پی سی دانلود - coding

این دوره آموزشی جامع، قدرت توسعه نرم‌افزار مدرن با Git، GitLab و CI/CD را برای شما آشکار می‌سازد. از کنترل نسخه بنیادین گرفته تا استقرار خودکار بر روی AWS، مهارت‌های ضروری برای بهینه‌سازی گردش کار توسعه و ارائه سریع‌تر نرم‌افزار با کیفیت بالا را کسب خواهید کرد. بخش 1: مقدمه و راه‌اندازی Git: با اصول اولیه Git شروع خواهید کرد، مفاهیم اصلی آن را درک کرده و محیط محلی خود را راه‌اندازی می‌کنید. خواهید آموخت که چگونه مخازن را مقداردهی اولیه کنید، تغییرات را ثبت کنید و پایگاه کد خود را به طور موثر مدیریت نمایید. در این بخش، اهمیت سیستم کنترل نسخه در توسعه نرم‌افزار و مزایای استفاده از Git به عنوان یک ابزار قدرتمند در این زمینه به طور کامل شرح داده می‌شود. همچنین، دستورات کلیدی Git برای انجام عملیات اساسی مانند افزودن فایل‌ها، مشاهده وضعیت مخزن و بررسی تاریخچه تغییرات مورد بررسی قرار می‌گیرند.
در دوره Getting Started with git-flow با مدیریت نسخه‌ها، همکاری تیمی و استقرار خودکار نرم‌افزار 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.

حوزه برنامه‌نویسی بسیار گسترده و متنوع است و فرصت‌های شغلی متفاوتی پیش روی شما است. البته بسته به زبانی که شما فرا گرفته‌اید، این فرصت‌ها می‌توانند محدودتر شوند. بنابراین اگر هدف‌تان از یادگیری برنامه‌نویسی، رسیدن به یکی از این فرصت‌های شغلی است، بهتر است پیش از انتخاب زبان مورد نظر، بازار کار آن را مورد بررسی قرار دهید.
موضوع بعدی پس از یادگیری زبان برنامه‌نویسی مورد نظر، پیدا کردن شغل مناسب است. شما هر چقدر که در این زمینه حرفه‌ای شوید و مهارت‌های لازم را فرا بگیرید، از دید کارفرماها تا زمانی که سابقه کار مفیدی نداشته باشید، یک برنامه‌نویس مبتدی محسوب می‌شوید. کارفرمایان معمولا دنبال برنامه‌نویسانی هستند که تجربه کار داشته باشند. به همین دلیل مجاب کردن آنها به عنوان یک برنامه‌نویس مبتدی اندکی مشکل است. شما به عنوان برنامه‌نویس تازه کار علاوه بر تلاشی که برای کسب تجربه می‌کنید، باید بدانید چگونه و در کجا در جستجوی شغل باشید و چگونه با مدیران منابع انسانی و مسئولان استخدامی ارتباط برقرار کرده و نظر آنها را جلب کنید.
در دوره How to Get Your First Programming Job با نحوه پیدا کردن شغل با مهارت برنامه نویسی و در رشته کامپیوتر آشنا خواهید شد.

گو (Go) یک زبان برنامه‌نویسی ترجمه‌شده و همروند است که در شرکت گوگل و توسط رابرت گریسمر، راب پایک و کن تامپسون توسعه داده می‌شود. این زبان در نوامبر ۲۰۰۹ معرفی شد و در حال حاضر در چند سامانهٔ اجرایی گوگل استفاده می‌شود. کامپایلر گو از لینوکس، مک او اس، ویندوز و انواع سیستم‌های عامل بی‌اس‌دی مانند FreeBSD پشتیبانی می‌کند. از لحاظ معماری پردازنده نیز، معماری x86، معماری x64، معماری ARM و معماری POWER که مخصوص به شرکت آی‌بی‌ام است، توسط کامپایلر گو پشتیبانی می‌شوند. اهداف ایجاد زبان گو کارایی زبان‌های ترجمه‌شده دارای سامانه نوع ایستا،آسانی برنامه‌ نویسی زبان‌های پویا، امنیت نوع‌ها و حافظه، پشتیبانی برای همروندی و ارتباط، و کامپایل سریع است. در زبان گو، ارث‌بری نوع‌ها وجود ندارد.
در دوره آموزشی Go Getting Started با برنامه نویسی مقدماتی زبان گو آشنا می شوید.

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.

آردوینو یک موضوع عملی است که بهتر است آن را از طریق تجربه دست‌ورزی یاد بگیرید. این دوره به طور ویژه برای پاسخگویی به نیازهای دانشجویان طراحی شده است و شما را از اصول اولیه تا کاربردهای پیشرفته، با انجام پروژه‌های عملی در هر مرحله، راهنمایی می‌کند. چه یک مبتدی باشید و چه به دنبال تعمیق مهارت‌های خود، در اینجا مسیر روشنی برای تسلط بر آردوینو خواهید یافت. این دوره با مفاهیم بنیادی آغاز می‌شود: آردوینو چیست؟ چرا مهم است؟ چه گستره و مزایایی دارد؟ سپس، دوره به پنج بخش کلیدی تقسیم می‌شود که هر یک برای تقویت تدریجی تخصص شما طراحی شده‌اند 
در دوره آموزشی Complete Arduino Masterclass Real-World Projects با برنامه‌نویسی و ساخت پروژه‌های مختلف آردوینو آشنا خواهید شد.

این دوره، تمامی جنبه‌های بومی React را از مفاهیم پایه‌ای تا پیشرفته، به صورت گام به گام و همراه با مدرس پوشش می‌دهد. همچنین، کتابخانه‌های کلیدی اکوسیستم React از جمله React Redux و React Router با جدیدترین سینتکس و استانداردهای مدرن توسعه به طور کامل مورد بررسی قرار می‌گیرند. بیش از ۲۰۰ درس ویدیویی، تمام جزئیات ساخت برنامه‌های وب با React را در بر می‌گیرد و بیش از ۱۳ تمرین عملی برای خودآموزی در هر مبحث ارائه شده است. برای تقویت دانش، بیش از ۱۰۰ آزمون کوتاه و تعاملی و همچنین یک کتاب کار تعاملی با بیش از ۲۷۰ صفحه در اختیار شما قرار می‌گیرد که توسط مدرس تهیه شده است. یک ماژول جایزه نیز به توسعه با شبکه‌های عصبی اختصاص دارد. علاوه بر این، پشتیبانی مدرس و پاسخگویی روزانه به تمامی سوالات شما در طول دوره تضمین می‌شود. در این دوره، به جای حفظ کردن متدها و توابع، عمیقاً به نحوه عملکرد React می‌پردازیم تا منطق و فلسفه آن را به طور کامل درک کنید. برخلاف بسیاری از دوره‌هایی که بر اساس نسخه‌های قدیمی React هستند، این دوره با جدیدترین استانداردهای توسعه، شامل سینتکس جدید React 19 و آخرین به‌روزرسانی‌های React Redux و React Router، از جمله Redux Toolkit و React Router نسخه ۶.۴ به بالا، به شما آموزش می‌دهد.
در دوره آموزشی Big React JS Course With AI (Redux / Router / Tailwind CSS) با توسعه برنامه‌های فرانت‌اند با استفاده از React JS و کتابخانه‌های کلیدی آن آشنا خواهید شد.

این دوره برای تحلیلگران GIS و یا افرادی که قصد دارند از یک تحلیلگر به یک توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند، طراحی شده است. همچنین برای دانشجویان، متخصصان و پژوهشگران در این حوزه بسیار مناسب است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ترکیب برنامه‌نویسی و GIS، روش‌های حل مسائل واقعی فضایی را می‌آموزند. آموزش از مبانی برنامه‌نویسی پایتون آغاز شده و به تدریج به سمت استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند در توسعه حرفه‌ای GIS پیش می‌رود. هیچ پیش‌نیازی در زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست و تمام مفاهیم به صورت گام به گام توضیح داده می‌شوند. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود کدهای پایتون را در نرم‌افزارهای Jupyter Notebook و VS Code نوشته و اجرا کنند، محیط‌های پایتون را با استفاده از Anaconda مدیریت نمایند و با کتابخانه Shapely برای ایجاد و دستکاری اشیای هندسی کار کنند. همچنین، آن‌ها می‌آموزند که چگونه داده‌های فضایی را با استفاده از PostgreSQL و PostGIS ذخیره، جستجو و مدیریت کرده و با استفاده از SQL با پایگاه‌های داده تعامل داشته باشند و داده‌های فضایی را پاک‌سازی کنند. استفاده از GeoPandas برای خواندن، دستکاری و تحلیل مجموعه‌های داده‌های فضایی و خودکارسازی فرآیندهای GIS در ArcGIS Pro با ArcPy نیز از مهارت‌هایی است که در این دوره به دست می‌آید. علاوه بر این، دانش‌آموختگان مهارت‌های خود را در دو پروژه واقعی به کار می‌گیرند: تحلیلگر زلزله (با استفاده از API مرکز زمین‌شناسی ایالات متحده) و تحلیل روند COVID-19 (با استفاده از مجموعه داده جان هاپکینز). این دوره با ارائه مهارت‌های عملی برنامه‌نویسی که در صنعت ژئوفضایی امروز مورد تقاضا است، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از تحلیلگر GIS به توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند. در پایان دوره، آن‌ها به توانایی کار برنامه‌نویسی با داده‌های فضایی، خودکارسازی وظایف تکراری و ساخت ابزارهای GIS خودشان دست پیدا می‌کنند.
در دوره آموزشی A Beginner's Guide to GIS Programming با برنامه‌نویسی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و ابزارهای مرتبط آشنا می‌شوید.

این دوره برای کسانی طراحی شده که آماده‌اند تا در دو مورد از قدرتمندترین پشته‌های توسعه وب، یعنی MERN و Next.js، به تخصص برسند و در همین حین یک پروژه واقعی و قابل استفاده در محیط تولید بسازند. این دوره عملی به بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌های بین MERN (شامل MongoDB، Express، React، و Node.js) و Next.js می‌پردازد و سپس از این دانش برای ساخت یک اپلیکیشن فول‌استک خیریه و جمع‌آوری کمک‌های مالی از صفر استفاده می‌کند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان اعتماد به نفس کافی برای ساخت اپلیکیشن‌های وب امن، مقیاس‌پذیر و مدرن را به دست می‌آورند که ظاهر زیبایی دارند، سریع عمل می‌کنند و از عهده نیازهای دنیای واقعی برمی‌آیند.
در دوره آموزشی Master MERN Stack and Next.js : Build Real Full-Stack Apps با توسعه اپلیکیشن‌های فول‌استک با استفاده از پشته‌های فناوری MERN و Next.js آشنا خواهید شد.

این دوره به معرفی شیوه‌های نوین کار در دنیای مهندسی نرم‌افزار با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با تأثیرات هوش مصنوعی بر زمان تحویل نرم‌افزار، کیفیت کد، و اندازه صنعت نرم‌افزار آشنا می‌شوند. همچنین، این دوره به بررسی پیدایش مشاغل فنی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی و ادغام نقش‌ها در نتیجه آن می‌پردازد. مهندسی پرامپت و مهندسی متن (Context Engineering): شرکت‌کنندگان با اصول مهندسی پرامپت و مهندسی متن آشنا می‌شوند تا بتوانند دستورات بهتری برای هوش مصنوعی ایجاد کنند. هذیان‌های هوش مصنوعی (AI Hallucinations): در این بخش، تعریف هذیان‌های هوش مصنوعی، نحوه تشخیص آن‌ها، و بهترین روش‌ها برای کاهش آن‌ها و بهبود کیفیت کد آموزش داده می‌شود. تولید خودکار اسناد: نحوه تولید خودکار مشخصات الزامات محصول، داستان‌های کاربری، موارد آزمون، مشخصات فنی و نمودارهای معماری با استفاده از هوش مصنوعی مورد بحث قرار می‌گیرد. انواع هوش مصنوعی و آینده شغلی: انواع مختلف هوش مصنوعی شامل هوش محدود (ANI)، هوش عمومی (AGI)، و هوش فوق‌العاده (ASI) و همچنین هوش مصنوعی کوانتومی معرفی می‌شوند. این بخش به آینده مشاغل در دنیای هوش مصنوعی می‌پردازد و راهکارهای حفظ شغل در این دنیای جدید را ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی How To Develop End To End Software Using AI (Vibe Coding) با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند توسعه نرم‌افزار و آینده شغلی در این حوزه آشنا خواهید شد.