پی سی دانلود - data-science

در سال ۲۰۲۶، دنیای فناوری از مرحله ساخت پوسته‌های ساده برای مدل‌های زبانی بزرگ عبور کرده است. امروزه صرفاً اتصال به یک مدل هوش مصنوعی کافی نیست؛ بلکه بازار کار به دنبال متخصصانی است که بتوانند اپلیکیشن‌هایی هوشمند، قابل اتکا و پیچیده ایجاد کنند. این دوره آموزشی با هدف پر کردن این شکاف مهارتی طراحی شده و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح مبتدی به یک مهندس ارشد هوش مصنوعی ارتقا یابند. تمرکز اصلی این آموزش بر سه ستون اصلی اکوسیستم یعنی LangChain، LangGraph و LangSmith است که زیربنای برنامه‌های پیشرفته امروزی را تشکیل می‌دهند.
در بخش نخست، یادگیرندگان با چارچوب LangChain آشنا می‌شوند. این بخش فراتر از فراخوانی‌های ساده API می‌رود و بر استفاده از زبان بیان لنگ‌چین (LCEL) تمرکز دارد. این زبان به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا زنجیره‌های پیچیده‌ای از داده‌ها و مدل‌ها را به صورت کاملاً ماژولار و بهینه به یکدیگر متصل کنند. در ادامه، دوره به سراغ مبحث حیاتی «حافظه» و «حالت» در اپلیکیشن‌ها می‌رود. با استفاده از LangGraph، دانشجویان یاد می‌گیرند که چگونه عامل‌های هوشمند (Agents) بسازند که برخلاف برنامه‌های خطی ساده، دارای چرخه و منطق تصمیم‌گیری هستند. این مهارت برای ساخت سیستم‌هایی که نیاز به استدلال و اصلاح اشتباهات خود دارند، بسیار ضروری است.
در دوره آموزشی The Complete LangChain, LangGraph, & LangSmith Course (2026) با مفاهیم پیشرفته و کاربردی اکوسیستم لنگ‌چین برای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال تغییر دادن ساختارهای شغلی و مدیریتی است، درک دقیق مفاهیم پشت پرده ابزارهایی مانند ChatGPT برای هر متخصص یا مدیری به یک ضرورت تبدیل شده است. این دوره آموزشی با تمرکز بر نیازهای حرفه‌ای‌های دنیای کسب‌وکار و تکنولوژی طراحی شده است که فرصت کافی برای گذراندن دوره‌های طولانی آکادمیک را ندارند. رویکرد اصلی این برنامه، ساده‌سازی مفاهیم بسیار پیچیده ریاضی و محاسباتی است که در قلب مدل‌های زبانی بزرگ نهفته است. مدرس در این دوره از متدی منحصر‌به‌فرد استفاده می‌کند که در آن به جای کدنویسی‌های سنگین یا استفاده از فرمول‌های پیچیده دیفرانسیل و انتگرال، از ابزارهای ملموس‌تری مانند جداول اکسل برای شبیه‌سازی فرآیندها استفاده می‌شود. این روش به مخاطب اجازه می‌دهد تا به صورت بصری و گام‌به‌گام ببیند که چگونه داده‌های متنی به اعداد تبدیل می‌شوند و مدل چگونه می‌تواند از میان میلیاردها احتمال، کلمه بعدی را پیش‌بینی کند.
هدف اصلی این آموزش، ارتقای سطح سواد هوش مصنوعی (AI Literacy) در میان مدیران، توسعه‌دهندگان و استراتژیست‌ها است تا بتوانند با دیدی بازتر و دانش فنی عمیق‌تر، پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در سازمان خود هدایت کنند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که مدل‌هایی نظیر GPT-2 دقیقاً از چه اجزایی تشکیل شده‌اند و هر بخش چه نقشی در پردازش زبان ایفا می‌کند. این دوره تنها به مباحث تئوریک بسنده نمی‌کند، بلکه با ارائه تمرین‌های تعاملی، شکاف بین دانش نظری و کاربرد عملی را پر می‌کند. در نهایت، فرد آموزش‌دیده قادر خواهد بود با اعتمادبه‌نفس کامل در جلسات فنی حضور یافته، محدودیت‌ها و توانمندی‌های واقعی مدل‌های زبانی را تشخیص دهد و از افتادن در دام تبلیغات اغراق‌آمیز درباره هوش مصنوعی جلوگیری کند. این مسیر یادگیری سریع، یک پایه مستحکم برای هرگونه فعالیت آتی در حوزه هوش مصنوعی فراهم می‌سازد که تا سال‌ها اعتبار علمی و کاربردی خود را حفظ خواهد کرد.
در دوره آموزشی How AI & LLMs Work: A Fast-Track Crash Course for Busy Professionals با مفاهیم فنی LLMها، معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد عملی آن‌ها در محیط‌های حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف توانمندسازی متخصصان برای مدیریت کامل پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است و شرکت‌کنندگان را با تمامی مراحل حیاتی در جریان کاری یادگیری ماشین آشنا می‌کند. در دنیای امروز که داده‌ها نقش محوری ایفا می‌کنند، یادگیری نحوه تعامل با زیرساخت‌های ابری به یک ضرورت تبدیل شده است. این برنامه آموزشی به دانش‌جویان می‌آموزد که چگونه داده‌های خام را به شکلی موثر آماده‌سازی کنند، مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را آموزش دهند و در نهایت آن‌ها را در یک محیط حرفه‌ای و امن مستقر سازند.
هدایت این دوره بر عهده «اسکات پلچر»، یکی از کارشناسان برجسته حوزه AWS است. او با تکیه بر تجربیات عملی خود، مفاهیم انتزاعی را به مهارت‌های کاربردی تبدیل می‌کند. تمرکز اصلی آموزش بر روی سرویس‌های کلیدی آمازون مانند Amazon SageMaker و AWS Glue معطوف شده است. این ابزارها به مهندسان اجازه می‌دهند تا فرآیندهای پیچیده مهندسی داده و یادگیری ماشین را ساده‌سازی کرده و سرعت اجرای پروژه‌ها را به شکل چشم‌گیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) با چرخه حیات یادگیری ماشین در محیط ابری آمازون آشنا خواهید شد.

این برنامه آموزشی با نام «مجموعه جامع بهره‌وری اکسل، گوگل شیت و هوش مصنوعی»، یک مسیر یادگیری کامل و مهارت‌محور است که با هدف تسلط فراگیران بر پرتقاضاترین ابزارهای محیط کار امروزی طراحی شده است. تمرکز اصلی این دوره بر آموزش اصولی و عمیق است، به طوری که از هرگونه سردرگمی، آموزش‌های سطحی یا وعده‌های اغراق‌آمیز پرهیز شده تا دانشجو بتواند به شکلی واقعی و کاربردی مهارت‌ها را فرابگیرد. ساختار این دوره به صورت یک مجموعه منسجم طراحی شده است و صرفاً ترکیبی پراکنده از ویدیوهای مختلف نیست، بلکه گام‌به‌گام مخاطب را در مسیر حرفه‌ای شدن هدایت می‌کند.
در بخش اول این دوره، فراگیران با نرم‌افزار مایکروسافت اکسل و سرویس گوگل شیت به عنوان ابزارهای مستقل و قدرتمند بهره‌وری آشنا می‌شوند. در این مرحله، اصول بنیادین کار با صفحات گسترده، روش‌های صحیح سازمان‌دهی داده‌ها، استفاده حرفه‌ای از فرمول‌ها و مدیریت جداول به طور کامل آموزش داده می‌شود. هدف این بخش این است که فرد بتواند با اعتماد به نفس کامل در هر دو پلتفرم پیمایش کرده و وظایف واقعی در محیط‌های کاری، تجاری و تحصیلی را به بهترین شکل انجام دهد. این بخش به گونه‌ای تدوین شده که زیربنای فکری دانشجو را برای تحلیل داده‌ها تقویت کند.
در دوره آموزشی AI Spreadsheets with Excel & Google Sheets با مدیریت حرفه‌ای داده‌ها و ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

Spyder یک محیط علمی قدرتمند برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور خاص برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل‌گران داده طراحی شده است. این نرم‌افزار ترکیبی منحصربه‌فرد از قابلیت‌های پیشرفته ویرایش کد، تحلیل، اشکال‌زدایی و پروفایلینگ را با امکاناتی مانند کاوش داده‌ها، اجرای تعاملی، بازرسی عمیق و بصری‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد.

Spyder که مخفف Scientific PYthon Development Environment است، یک محیط توسعه متن‌باز است که به‌طور ویژه برای محاسبات علمی و تحلیل داده با پایتون طراحی شده است. این IDE بر پایه کتابخانه‌های معروفی مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و IPython ساخته شده و انتخابی ایده‌آل برای پژوهشگران و مهندسان محسوب می‌شود.

علاوه بر ویژگی‌های داخلی گسترده، Spyder از طریق سیستم افزونه‌ها و API خود قابل گسترش است. همچنین می‌توان آن را به‌عنوان یک کتابخانه افزونه برای PyQt5 استفاده کرد و قابلیت‌های آن، مانند کنسول تعاملی، را در سایر نرم‌افزارهای مبتنی بر PyQt ادغام نمود.

مبانی یادگیری ماشین: ساخت مدل‌های هوش مصنوعی در سطح تخصصی یک برنامه جامع و مناسب برای مبتدیان است که طراحی شده تا شرکت‌کنندگان را از مفاهیم بنیادی به سمت تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین هدایت کند. این دوره یک مسیر ساختاریافته و کامل را برای تسلط بر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و مدل‌سازی یادگیری ماشین فراهم می‌کند، خواه فرد در برنامه‌نویسی تازه‌کار باشد یا به دنبال تقویت مجموعه مهارت‌های خود در هوش مصنوعی باشد.
شرکت‌کنندگان در این دوره کار خود را با یادگیری برنامه‌نویسی پایتون، که زبان ضروری برای توسعه مدرن هوش مصنوعی است، آغاز می‌کنند. در مرحله بعد، یک پایه ریاضی قوی از طریق مباحث آمار و آزمون فرضیه ایجاد خواهد شد. این دانش، ذهنیت تحلیلی لازم برای تفسیر مطمئن داده‌ها را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با پیشرفت در دوره، آنها تجربه‌ عملی در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند – این‌ها مهارت‌های کلیدی هستند که هر متخصص یادگیری ماشین برای آماده‌سازی و درک مجموعه‌داده‌های واقعی به آن‌ها متکی است.
در نهایت، شرکت‌کنندگان عمیقاً وارد حوزه یادگیری ماشین می‌شوند؛ جایی که نحوه طراحی، آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌هایی که امروزه در صنایع مختلف استفاده می‌شوند را خواهند آموخت. هر ماژول از این دوره عملی، جذاب و مناسب برای فراگیران با هر پیش‌زمینه‌ای طراحی شده است.
در دوره آموزشی Machine Learning Foundations: Build Expert-Level AI Models با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره شرکت‌کنندگان را از مبانی YOLO11 تا پیشرفته‌ترین کاربردهای هوش بصری (بینایی کامپیوتر) هدایت می‌کند. در این مسیر، آشکارسازی شیء (Object Detection)، تقطیع (Segmentation)، تخمین وضعیت (Pose Estimation) و دسته‌بندی تصاویر (Image Classification) توسط شرکت‌کنندگان مورد بررسی عمیق قرار می‌گیرد. همچنین، فراگیران یاد می‌گیرند چگونه با استفاده از YOLO11 نمودارهای تحلیلی ایجاد کرده و جابجایی اشیا را ردیابی کنند. فراتر از آموزش YOLO11، این دوره پروژه‌های کاربردی و واقعی را با استفاده از Streamlit برای ساخت رابط کاربری، افزایش دقت آشکارسازی با SAHI برای اشیاء کوچک، تخمین فاصله با Depth Pro، و کاوش در مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی چندوجهی مانند Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 را شامل می‌شود. مدل‌هایی که قابلیت‌های Zero-Shot Object Detection، تولید شرح تصویر (Image Captioning)، استدلال (Reasoning) و شناسایی نوری کاراکتر (OCR) را به ارمغان می‌آورند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان تجربه عملی گسترده‌ای با ابزارهای نوین کسب می‌کنند تا بتوانند چالش‌های کاربردی هوش بصری را به طور مؤثر حل نمایند. تمرکز بر به‌روزرسانی‌ها و قابلیت‌های جدید YOLO11، پیاده‌سازی عملی در Google Colab، شمارش ورودی و خروجی اشیاء با استفاده از DeepSORT، و ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی با Streamlit، تضمین‌کننده یک یادگیری جامع و کاربردی است. این آموزش با هدف توانمندسازی فراگیران برای به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی طراحی شده است.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp: YOLO to Multimodal AI با ابزارها و مدل‌های پیشرفته هوش بصری و چندوجهی مانند YOLO11، DeepSORT، SAHI، Depth Pro، Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 آشنا خواهید شد.

این دوره دروازه‌ای است برای ورود به دنیای یادگیری ماشین و به کارگیری مفاهیم آن، بدون نوشتن حتی یک خط کد. این آموزش هم برای افراد مبتدی و هم برای متخصصانی طراحی شده است که از کدنویسی‌های پیچیده دوری می‌کنند. شرکت‌کنندگان از طریق ترکیبی پویا از درس‌گفتارها و نمایش‌های عملی، هم تئوری و هم کاربردهای عملی یادگیری ماشین را کاوش خواهند کرد. در این بخش، درک کاملی از اصول اولیه یادگیری ماشین به دست می‌آید که شامل مرور کلی یادگیری عمیق، تفاوت‌های بین یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، و اجزای کلیدی محرک این فناوری‌ها است. همچنین، تفاوت‌های ظریف بین سیستم‌های مبتنی بر قانون و سیستم‌های مبتنی بر داده بررسی می‌شود و شرکت‌کنندگان نحوه تعریف مؤثر مسائل و جمع‌آوری داده را خواهند آموخت. تکنیک‌های ضروری پیش‌پردازش داده مانند نرمال‌سازی، استانداردسازی و مهندسی ویژگی آموزش داده می‌شود. سپس، با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند کگل (Kaggle) و دیتایکو (Dataiku)، نمایش‌های عملی از کاربردهای دنیای واقعی ارائه می‌شود؛ از جمله ساخت و آموزش مدل تا تکنیک‌های ارزیابی شامل ماتریس‌های سردرگمی، منحنی‌های ROC و موارد دیگر.
در دوره آموزشی No-Code AI & ML: From Data to Deployment Without Coding با کاربرد یادگیری ماشین در پلتفرم‌های بدون کد آشنا خواهید شد.

این دوره به طور خاص برای علاقه‌مندان به حوزه یادگیری ماشین طراحی شده است. این برنامه آموزشی توسط یک دانشمند داده و یک متخصص یادگیری ماشین طراحی شده تا دانش و تجربیات آن‌ها به شیوه‌ای ساده و قابل فهم به شرکت‌کنندگان منتقل شود. هدف از این دوره کمک به یادگیری نظریه‌های پیچیده، الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی به شیوه‌ای آسان است. در این دوره، دانشجو گام به گام به دنیای یادگیری ماشین هدایت می‌شود. با گذراندن هر بخش آموزشی، شرکت‌کنندگان مهارت‌های جدیدی کسب کرده و درک خود را از این زیرشاخه چالش‌برانگیز و در عین حال سودآور علم داده، ارتقا می‌دهند. این دوره به گونه‌ای انعطاف‌پذیر طراحی شده که می‌توان آن را با تمرکز بر آموزش‌های پایتون، آموزش‌های R، یا ترکیب هر دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R به پایان رساند. شرکت‌کننده می‌تواند زبان برنامه‌نویسی مورد نیاز برای مسیر شغلی خود را انتخاب نماید. این دوره همزمان که جذاب و هیجان‌انگیز است، عمیقاً به مباحث یادگیری ماشین می‌پردازد. 
در دوره آموزشی Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025] با اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و R آشنا خواهید شد.

در این دورهٔ عملی، مگان سیلوی، مشاور علوم داده، شرکت‌کنندگان را در مسیر ساخت برنامه‌های کاربردی وب با استفاده از Streamlit هدایت می‌کند. به طور خاص، شرکت‌کنندگان یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered coding assistant) را در محیط Streamlit خواهند ساخت. این دستیار به آن‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و API شرکت OpenAI، داشبوردهای دادهٔ تعاملی را تولید، اصلاح و نگهداری کنند. در ابتدا، شرکت‌کنندگان با ساخت یک دستیار هوش مصنوعی ساده مبتنی بر چت در Streamlit آغاز خواهند کرد. سپس، نحوهٔ بارگذاری، آماده‌سازی و تحلیل داده‌های خود را در Streamlit فرا خواهند گرفت. در مرحلهٔ بعد، از طریق تعاملات مکالمه‌ای با یک دستیار هوش مصنوعی جاسازی‌شده، داشبوردهای پویا همراه با فیلترها و انواع گوناگونی از بصری‌سازی‌ها (ویژوال‌ها) را ایجاد خواهند کرد. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه داشبورد هوش مصنوعی کاملاً کاربردی خود را آزمایش کرده، نگهداری کنند و آن را بر روی Streamlit Community Cloud مستقر سازند. این دوره جامع، مهارت‌های لازم برای ساخت ابزارهای داده‌ای قدرتمند و تعاملی را با تمرکز بر بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Build with AI: AI-Powered Dashboards with Streamlit با ساخت برنامه‌های کاربردی وب تعاملی مبتنی بر داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.