پی سی دانلود - algorithms

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده 50 روزه است که به منظور آموزش 50 موضوع مهم و پرکاربرد در زبان برنامه‌نویسی پایتون طراحی شده است. هدف این دوره، توانمندسازی شرکت‌کنندگان با دانش و مهارت‌های عملی لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص پایتون است. این دوره برای افراد مبتدی که قصد دارند یک پایه قوی در پایتون ایجاد کنند و همچنین برای توسعه‌دهندگان با تجربه‌ای که به دنبال گسترش دانش و مهارت‌های خود در زمینه‌های نوین پایتون هستند، مناسب است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی و پیشرفته پایتون آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، نحوه استفاده از این مفاهیم را در عمل فرا خواهند گرفت. هر درس به یک موضوع خاص و مهم در دنیای پایتون اختصاص دارد و به صورت جامع و کاربردی ارائه می‌شود. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری و تسلط بر مباحث روز پایتون و ورود به بازار کار پر رونق آن فراهم می‌کند.
در دوره آموزشی Learn 50 Hot Python Topics in 50 Days با مباحث پیشرفته و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهد شد.

این دوره آموزشی جامع، برنامه نویسی C++ را از مبانی تا مفاهیم پیشرفته پوشش می دهد. شرکت کنندگان با اصول برنامه نویسی، برنامه نویسی شی گرا، الگوها و کتابخانه استاندارد الگو آشنا می شوند و مهارت های لازم برای توسعه برنامه های پیچیده با استفاده از آخرین ویژگی های C++ را کسب می کنند. مدرس در طول دوره پشتیبانی کامل ارائه می دهد و به سوالات پاسخ داده و در رفع مشکلات برنامه نویسی کمک می کند.
در دوره آموزشی Mastering C++ Programming - From Zero to Hero با مفاهیم و تکنیک های پیشرفته برنامه نویسی C++ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع با هدف ارتقای سطح مهارت‌های برنامه‌نویسی C شرکت‌کنندگان طراحی شده است و به طور خاص بر مباحث پیشرفته این زبان، به ویژه مفهوم اشاره‌گرها و مدیریت حافظه تمرکز دارد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم عمیق اشاره‌گرها، نحوه آدرس‌دهی حافظه، کاربرد اشاره‌گرها به توابع و ساختارهای پیشرفته داده آشنا خواهند شد. علاوه بر این، مباحث مربوط به تخصیص پویای حافظه و برنامه‌نویسی سطح پایین نیز به طور کامل تشریح می‌گردد. یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، به‌روزرسانی‌های منظم آن با مطالب جدید و مرتبط با زمینه‌های نوظهور مانند سیستم‌های تعبیه‌شده و کاربرد زبان C در آن‌ها است. همچنین، در این دوره به اهمیت و نحوه استفاده از ابزارهای دیباگینگ برای رفع خطاها و بهبود فرآیند توسعه نرم‌افزار پرداخته می‌شود. با بهره‌گیری از رویکرد آموزشی چندوجهی، شامل توضیحات جامع، تصاویر گویا و مثال‌های عملی، این دوره تلاش می‌کند تا یادگیری مفاهیم پیچیده را برای شرکت‌کنندگان تسهیل و جذاب نماید. در نهایت، انتظار می‌رود دانش‌آموختگان این دوره، مهارت و دانش لازم برای پیشرفت در مشاغل مرتبط با توسعه نرم‌افزار به زبان C و همچنین موفقیت در آزمون‌های مربوطه را کسب نمایند.
در دوره آموزشی C Programming Masterclass: Pointers & Advanced C Language با مباحث پیشرفته زبان C و اشاره‌گرها آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شما کمک می کند تا با استفاده از پایتون، پروژه های عملی در زمینه هوش مصنوعی، شامل Machine Learning و Deep Learning، را انجام دهید. شما با datasets معروف آشنا خواهید شد و نحوه استفاده از کتابخانه های Scikit-Learn، Tensorflow و Keras را برای حل مسائل دنیای واقعی یاد خواهید گرفت. این دوره برای افرادی مناسب است که دانش پایه ای پایتون دارند و می خواهند مهارت های خود را در هوش مصنوعی ارتقا دهند.
در دوره آموزشی Artificial Intelligence Projects with Python با پروژه های هوش مصنوعی آشنا می شوید.

این دوره آموزشی به بررسی عمیق data structures و algorithms در زبان Python می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی مانند arrays، linked lists، stacks، queues، trees و graphs آشنا می‌شوند و نحوه پیاده‌سازی و استفاده از آن‌ها را در مسائل مختلف یاد می‌گیرند. همچنین، تحلیل کارایی algorithms با استفاده از Big O notation و algorithms جستجو و مرتب‌سازی مانند linear search، binary search، quicksort و mergesort آموزش داده می‌شود. هدف این دوره، ارتقای مهارت‌های حل مسئله و بهینه‌سازی کد در برنامه‌نویسی است.
در دوره آموزشی Python DSA Bootcamp: Master Data Structures & Algorithms با Data Structures و Algorithms در پایتون آشنا خواهید شد.

علم داده در مقیاسی گسترده و جهانی در حال گسترش و توسعه است. در همه جای جامعه، حرکتی برای پیاده‌سازی و استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های علم داده برای توسعه و بهینه‌سازی تمام جنبه‌های زندگی، کسب‌وکارها، جوامع، دولت‌ها و کشورها وجود دارد. این دوره مجموعه‌ای مفید از روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته علم داده به همراه Pandas و Python را به شما آموزش می‌دهد. این دوره دارای محتوای انحصاری است که موارد جدیدی را در مورد روش‌ها و الگوریتم‌ها به شما آموزش می‌دهد.
در دوره آموزشی Advanced Data Science Methods and Algorithms با روش ها و الگوریتم های پیشرفته علم داده آشنا خواهید شد.

در پایان این دوره، شما نه تنها مبانی نظری برنامه نویسی تابعی را درک خواهید کرد، بلکه تجربه عملی با مثال های کدنویسی دنیای واقعی نیز کسب خواهید کرد. چه مبتدی باشید که به دنبال کاوش برنامه نویسی تابعی است یا یک توسعه دهنده با تجربه که به دنبال اصلاح مهارت های خود است، این دوره همه چیزهایی را که برای تسلط بر قابلیت های برنامه نویسی تابعی مدرن جاوا نیاز دارید، فراهم می کند.
در دوره آموزشی Functional Programming in Java (Includes Java Collections) با مفاهیم برنامه نویسی تابعی و عبارات لامبدا آشنا خواهید شد.

این دوره به بررسی اصول اولیه جمع‌آوری زباله می‌پردازد. جمع‌آوری زباله یکی از مهم‌ترین جنبه‌های مدیریت حافظه در برنامه‌نویسی است. در این دوره، با چالش‌های مدیریت دستی حافظه مانند نشت حافظه (memory leaks) و اشاره گرهای آویزان (dangling pointers) آشنا می‌شوید. این مشکلات زمانی رخ می‌دهند که برنامه‌نویس به طور دستی حافظه را مدیریت می‌کند و فراموش می‌کند که آن را آزاد کند یا به آن به صورت نامعتبر دسترسی پیدا می‌کند.
در Garbage Collection Algorithms دوره با اصول اولیه جمع‌آوری زباله در زبان های برنامه نویسی آشنا می‌شوید.

تجزیه یا تحلیل نحوی، یکی از اولین مراحل طراحی و پیاده‌سازی یک کامپایلر است. یک نحو (syntax) خوب طراحی شده برای زبان برنامه‌نویسی شما، دلیل بزرگی است که کاربران ترجیح می‌دهند دقیقاً زبان شما را انتخاب کنند. مشکل رایج در "نظریه تجزیه‌کننده‌ها" در مدارس و کتاب‌های کلاسیک کامپایلر این است که این نظریه اغلب به عنوان "خیلی پیشرفته" در نظر گرفته می‌شود و مستقیماً به توصیفات رسمی پیچیده از نظریه محاسبات و گرامرهای رسمی می‌پردازد. در نتیجه، دانش‌آموزان ممکن است علاقه خود را به ساخت یک کامپایلر، حتی در مرحله تجزیه، از دست بدهند.
با گذراندن دوره Parsing Algorithms، شما می‌توانید به یک متخصص در زمینه تجزیه تبدیل شوید و درک عمیقی از یکی از مهم‌ترین مراحل طراحی یک کامپایلر پیدا کنید.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Mathematics for Data Science and Machine Learning using R با آموزش ریاضیات برای علوم داده و یادگیری ماشین با زبان آر اشنا خواهید شد.