پی سی دانلود - ai-development

دنیای توسعه نرم‌افزار با سرعت خیره‌کننده‌ای به سمت استفاده از ابزارهای هوشمند حرکت می‌کند و این دوره آموزشی دقیقاً بر همین تحول تمرکز دارد. هدف اصلی این دوره، آموزش نحوه استفاده بهینه از ابزارهای هوش مصنوعی برای کاهش زمان توسعه و افزایش کیفیت طراحی است. در این مسیر، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه رویاهای خود را در قالب طرح‌های گرافیکی با Figma AI پیاده‌سازی کنند و سپس با بهره‌گیری از قدرت Cursor AI، آن طرح‌ها را بدون نیاز به ساعت‌ها کدنویسی دستی، به زبان برنامه نویسی فلاتر (Flutter) تبدیل نمایند.
این دوره به صورت کاملاً عملی و پروژه‌محور تدوین شده است تا مفاهیم تئوری بلافاصله در محیط واقعی تست شوند. تمرکز بر این است که دانشجو بیاموزد چگونه از هوش مصنوعی نه فقط به عنوان یک ابزار ساده، بلکه به عنوان یک همکار و دستیار هوشمند در تمام مراحل ساخت اپلیکیشن استفاده کند. از طراحی چیدمان‌های مدرن و زیبا گرفته تا پیاده‌سازی منطق برنامه‌نویسی و رفع خطاها، همگی با تکیه بر جدیدترین متدهای سال ۲۰۲۶ آموزش داده می‌شوند. این رویکرد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به جای درگیر شدن در جزئیات تکراری کدنویسی، بر روی خلاقیت و تجربه کاربری (UX) تمرکز کنند.
در دوره Design with Figma AI, Build with Cursor AI in Flutter (2026) با طراحی مدرن و ساخت سریع اپلیکیشن‌های موبایل به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به صورت تخصصی بر حوزه نوین و پرطرفدار عامل‌های هوشمند (AI Agents) تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه با بهره‌گیری از توانمندی‌های کتابخانه LangChain و قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته‌ای نظیر Google Gemini، سیستم‌هایی فراتر از چت‌بات‌های ساده خلق کنند. در طول این مسیر آموزشی، دانش‌جویان با مفاهیم بنیادی و زیرساختی عامل‌های هوشمند آشنا شده و گام‌به‌گام به سمت طراحی سیستم‌های پیچیده و آماده برای ورود به بازار کار و محیط‌های تولیدی حرکت می‌کنند.
تفاوت کلیدی عامل‌های هوشمند با ابزارهای چت سنتی در توانایی آن‌ها برای «تفکر و استدلال» نهفته است. در این دوره، مدرس با رویکردی پروژه‌محور و عملی نشان می‌دهد که چگونه یک عامل هوشمند می‌تواند از ابزارهای مختلف استفاده کند، به پایگاه‌های داده و APIهای خارجی متصل شود، تاریخچه تعاملات با کاربر را به خاطر بسپارد و در نهایت وظایف دشوار و زمان‌بر را به صورت خودکار انجام دهد.
در دوره Agentic AI: Deploy LangChain AI Agent Projects to Production با طراحی و استقرار سیستم‌های خودمختار هوشمند آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور توامان رو به افزایش است، روش‌های سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده کاربران نیستند. این دوره آموزشی با هدف عبور از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شده است تا به متخصصان نشان دهد چگونه می‌توانند سیستم‌های توصیه‌گر موجود را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی ارتقا بخشند. مدرس دوره، ریشابا میسرا، با تمرکز بر جنبه‌های فنی و عملی، مفاهیم کلیدی همچون تولید تعبیه‌ها (Embeddings)، بازرتبه‌بندی معنایی (Semantic Reranking) و مقابله با چالش «شروع سرد» (Cold Start) را تشریح می‌کند.
بخش مهمی از این آموزش به معماری‌های بومی هوش مصنوعی مولد (GenAI-native) اختصاص یافته است. این معماری‌ها امکان ایجاد تجربه‌های پویا و تعاملی مانند جستجوی گفتگو‌محور و توصیه‌های چندرسانه‌ای (Multimodal) را فراهم می‌کنند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای ایستا فاصله گرفته و به سمت سیستم‌هایی حرکت کنند که قادر به درک عمیق‌تری از نیات کاربران هستند.
در دوره Building LLM-Powered Recommendation Systems با مفاهیم و زیرساخت‌های نوین طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر GenAI آشنا خواهید شد.

دنیای هوش مصنوعی از مدل‌های ساده چت‌بات فراتر رفته و به سمت «عامل‌های هوشمند» حرکت کرده است؛ موجودیت‌هایی که نه تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند از ابزارها استفاده کرده و وظایف پیچیده را به صورت خودکار انجام دهند. در این دوره آموزشی، اپریل گیتنز (April Gittens)، مهندس باسابقه هوش مصنوعی، به زبانی ساده و تخصصی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با بهره‌گیری از قدرت پایتون و افزونه کاربردی AI Toolkit در محیط ویرایشگر Visual Studio Code، عامل‌هایی ساخت که توانایی تعامل هوشمندانه با محیط را داشته باشند.
بخش اول آموزش بر پایه و اساس معماری عامل‌ها تمرکز دارد. مخاطب می‌آموزد که یک عامل هوشمند دقیقاً چگونه فکر می‌کند و چطور می‌توان با نوشتن دستورات (Prompts) اثربخش، رفتار آن را هدایت کرد. همچنین استفاده از اسکیماها (Schemas) برای دریافت خروجی‌های ساختاریافته آموزش داده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که عامل هوشمند، داده‌ها را به شکلی دقیق و قابل استفاده برای برنامه‌های دیگر ارائه می‌دهد.
در مراحل پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با تعریف ابزارهای اختصاصی (Custom Tools)، قابلیت‌های عامل خود را گسترش دهند. این یعنی عامل هوشمند فقط به دانش متنی محدود نمی‌شود و می‌تواند عملیاتی مانند جستجوی داده یا محاسبات خاص را انجام دهد. علاوه بر این، دوره به موضوع حیاتی ارزیابی پاسخ‌ها می‌پردازد. با استفاده از معیارهای سنجش داخلی (Metrics)، برنامه‌نویس می‌تواند کیفیت و دقت عملکرد عامل را بررسی کرده و آن را برای سناریوهای واقعی و چالش‌برانگیز در دنیای صنعت آماده کند.
در دوره آموزشی Creating Agents with Python and the AI Toolkit for Visual Studio Code با نحوه طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی عامل‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

بسیاری از متخصصان بر این باورند که محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی ناشی از ضعف مدل‌های زبانی است، اما واقعیت این است که شکست این سیستم‌ها اغلب از دستورالعمل‌های ضعیف، آزمایش‌نشده، ناامن یا مدیریت‌نشده ریشه می‌گیرد. این دوره آموزشی با هدف تغییر دیدگاه کاربران از نوشتن دستورالعمل‌های مبتنی بر «آزمون و خطا» به سمت یک رویکرد «مهندسی‌محور» طراحی شده است. در این مسیر، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه با دقت و سخت‌گیری مشابه در مهندسی نرم‌افزار، با دستورالعمل‌های هوش مصنوعی برخورد کنند و آن‌ها را به عنوان دارایی‌های ارزشمند تولیدی مدیریت نمایند.
در بخش‌های مختلف این دوره، مفاهیم حیاتی مانند نسخه‌بندی دستورالعمل‌ها، انجام تست‌های A/B برای یافتن بهترین خروجی، و اجرای تست‌های رگرسیون جهت اطمینان از پایداری مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین تمرکز ویژه‌ای بر مباحث امنیت و بررسی‌های ایمنی وجود دارد تا از سوءاستفاده‌های احتمالی یا خروجی‌های نامطلوب جلوگیری شود. شرکت‌کنندگان از طریق آزمایشگاه‌های عملی و مثال‌های واقعی در دنیای تجارت، تجربه کسب می‌کنند که چگونه حتی کوچک‌ترین تغییر در ساختار یک دستورالعمل می‌تواند تأثیرات شگرف و تعیین‌کننده‌ای بر پارامترهای کلیدی پروژه داشته باشد. این پارامترها شامل دقت پاسخ‌دهی، هزینه‌های پردازشی، سرعت پاسخ‌دهی (Latency)، ایمنی داده‌ها و در نهایت قابلیت اطمینان کل سیستم هوش مصنوعی است.
در دوره آموزشی Applied Prompt Engineering for AI Systems با اصول حرفه‌ای طراحی و بهینه‌سازی سیستماتیک دستورالعمل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این مسترکلاس جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اصلی یادگیری ماشین به سمت ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی آماده برای تولید و اجرا هدایت کند. این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، یا هر متخصص فناوری که به دنبال پیشرو بودن در انقلاب هوش مصنوعی است، تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را فراهم می‌آورد. در این بخش، به بررسی عمیق مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning) پرداخته می‌شود. شرکت‌کننده با مفاهیمی مانند جاسازی‌ها (embeddings)، ترانسفورمرها (transformers) و مدل‌های انتشار (diffusion models) که قدرت‌بخش هوش مصنوعی مدرن هستند، آشنا خواهد شد. همچنین نحوه کار مدل‌های بنیادین (foundation models) کلیدی مانند GPT، Claude و Stable Diffusion به طور عملی تشریح می‌شود. این بخش بر ساخت و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای تولید محاوره و متن تمرکز دارد. تکنیک‌هایی مانند قطعه‌بندی واژگان (tokenization)، دسته‌بندی متن (text classification)، مدل‌سازی موضوع (topic modeling) و شناسایی موجودیت نامدار (named entity recognition) آموزش داده می‌شود. همچنین درک کاملی از معیارهای ارزیابی و بنچمارک‌های مورد استفاده توسط رهبران صنعت کسب خواهد شد. برای کاربردهای تخصصی، نحوه پیاده‌سازی تنظیم دقیق تحت نظارت (supervised fine-tuning) آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Mastering Generative AI From Neural Networks to Multi-Agents با مفاهیم یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، تولید تصویر و تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی مدل آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به استفاده از قدرت هوش مصنوعی به صورت خصوصی و بر روی رایانه‌های شخصی خود می‌پردازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ باز مانند Llama، Gemma و DeepSeek آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه این مدل‌ها را از طریق ابزارهایی مانند Ollama و LM Studio بر روی سیستم‌های خود راه‌اندازی و اجرا کنند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی کاربران برای بهره‌گیری از مزایای هوش مصنوعی پیشرفته بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری است. این دوره به طور جامع به مباحثی از جمله نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای لازم، دانلود و مدیریت مدل‌های زبانی، اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی مختلف و استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی محلی می‌پردازد. همچنین، مزایای استفاده از مدل‌های محلی و باز در مقایسه با سرویس‌های ابری، مانند کاهش هزینه‌ها، افزایش حریم خصوصی و امکان سفارشی‌سازی عمیق، به طور کامل مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا به طور مستقل و با استفاده از منابع رایگان، از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر روی رایانه‌های شخصی خود بهره‌مند شوند.
در دوره آموزشی Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی آشنا خواهید شد.

در حال حاضر، هوش مصنوعی عاملیت‌محور (Agentic AI) حتی از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نیز تحول‌آفرین‌تر ظاهر شده است. سازمان‌ها با عجله در تلاشند تا مدل‌های کسب‌وکار خود را برای پیاده‌سازی کاربردهای هوش مصنوعی عاملیت‌محور متحول کنند تا با ارزش‌آفرینی تجاری، از رقبا پیشی بگیرند. همانطور که سازمان‌ها گردش‌کارهای موجود خود را برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی عاملیت‌محور تغییر می‌دهند، با گردش‌کارهای تجاری جدیدی مواجه خواهند شد که می‌توانند به صورت تصاعدی به جریان‌های درآمدی آن‌ها ارزش اضافه کنند. بنابراین، هوش مصنوعی عاملیت‌محور از هم‌اکنون تأثیر عمیقی در بخش‌ها و صنایع مختلف گذاشته است. به عنوان ارائه‌دهندگان فناوری و راه‌حل، لازم است تا در فناوری‌های مدرن و تحول‌آفرین مانند این حوزه پیشرو باشیم تا برای مشتریان خود مرتبط باقی بمانیم و آن‌ها را در مسیر پذیرش هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی عاملیت‌محور راهنمایی کنیم.
در دوره آموزشی Master Agentic AI with LangGraph, Streamlit and OpenAI با توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی عاملیت‌محور آشنا خواهید شد.

این دوره به افراد می‌آموزد که چگونه از پلتفرم بدون کدنویسی Dify برای ایجاد چت‌بات‌های هوش مصنوعی، ایجنت‌های هوش مصنوعی، تولیدکننده‌های متن هوش مصنوعی و گردش‌های کاری خودکار هوش مصنوعی بدون درگیر شدن با مسائل امنیتی، میزبانی یا مدیریت API استفاده کنند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه ساختار prompts را تعیین کنند، پایگاه‌های دانش را مدیریت کنند و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را به برنامه‌های هوش مصنوعی خود متصل کنند تا آن‌ها را هوشمندتر سازند. هدف نهایی این دوره این است که شرکت‌کنندگان بتوانند برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی کاملاً کاربردی (شامل ایجنت‌ها، چت‌بات‌ها، گردش‌های کاری و موارد دیگر) را بسازند و منتشر کنند، در حالی که از رابط کاربری بصری و بدون کد Dify برای ایجاد آسان این برنامه‌ها بهره می‌برند. این رویکرد به کاربران امکان می‌دهد تا به سرعت و بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی عمیق، از قدرت هوش مصنوعی در اتوماسیون وظایف و بهبود فرایندها استفاده کنند. Dify با فراهم کردن یک محیط ساده و متمرکز، موانع ورود به دنیای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی را به طور چشمگیری کاهش می‌دهد و به افراد با زمینه‌های مختلف این امکان را می‌دهد تا ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنند. این دوره برای هر کسی که علاقه‌مند به استفاده از هوش مصنوعی برای حل مشکلات واقعی یا بهبود کارایی است، مناسب می‌باشد.
در دوره آموزشی AI Agents with Dify - Build No-Code AI Agents with Dify با ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فراگیران را با مبانی و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب TensorFlow آشنا می‌سازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان ابتدا با مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی و TensorFlow آشنا شده و سپس به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی می‌پردازند. این دوره با تمرکز بر کاربردهای عملی، به بررسی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و تکنیک انتقال یادگیری برای مسائل مربوط به بینایی کامپیوتر می‌پردازد. ویژگی بارز این دوره، استفاده از پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی است که به فراگیران کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای دنیای واقعی به کار گیرند و درک عمیق‌تری از مفاهیم پیدا کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا مدل‌های یادگیری عمیق را با TensorFlow طراحی، پیاده‌سازی و بهینه کرده و از این تکنیک‌ها برای حل مسائل گوناگون هوش مصنوعی استفاده نمایند. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه هوش مصنوعی، تقویت مهارت‌های خود و یا آماده شدن برای مشاغل مرتبط هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Ultimate Deep Learning Course With TensorFlow با مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow آشنا خواهید شد.