پی سی دانلود - artificial-intelligence

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.

Lovable 2.0 با ترکیب یک AI هوشمندتر و عامل‌گرا (agentic) با یک رابط کاربری جدید و جسورانه (نسخه بهبود یافته نسبت به 1.0)، قابلیت‌های چندنفره قوی و ابزارهای امنیتی داخلی، آنچه را که ممکن است، بازتعریف می‌کند. طرز فکر "vibe-coding" شما را تشویق می‌کند تا بر روی ایده‌ها و تجربه کاربری تمرکز کنید، در حالی که AI Lovable مسئولیت سنگین و فنی کدنویسی را بر عهده می‌گیرد. چه یک توسعه‌دهنده باتجربه باشید و چه تازه شروع کرده‌اید، Lovable 2.0 به شما این قدرت را می‌دهد تا بدون موانع سنتی کدنویسی دستی، اپلیکیشن بسازید، تکرار کنید و آن‌ها را راه‌اندازی کنید. پس، چه چیزی Lovable 2.0 را از نسخه قبلی خود متمایز می‌کند؟ Chat Mode Agent جدید در قلب این تکامل قرار دارد. برخلاف دستیارهای ساده، این agent واقعاً عامل‌گرا است؛ زیرا در چندین مرحله استدلال می‌کند، زمینه پروژه شما را تجزیه و تحلیل می‌کند و به برنامه‌ریزی، اشکال‌زدایی و بهبود کار شما کمک می‌کند، مگر اینکه شما بخواهید تغییرات مستقیمی در کد ایجاد کند. این بدان معناست که می‌توانید طوفان فکری کنید، سؤال بپرسید و مشکلات پیچیده را به زبان طبیعی حل کنید، در حالی که همیشه کنترل جهت پروژه خود را در دست دارید.
در دوره آموزشی Learn AI Application Development with Lovable 2.0 با توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و امکانات پلتفرم Lovable 2.0 آشنا خواهید شد.

Gilisoft AI Toolkit یک مجموعه نرم افزاری است که شامل تعدادی از ابزارهای کار با هوش مصنوعی است. این مجموعه می تواند برای افرادی که خواهان استفاده از فناوری هوش مصنوعی در کارهای خود هستند، بسیار کاربردی باشد. بسته نرم افزاری Gilisoft AI Toolkit شامل ابزارهای مختلفی برای کار با هوش مصنوعی است، از جمله نرم افزار chatbot (چت بات)، OCR (تشخیص کاراکترهای نوری/عکس)، TTS (برای تبدیل متن به گفتار) و ASR (تشخیص خودکار گفتار).
ابزار چت بات به کاربران این امکان را می دهد که چت بات های خود را بسازند و آن ها را بر اساس نیاز خود سفارشی کنند. ابزار OCR می تواند متن را از تصاویر تشخیص دهد و آنها را به فرمت های قابل ویرایش تبدیل کند. ابزار TTS می تواند متن را به گفتار تبدیل کند، در حالی که ابزار ASR می تواند کلمات گفتاری را تشخیص داده و آن ها را به متن تبدیل کند.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

Luminar Neo کامل ترین نرم افزار ویرایش عکس ارائه شده از کمپانی معروف Luminar است و یک جهش بزرگ به سمت ویرایش نوآورانه تر مبتنی بر هوش مصنوعی است. در طراحی این نرم افزار سعی شده با در نظر گرفتن مشکلات و دردسرهای عکاسان، قابلیت های با کیفیت بالا، سریع، آسان و لذت بخش برای ویرایش تصاویر با شیوه های خلاقانه ارائه شود.
این ویرایشگر تصویر با پشتیبانی از فناوری‌های هوش مصنوعی آینده، روال پیچیده ویرایش عکس را تا حد امکان ساده سازی نموده و کاربران را قادر می‌سازد تا جسورانه‌ترین ایده‌های ویرایشی خود را به راحتی پیاده سازی کنند.
به عنوان مثال با استفاده از ویژگی RelightAI، می توانید عکس‌های دارای نور پس‌زمینه یا تصاویر تاریک را با یک کلیک روشن کنید. Luminar Neo عمق یک عکس را محاسبه می کند و یک نقشه سه بعدی ایجاد می کند و این امکان را فراهم می کند که نور را به طور طبیعی در فضای سه بعدی در یک تصویر دو بعدی پخش کنید. همچنین می‌توانید پس‌زمینه و پیش‌زمینه را به‌طور جداگانه روشن کنید. به این معنی که قسمت‌های مورد نظری از تصویر را تاریک کنید که این قابلیت، فرصتی را برای نورپردازی خلاقانه و زنده کردن دید هنری شما باز می کند.

پایتون، زبانی محبوب و خوانا با رویکرد شی‌گرا است که هم قدرتمند است و هم یادگیری آن نسبتاً آسان. این دوره برای هر کسی، چه تازه‌کار در برنامه‌نویسی و چه توسعه‌دهنده‌ای باتجربه، طراحی شده است تا به او در شروع کار با پایتون کمک کند. در این دوره، جو مارینی ابتدا یک مرور کلی بر فرآیند نصب پایتون، سینتکس اصلی آن و مثالی از نحوه ساخت و اجرای یک برنامه ساده پایتون ارائه می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه با تاریخ و زمان کار کنند، فایل‌ها را بخوانند و بنویسند، و داده‌های JSON و XML را از وب بازیابی و تجزیه کنند. این مهارت‌ها برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب، تحلیل داده و بسیاری از حوزه‌های دیگر ضروری هستند. همچنین، این دوره شامل چالش‌های برنامه‌نویسی است که توسط CoderPad ارائه می‌شوند. این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد لحظه‌ای هستند که به شما امکان می‌دهند هم‌زمان با محتوای دوره، تمرین عملی کدنویسی داشته باشید و مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را ارتقا دهید. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم را درک می‌کنند، بلکه قادر به پیاده‌سازی آن‌ها در سناریوهای واقعی نیز خواهند بود. هدف نهایی این دوره، تجهیز شرکت‌کنندگان به دانش و ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون ماهر و کارآمد است.
در دوره آموزشی Learning Python با مبانی و کاربردهای عملی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که مشتاق غوطه ور شدن در دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی هستند. برخلاف دوره‌های نظری و خسته‌کننده، این مسترکلاس بر رویکرد عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را از یک تازه‌کار هوش مصنوعی به یک خالق با اعتماد به نفس تبدیل می‌کند. این دوره با استفاده از مثال‌های واقعی و تمرین‌های گام به گام، به کاربران امکان می‌دهد تا به صورت عملی با Google AI Studio کار کنند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان به صورت عمیق با تمام قابلیت‌های Google AI Studio آشنا می‌شوند. از آپلود داده‌ها گرفته تا پیاده‌سازی مدل، هر جزئی از این پلتفرم به دقت مورد بررسی قرار می‌گیرد. دوره شامل پروژه‌های عملی و هیجان‌انگیزی است که قدرت هر ویژگی و تنظیمات آن را به نمایش می‌گذارد و به فراگیران کمک می‌کند تا با انجام دادن، یاد بگیرند. همچنین، شرکت‌کنندگان اسرار بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستیابی به حداکثر دقت و کارایی را کشف خواهند کرد. این بهینه‌سازی شامل درک مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مانند دما (temperature)، تاپ-پی (top-p)، تاپ-کی (top-k) و غیره است که همگی با مثال‌های کاربردی توضیح داده می‌شوند. در نهایت، این دوره به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای طیف وسیعی از کاربردها، از تولید محتوای جذاب گرفته تا حل مسائل پیچیده، استفاده کرد و پتانسیل خلاقانه آن را به طور کامل آزاد ساخت.
در دوره آموزشی Google AI Studio Masterclass - A Gen-AI Certification Course با تمام قابلیت‌های Google AI Studio و نحوه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

هوش مصنوعی در حال دگرگونی شیوه کار، خودکارسازی وظایف و تعامل با فناوری است. این دوره برای کمک به یادگیرندگان در ساخت عوامل مبتنی بر هوش مصنوعی، ربات‌های خودکارسازی، دستیاران چت و سیستم‌های مدیریت وظیفه با استفاده از ابزارهای متن‌باز طراحی شده است، بدون نیاز به اتکا به APIهای خارجی یا سرویس‌های مبتنی بر ابر. چه یک مبتدی باشید که در حال کاوش در هوش مصنوعی هستید و چه توسعه‌دهنده‌ای که به دنبال یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی است، این دوره رویکردی عملی برای ساخت راهکارهای خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در طول این دوره، یادگیرندگان تجربه عملی در توسعه دستیاران هوشمند کسب خواهند کرد که می‌توانند متن را پردازش کرده، به سوالات کاربران پاسخ دهند، وظایف تکراری را خودکار کنند و گردش کار را به طور موثر مدیریت نمایند. تمرکز بر پیاده‌سازی چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیران وظیفه هوشمند، خوانندگان اسناد، خزنده‌های وب و دستیاران بهره‌وری شخصی خواهد بود. با استفاده از مدل‌های محلی هوش مصنوعی، پایگاه‌های داده وکتور و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی، دانشجویان یاد خواهند گرفت که چگونه راهکارهای هوش مصنوعی را ایجاد کنند که به طور کامل بر روی دستگاه‌های خودشان، بدون هیچ گونه وابستگی به APIهای ابری، کار کنند.
در دوره آموزشی Mastering AI Agents Bootcamp: Build Smart Chatbots & Tools با ساخت عوامل هوش مصنوعی، ربات‌های خودکارسازی و چت‌بات‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

این دوره یکی از عملی‌ترین و جامع‌ترین دوره‌های آموزشی است که تاکنون برای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون طراحی شده است. چه دانشجو باشید، چه توسعه‌دهنده و چه پژوهشگر، این دوره گام به گام شما را از مبانی مطلق NLP راهنمایی می‌کند تا پروژه‌های کوچک خود را بسازید. این پروژه‌ها شامل یک مولد متن به سبک شکسپیر، یک تحلیلگر رزومه، و یک بازنویس جمله مبتنی بر مترادف هستند – تمام این‌ها تنها با استفاده از پایتون و NLTK انجام می‌شوند. شما تنها به یادگیری نظریه اکتفا نخواهید کرد، بلکه آن را به کار خواهید گرفت. هر بخش شامل بررسی دقیق کد، آزمون‌هایی برای سنجش درک شما، و پروژه‌های کوچکی است که می‌توانید با افتخار در نمونه کارهای خود به نمایش بگذارید. این دوره صرفاً بر NLTK تمرکز دارد و مدل‌های شبکه عصبی مدرن یا کتابخانه‌های ترانسفورمر مانند spaCy، BERT یا HuggingFace را پوشش نمی‌دهد. هدف این است که ابتدا با ساخت برنامه‌های کاربردی واقعی با ابزارهای ساده و قابل توضیح، بر مبانی مسلط شوید.
در دوره آموزشی Master NLP with NLTK in Python با مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون آشنا خواهید شد و پروژه‌های عملی متنوعی را در این زمینه می‌سازید.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.