پی سی دانلود - هوش-مصنوعی

این دوره آموزشی به افراد کمک می‌کند تا نحوه جستجو، تحقیق و تولید محتوا را با استفاده از هوش مصنوعی Perplexity به طور کامل یاد بگیرند. این هوش مصنوعی، رویکرد افراد به جستجو و تحقیق را متحول کرده است. خواه یک دانشجو، متخصص، محقق یا تولید کننده محتوا باشید، این دوره شما را از یک مبتدی مطلق به یک فرد متخصص در زمینه تسلط بر Perplexity تبدیل می‌کند. با یادگیری مهارت‌های این دوره، شما می‌توانید هوشمندانه‌تر کار کنید، سریع‌تر به اطلاعات دست یابید و بهره‌وری خود را با کمک هوش مصنوعی افزایش دهید. در این دوره جامع، افراد همه چیز را از راه‌اندازی حساب کاربری تا تکنیک‌های پیشرفته جستجو، انجام تحقیقات عمیق، مهندسی پرامپت و حتی تولید محتوای بصری به طور مستقیم در محیط Perplexity یاد می‌گیرند. از طریق پروژه‌های عملی در Perplexity Labs، افراد مهارت‌های واقعی را به دست می‌آورند که می‌توانند بلافاصله در زمینه‌های تحصیلی، کسب‌وکار یا بهره‌وری شخصی خود به کار گیرند. با تکمیل این دوره، افراد به مهارت‌های قدرتمند در زمینه تحقیق و بهره‌وری با هوش مصنوعی مجهز می‌شوند تا در زمان صرفه‌جویی کنند، کارایی خود را افزایش دهند و در آینده‌ای که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، پیشرو باقی بمانند. اگر می‌خواهید تحقیقات، تولید محتوا و یادگیری خود را با Perplexity تقویت کنید، این دوره برای شما مناسب است.
در دوره آموزشی Complete Perplexity AI Mastery: A-Z Search & Research Guide با نحوه جستجو و تحقیق به کمک هوش مصنوعی Perplexity آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند از یک مبتدی مطلق به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای تبدیل شوند. در این مسیر، شرکت‌کنندگان مهارت‌های برنامه‌نویسی سنتی را با قدرت توسعه به کمک هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند. در ابتدا، دوره با اصول اولیه توسعه وب مانند HTML و CSS آغاز می‌شود تا پایه و اساس محکمی ایجاد گردد. سپس، به سراغ مبانی جاوا اسکریپت می‌رود تا شرکت‌کنندگان نحوه نوشتن منطق، مدیریت داده‌ها و ایجاد تعامل را بیاموزند. در ادامه، با React.js آشنا می‌شوند تا بتوانند رابط‌های کاربری مدرن، پویا و واکنش‌گرا بسازند. در نهایت، با استفاده از Nest.js و RESTful APIs، نحوه ایجاد بک‌اندهای امن و مقیاس‌پذیر و اتصال فرانت‌اند به پایگاه‌های داده واقعی را فرا می‌گیرند. در تمام طول دوره، به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود که چگونه از پرامپت‌های هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار برنامه‌نویسی استفاده کنند. این تکنیک به آن‌ها کمک می‌کند تا باگ‌ها را سریع‌تر پیدا کنند، نمونه کد تولید کنند و خلاقیت خود را بهبود بخشند. به جای تنها حفظ کردن دستورات، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با همکاری هوش مصنوعی، هوشمندانه‌تر کار کنند. این دوره کاملاً پروژه‌محور است و شرکت‌کنندگان با ساختن پروژه‌های واقعی، از جمله یک پروژه تمام‌عیار وب‌سایت دانشگاه، تمام آموخته‌های خود را به کار می‌گیرند. در پایان دوره، آن‌ها نه تنها می‌دانند چگونه یک برنامه کامل را از صفر بسازند، بلکه با مهارت استفاده از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به روند کاری خود نیز آشنا شده‌اند؛ مهارتی که امروزه برای توسعه‌دهندگان ضروری است.
در دوره آموزشی Full Stack AI Prompt/Vibe coding Developer from Zero to Pro با توسعه‌دهندگی تمام‌عیار به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

نرم‌افزار Cherry Studio یکی از ابزارهای پیشرفته و تخصصی در حوزه طراحی، تولید و مدیریت پروژه‌های دیجیتال است که با تمرکز بر افزایش بهره‌وری و تسهیل فرایندهای کاری، توجه ویژه‌ای به نیازهای کاربران حرفه‌ای و تیم‌های توسعه داده است. این نرم‌افزار با ترکیب امکانات گرافیکی قدرتمند، قابلیت‌های مدیریت پروژه و ابزارهای همکاری تیمی، محیطی یکپارچه و کارآمد را فراهم می‌کند.
Cherry Studio یک پلتفرم جامع دستیار هوش مصنوعی است که به شما امکان می‌دهد تمام مدل‌هایی را که استفاده می‌کنید در یک مکان واحد متمرکز کنید. می‌توانید با دستیارهای مختلف چت کنید، آثار هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی خلق کنید یا محتوا را بدون نیاز به جابجایی بین ابزارهای مختلف ترجمه کنید.

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، اولین آموزش جامع در پلتفرم یودمی است که به شما کمک می‌کند تا به طور کامل بر ابزار Google Flow و مدل انقلابی Veo3 آن مسلط شوید. این دوره تنها یک آموزش ساده نیست، بلکه گذرنامه‌ای برای ورود شما به نسل جدید تولید محتوای خلاقانه است. در حالی که دیگران هنوز با نرم‌افزارهای پیچیده و ویرایش‌های زمان‌بر دست و پنجه نرم می‌کنند، شما به راحتی می‌توانید متن‌ها و تصاویر خود را به کلیپ‌های ویدیویی خیره‌کننده و با کیفیت بالا تبدیل کنید. این دوره فراتر از اصول اولیه پیش می‌رود و به شما نشان می‌دهد که چگونه به صورت واقعی بر Google Flow تسلط پیدا کنید. برنامه درسی به دقت طراحی شده تا شما را با هنر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) آشنا کند و تکنیک‌های دقیقی را برای دستیابی به نتایج بصری خیره‌کننده و صدای کاملاً هماهنگ به شما آموزش دهد. یاد می‌گیرید که چگونه با دستورات متنی ساده، زاویه دوربین، نورپردازی، و حس و حال ویدیو را کنترل کنید و به این ترتیب قدرت یک استودیوی کامل تولید محتوا را در اختیار بگیرید.
در دوره آموزشی Google Flow Masterclass- Make AI Video from Prompts & Images با ساخت ویدیوهای حرفه‌ای با هوش مصنوعی 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.