلیل را به طور خودکار انجام دهند و چگونه از الگوهای آماده برای تولید خروجی‌های ساختاریافته مانند فهرست‌ها، چک‌لیست‌ها، جداول و کدهای منبع استفاده کنند. علاوه بر این، این دوره کاربردهای عملی DeepSeek را در زمینه‌های مختلف از جمله بازاریابی، آموزش، برنامه‌ریزی پروژه، بهبود کارایی عملیاتی و مربیگری شخصی مورد بررسی قرار می‌دهد. به عنوان یک مزیت اضافی، ماژول‌های اختصاصی در مورد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و مهندسی پیشرفته درخواست با ChatGPT نیز در این دوره گنجانده شده است تا دانش شرکت‌کنندگان در زمینه هوش مصنوعی به طور کلی ارتقا یابد. هدف نهایی این دوره این است که شرکت‌کنندگان بتوانند با استفاده از DeepSeek و سایر ابزارهای هوش مصنوعی، کارهای خود را بهینه‌سازی کرده و به نتایج بهتری دست یابند.
در دوره آموزشی DeepSeek Mastery: Boost Productivity with AI با نحوه استفاده از ابزار DeepSeek برای افزایش کارایی و خودکارسازی امور آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با ادغام قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی کرسر (Cursor AI) با مجموعه‌ای از ابزارهای وب مدرن و کارآمد، مهارت‌های لازم برای توسعه اپلیکیشن‌های فول‌استک را کسب می‌کنند. این ابزارها شامل Next.js 15 برای ساخت رابط کاربری قدرتمند، TypeScript برای تضمین کدنویسی ایمن و مقیاس‌پذیر، Tailwind CSS برای طراحی واکنش‌گرا و زیبا، و Shadcn UI برای کامپوننت‌های رابط کاربری از پیش طراحی‌شده می‌شوند. همچنین، برای مدیریت داده‌ها از Drizzle ORM به همراه پایگاه داده Neon PostgreSQL استفاده خواهد شد و احراز هویت کاربران با استفاده از Clerk انجام می‌گیرد. رویکرد این دوره بر پایه پروژه است و در طی آن، شرکت‌کنندگان اپلیکیشن FlashyCardy را خواهند ساخت. این اپلیکیشن کارت‌های فلش (فلش‌کارت) به کاربران امکان می‌دهد تا ثبت‌نام کنند، مجموعه‌های کارت و کارت‌های جدید ایجاد کنند و با استفاده از سیستم پرداخت Stripe و Clerk billing، به طرح حرفه‌ای (Pro plan) ارتقا یابند. در این پروژه، سیستم کامل احراز هویت، دسترسی مبتنی بر نقش (Role-based access)، و یک سیستم اشتراک (Subscription) با مدل SaaS پیاده‌سازی می‌شود. نکته حائز اهمیت این است که تمام کدنویسی این اپلیکیشن با هدایت هوش مصنوعی کرسر انجام خواهد شد، که به آن "کدنویسی ویبی" (Vibe Coding) نیز گفته می‌شود؛ به عبارت دیگر، نیازی به کدنویسی دستی نیست.
در دوره آموزشی Cursor AI Beginner to Pro: Build Production Web Apps with AI با ساخت اپلیکیشن‌های تحت وب آماده تولید با هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

«چگونگی استفاده از داده» مجموعه‌ای شامل ۳ دوره است که برای تجهیز فراگیران به مهارت‌های ضروری لازم برای شروع یک حرفه در زمینه تحلیل داده طراحی شده است. این تخصص بر توانایی شناسایی و پاسخ‌گویی به سؤالات حیاتی کسب‌وکار با استفاده از داده‌ها تأکید دارد، در حالی که یک پایه جامع در فرایندهای کلیدی تحلیل داده ارائه می‌دهد. در دوره اول، شرکت‌کنندگان با اصول تحلیل داده، علم داده و آنالیز داده آشنا می‌شوند. آن‌ها ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری را از طریق مطالعات موردی واقعی فرا می‌گیرند. در ادامه، بر تکنیک‌های آماده‌سازی و ساماندهی داده با استفاده از SQL مسلط می‌شوند و تجربه عملی در ذخیره‌سازی، دسترسی و دست‌کاری داده‌ها با استفاده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دست می‌آورند. با ورود به مرحله تحلیل اکتشافی داده (EDA) با پایتون، شرکت‌کنندگان مهارت‌هایی در بازرسی، پرس‌وجو، خلاصه‌سازی و بصری‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند. علاوه بر این، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده —مانند رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و خوشه‌بندی— را برای حل چالش‌های پیچیده کسب‌وکار و انجام پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده به کار ببرند. در نهایت، شرکت‌کنندگان در ایجاد بصری‌سازی‌های تأثیرگذار با Tableau و ارائه مؤثر بینش‌های داده به ذینفعان تخصص پیدا می‌کنند، که آن‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری آگاهانه را در سناریوهای واقعی هدایت کنند. این تخصص شامل انواع تکالیف با نمره و تمرینی است، هم در قالب بررسی‌های یادگیری با تلاش‌های متعدد و هم در قالب تکالیف برنامه‌نویسی از طریق پلتفرم Codio. تکالیف تمرینی در این دوره برای نمره نهایی محاسبه نمی‌شوند. تمامی تکالیف دیگر به صورت خودکار نمره‌دهی می‌شوند و بازخورد فوری به فراگیران ارائه می‌دهند. لطفاً در صورت داشتن هرگونه سؤال در مورد تکالیف یا دستورالعمل‌ها، در انجمن‌های گفتگو واقع در هر ماژول شرکت کنید. مرورگر Google Chrome برای تکمیل تکالیف کدنویسی توصیه می‌شود.
در دوره آموزشی How to Use Data Specialization با تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و ارائه بینش‌های کاربردی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، اولین دوره عمومی آموزش داده‌های هوش مصنوعی در جهان است. در این دوره فشرده، شرکت‌کنندگان تمام مهارت‌ها و دانش لازم برای موفقیت در حوزه آموزش داده‌های هوش مصنوعی را کسب خواهند کرد؛ حوزه‌ای نوظهور و با رشد سریع که آینده مدل‌های هوش مصنوعی و به طور کلی هوش مصنوعی را شکل می‌دهد. در ابتدا، دوره به طور مختصر به مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی که برای درک این حوزه ضروری هستند، مانند یادگیری ماشین، می‌پردازد. سپس، شرکت‌کنندگان به تسلط بر ایجاد و ارزیابی داده‌های انسانی برای تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی مانند تنظیم دقیق نظارت شده (Supervised fine-tuning) و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback) می‌رسند. پس از تسلط بر این مفاهیم، دوره به بررسی استانداردهای کیفیت و ایمنی داده‌ها می‌پردازد که هدایت‌کننده آموزش پرکاربردترین مدل‌های هوش مصنوعی امروزی هستند؛ مدل‌هایی که به طور پنهانی توسط رهبران صنعت مانند OpenAI و Cohere استفاده می‌شوند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه یافتن اولین شغل به عنوان مربی داده هوش مصنوعی/آموزگار هوش مصنوعی به پایان می‌رسد. با تکامل مدل‌های هوش مصنوعی، تقاضا برای مربیان داده ماهر افزایش می‌یابد و فرصت‌هایی برای استقلال مالی و رشد شغلی در سراسر جهان فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی The Complete AI Data Training Course 2025 با آموزش داده‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های لازم برای ساختن عامل‌های هوش مصنوعی شخصی‌شان را ارائه می‌دهد. این دوره تمام جنبه‌های کلیدی توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که فراگیران درک کاملی از مفاهیم و تکنیک‌های اساسی به دست می‌آورند. محتوای فعلی دوره همچنان ارزشمند و آموزنده است و مبنای محکمی را برای درک اصول ساخت عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. با این حال، یک نسخه به‌روز‌شده و بهبودیافته از این دوره در اواخر فوریه منتشر خواهد شد که شامل مطالب جدیدتر و رویکردهای پیشرفته‌تری در این زمینه خواهد بود. این به‌روزرسانی با هدف ارائه بهترین و مرتبط‌ترین تجربه یادگیری به شرکت‌کنندگان انجام می‌شود. بنابراین، فراگیران می‌توانند با اطمینان از محتوای فعلی بهره‌مند شوند و منتظر نسخه کامل‌تر و جامع‌تر در آینده نزدیک باشند. این دوره برای افرادی طراحی شده است که علاقه‌مند به ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و ساخت ابزارهای هوشمند خود هستند.
در دوره آموزشی AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت عامل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

دوره "آمار و آزمون فرضیه برای علم داده" یک دوره جامع یودمی است که شرکت‌کنندگان را با دانش آماری و مهارت‌های تحلیل داده‌ای که برای موفقیت در حوزه علم داده حیاتی هستند، توانمند می‌سازد. این دوره با هدف ارائه درکی عمیق از نقش محوری آمار در استخراج بینش‌های داده‌محور و شکل‌دهی به درک ما از اطلاعات طراحی شده است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های ضروری پایتون را برای دستکاری و بصری‌سازی مؤثر داده‌ها فرا خواهند گرفت. این شامل توانایی طبقه‌بندی داده‌ها برای آماده‌سازی تحلیل‌های معنادار، و خلاصه‌سازی داده‌ها با استفاده از معیارهایی نظیر میانگین، میانه و مد است. همچنین، شرکت‌کنندگان با مفاهیم تغییرپذیری داده‌ها مانند دامنه، واریانس و انحراف معیار آشنا می‌شوند و روابط بین متغیرها را با استفاده از همبستگی و کوواریانس درک می‌کنند. این دوره به بررسی شکل و توزیع داده‌ها با استفاده از تکنیک‌هایی مانند چارک‌ها و صدک‌ها می‌پردازد و روش‌های استانداردسازی داده‌ها و محاسبه نمرات Z را آموزش می‌دهد. بخش قابل توجهی از دوره به نظریه احتمالات و کاربردهای عملی آن اختصاص دارد؛ از جمله پایه‌ریزی محاسبات احتمالات با نظریه مجموعه‌ها، بررسی احتمال رخدادها تحت شرایط خاص، و کشف قدرت احتمال بیزی در سناریوهای واقعی. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود مسائل پیچیده شمارش را به راحتی حل کنند و با مفهوم متغیرهای تصادفی و نقش آن‌ها در احتمال آشنا شوند. در نهایت، این دوره به بررسی توزیع‌های احتمالی مختلف و کاربردهای آن‌ها می‌پردازد و بینشی جامع در مورد ابزارهای آماری ضروری برای تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی Statistics and Hypothesis Testing for Data science با مفاهیم کلیدی آمار و احتمال برای تحلیل داده‌ها آشنا خواهید شد.

این دوره، دانش‌آموزان را قادر می‌سازد تا به یک برنامه‌نویس پایتون تبدیل شوند و یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها را برای کارفرمایان در سال 2024 کسب کنند. این دوره دانش و مهارت‌های اساسی لازم برای کار با پایتون و ایجاد اسکریپت‌های شخصی برای وظایف روزمره را به دانشجویان ارائه می‌دهد. دانشجویان در این دوره مهارت‌های لازم برای شناسایی و ساخت دستورات مورد نیاز برای انجام وظایف خاص را فرا می‌گیرند. علاوه بر این، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه اسکریپت‌هایی برای انجام کارهای پیشرفته مانند خودکارسازی وظایف تکراری و بسیاری موارد دیگر بسازند. انتظار نمی‌رود که دیگران شما را برای یادگیری این مهارت ترغیب کنند. سعی کنید نیاز و تقاضای زمان کنونی را شناسایی کرده و این فرصت را غنیمت بشمارید تا با یادگیری این مهارت جدید، همگام با زمان و فناوری‌های روز پیش بروید. با اتمام این دوره، دانشجویان در نوشتن کد پایتون بسیار کارآمد خواهند شد. یک مربی حرفه‌ای که به هزاران دانشجو در یادگیری پایتون کمک کرده است، در این دوره شما را همراهی می‌کند. بیایید و از کلاس لذت ببرید در حالی که این ابزار قدرتمند را می‌آموزید.
در دوره آموزشی Python in 10 Days: The Ultimate Beginner's Bootcamp با برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره جامع با هدف توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای ساخت برنامه‌های کاربردی وب پیچیده با استفاده از Next.js، فریم‌ورک محبوب React، طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در طول این دوره، به عمق دنیای توسعه فول‌استک قدم خواهند گذاشت و از مبانی Next.js شروع کرده و به سمت موضوعات پیشرفته حرکت خواهند کرد. آنها یاد خواهند گرفت که چگونه برنامه‌های پویا و با عملکرد بالا ایجاد کنند که از رندرینگ سمت سرور (SSR)، تولید سایت استاتیک (SSG) و هیدراسیون سمت کلاینت بهره می‌برد.
در دوره آموزشی NextJS Fullstack Course (SupaBlog AI App) با توسعه برنامه‌های وب فول‌استک با استفاده از Next.js آشنا خواهید شد.