پی سی دانلود - algorithms

این دوره صرفاً یک آموزش معرفی ابزارهای هوش مصنوعی نیست؛ بلکه یک جریان کاری (Workflow) جامع و کامل را با استفاده از ChatGPT، Midjourney، Runway، و Sora ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند ریلزها، استوری‌ها و پست‌های وایرال (پربازدید) در سال 2025 بسازند، بر الگوریتم اینستاگرام مسلط شوند و مسیر سریع‌تری را برای رشد و کسب درآمد طی کنند. این آموزش برای تولیدکنندگان محتوا، فریلنسرها، کسب‌وکارهای کوچک و برندهای شخصی طراحی شده است که در سال 2025 به دنبال رشدی سریع‌تر و هوشمندانه‌تر در اینستاگرام هستند. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه از هوش مصنوعی برای رشد اینستاگرام استفاده کنند تا به‌راحتی از مرحله ایده → تولید → انتشار → تحلیل و آنالیز عبور کنند.
در دوره آموزشی Instagram Growth with AI 2025: ChatGPT, Midjourney & Sora با استفاده از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی برای تولید محتوای وایرال، تسلط بر الگوریتم و کسب درآمد از اینستاگرام آشنا خواهید شد.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین 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 به منظور پر کردن شکاف میان یادگیری اصول اولیه پایتون و کسب مهارت عملی در حل مسائل طراحی شده است. در این برنامه آموزشی، بیش از ۳۳۳ تمرین هدفمند و ساختاریافته در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد تا بتوانند مهارت‌های خود را از سطح مقدماتی به سمت حل مسائل پیچیده و واقعی ارتقا دهند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با تمرین مداوم و شکستن مسائل به گام‌های منطقی، در حل مسائل به مهارت و اعتماد به نفس برسند. هدف اصلی این دوره این است که به شرکت‌کنندگان کمک کند از صرفاً یادگیری نحو (syntax) زبان فراتر رفته و توانایی خود را در تفکر الگوریتمی و حل مسائل تقویت کنند. هر تمرین در این دوره، چیزی فراتر از یک سؤال ساده است و شامل بخش‌های مختلفی است که به یادگیری عمیق‌تر کمک می‌کند. علاوه بر این، مواد آموزشی قابل دانلود، از جمله فایل‌های کد منبع و اسلایدهای ارائه، برای پشتیبانی از یادگیری آفلاین در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد. این منابع به مرور و تمرین بیشتر کمک می‌کنند. این رویکرد چندوجهی، تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها راه‌حل‌ها را می‌بینند، بلکه فرآیند فکری و منطق پشت آن‌ها را نیز درک می‌کنند. این دوره، یک تجربه یادگیری جامع و کاربردی را فراهم می‌کند که از ابتدا تا انتها، با تمرین‌های چالش‌برانگیز، دانش نظری را به مهارت‌های عملی تبدیل می‌کند.
در دوره آموزشی 333+ Python Exercises with Algorithms: Beginner to Advanced با تمرین‌های متنوع برای تقویت مهارت برنامه‌نویسی پایتون و تفکر الگوریتمی آشنا می‌شوید.

این دوره به تمامی افراد علاقه‌مند، از رشته‌های مهندسی مکانیک، برق، الکترونیک، کامپیوتر یا عمران، کمک می‌کند تا بر اصول اولیه متلب، منطق برنامه‌نویسی، نمایش بصری داده‌ها، مدل‌سازی با سیمولینک (Simulink) و انجام پروژه‌های عملی مسلط شوند. با استفاده از درس‌های ساده و قابل فهم، مثال‌ها و تمرین‌های هدایت‌شده، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ابزارهای متلب به خوبی آشنا شوید. همچنین در طول دوره، شرکت‌کنندگان از هوش مصنوعی ChatGPT به عنوان دستیاری هوشمند برای حل مسائل، کدنویسی و تسریع فرآیند یادگیری استفاده خواهند کرد. شرکت‌کنندگان با تکمیل پروژه‌های کوچک و بزرگ متلب همراه با راهنمایی، آموخته‌های خود را تثبیت می‌کنند. در مجموع، این دوره با رویکردی گام به گام، مهارت‌های لازم برای کار با متلب را از صفر تا سطح متوسط فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Start MATLAB Programming and Simulation با مبانی برنامه‌نویسی، تحلیل داده، شبیه‌سازی و کار با ابزارهای متلب آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به معرفی و بررسی عمیق رویکرد برنامه نویسی داده محور (DOP) در زبان جاوا می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی DOP آشنا شده و یاد خواهند گرفت که چگونه با استفاده از ویژگی‌های مدرن جاوا مانند Records، Sealed Types و Pattern Matching، برنامه‌هایی با ساختار واضح‌تر، ایمن‌تر و با قابلیت نگهداری بالاتر توسعه دهند. این دوره شامل آموزش‌های عملی و بررسی موارد کاربردی در دنیای واقعی است و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا نحوه پیاده‌سازی DOP در پروژه‌های مختلف را فرا بگیرند. همچنین، مباحث مربوط به مدیریت خطا به صورت جامع با استفاده از الگوهای Sealed و Pattern Matching پوشش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Java Data Oriented Programming Masterclass با اصول و کاربردهای برنامه نویسی داده محور در جاوا 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، توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا را از طریق پروژه‌های عملی پوشش می‌دهد و بر فناوری‌ها و چارچوب‌های کلیدی مانند JDBC، Servlet، JSP، Hibernate و Spring Boot تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان با نحوه اتصال به پایگاه‌های داده، ساخت برنامه‌های کاربردی وب پویا، کار با ORM، ساده‌سازی توسعه با Spring Boot و ایمن‌سازی برنامه‌ها آشنا خواهند شد. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و مطالعات موردی، مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا در دنیای واقعی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. این دوره توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا، یک تجربه یادگیری جامع را از طریق پروژه‌های عملی ارائه می‌دهد و بر فناوری‌ها و چارچوب‌های کلیدی تمرکز دارد.
در دوره آموزشی Advanced Java - Learn by Hands-on با توسعه برنامه‌های کاربردی جاوا آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فرد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در برنامه‌نویسی پایتون همراهی می‌کند و مهارت‌های لازم برای اتوماسیون سیستم و بهینه‌سازی عملکرد را به او می‌آموزد. این دوره همچنین مهارت‌های حیاتی برای اتوماسیون سیستم، مانند نوشتن اسکریپت‌ها برای کنترل سیستم عامل، خودکارسازی وظایف تکراری و تعامل با سیستم‌های خارجی را پوشش می‌دهد. او به مباحث چندنخی برای بهینه‌سازی عملکرد، پروفایل‌سازی حافظه و موضوعات پیشرفته مانند هم‌روندی خواهد پرداخت. این دوره همچنین او را برای کاربردهای واقعی پایتون، مانند خودکارسازی گردش کارها، مدیریت فایل‌ها و ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، آماده می‌کند. در پایان این دوره، او در پایتون ماهر خواهد شد و قادر به توسعه برنامه‌هایی خواهد بود که عملکرد سیستم او را بهینه می‌کنند، گردش کارهای پیچیده را خودکار می‌سازند و مشکلات دنیای واقعی را به طور مؤثر حل می‌کنند. این دوره برای توسعه‌دهندگان مشتاق، علاقه‌مندان به اتوماسیون و هر کسی که به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون خود است، ایده‌آل است.
در دوره آموزشی Complete Python Programming : From Basics to Advance با مبانی و مفاهیم پیشرفته برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

دوره "Golang: بوت‌کمپ مصاحبه در HackerRank و الگوریتم‌های LeetCode" اولین و تنها دوره جامع ساختارهای داده و الگوریتم‌ها با استفاده از زبان Golang است که در فضای مجازی موجود است. اکثر شرکت‌های رده‌بالا و Fortune 500 مصاحبه‌های کدنویسی را در سطوح مختلف، از تازه‌کاران تا مهندسان ارشد، در پلتفرم‌های مختلف کدنویسی از جمله HackerRank، AlgoExpert، LeetCode و SPOJ انجام می‌دهند. این دوره شامل بیش از ۶۵ تمرین کدنویسی است که برخی از آن‌ها به صورت کدهای مستقل در ویرایشگر VSCode با کامپایلر Go اجرا شده‌اند. علاوه بر این، دوره بر تمرین کدنویسی از طریق تمرینات عملی با استفاده از LeetCode نیز تمرکز دارد.
در دوره آموزشی Golang: Interview Bootcamp on HackerRank, LeetCode Algos با ساختارهای داده و الگوریتم‌ها در زبان Golang آشنا خواهید شد.