پی سی دانلود - datascience

این دوره آموزشی با معرفی PyTorch و چارچوب‌های یادگیری عمیق به طور کلی آغاز می‌شود. در طول دوره، شرکت‌کنندگان درک خواهند کرد که چگونه ترکیب قدرتمند مشتق‌گیری خودکار و محاسبات شفاف بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به انفجار فعلی تحقیقات یادگیری عمیق کمک کرده است. این ویدئو به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند از PyTorch برای پیاده‌سازی و یادگیری یک مدل رگرسیون خطی استفاده کنند؛ این یک گام اساسی برای ساخت شبکه‌های عصبی بسیار پیچیده‌تر است. در نهایت، دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه تمام مؤلفه‌هایی را که PyTorch ارائه می‌دهد، ترکیب کنند تا یک پرسپترون چندلایه پیش‌خور ساده بسازند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانشجویان را گام به گام با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی PyTorch آشنا کند. از مبانی تئوری گرفته تا پیاده‌سازی عملی مدل‌ها، تمام جنبه‌های لازم برای شروع کار با PyTorch پوشش داده می‌شود. هدف این است که دانشجویان پس از اتمام دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از این چارچوب قدرتمند داشته باشند. این دوره برای کسانی که به دنبال ورود به دنیای یادگیری عمیق و کار با یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های موجود هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی Up and Running with PyTorch با چارچوب PyTorch و نحوه ساخت مدل‌های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه با استفاده از Streamlit، Plotly و Pandas داشبوردهای تعاملی و بصری برای ارائه داده‌ها و بینش‌ها ایجاد کنند. این شامل یادگیری نحوه ساخت داشبوردهای جذاب با Streamlit، ایجاد نمودارها و گراف‌های تعاملی با Plotly و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها با Pandas است. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با پروژه‌های عملی که وظایف واقعی فریلنسری را شبیه‌سازی می‌کنند، تجربه کسب خواهند کرد و همچنین در مورد نحوه موقعیت‌یابی، یافتن مشتری و ایجاد شغل آزاد در سال 2025 اطلاعاتی کسب خواهند نمود. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه تحلیل داده یا توسعه مهارت‌های خود در این زمینه هستند و همچنین کسانی که می‌خواهند به عنوان فریلنسر در این حوزه فعالیت کنند، مناسب است.
در دوره آموزشی Master Streamlit: Build Dashboards with Streamlit & Python با ساخت داشبوردهای تعاملی و تحلیل داده آشنا خواهید شد.

این دوره جامع با هدف ارتقای دانش و مهارت فراگیران، از مفاهیم پایه‌ای تا تخصص پیشرفته در استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek طراحی شده است. این دوره، با پوشش تکنیک‌های ضروری مهندسی پرامپت، کاربردهای عملی در کسب و کار و بهینه‌سازی شبکه‌های اجتماعی، شرکت‌کنندگان را به مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل DeepSeek مجهز می‌کند. از طریق ماژول‌های ساختاریافته، تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی، فراگیران در این دوره به تسلط کامل بر هنر ایجاد پرامپت‌های مؤثر، بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای تولید محتوا و پیاده‌سازی چارچوب‌های استراتژیک برای اهداف تجاری و خلاقانه دست خواهند یافت. این دوره به صورت گام به گام، فراگیران را از مفاهیم بنیادی مانند اصول پرامپت و مدل‌های استنتاجی، به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند چارچوب‌های متا-روایت و زنجیره‌های پرامپت هدایت می‌کند. همچنین، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای برنامه‌نویسی، کپی‌رایتینگ، بازاریابی، داستان‌سرایی برند و مدیریت شبکه‌های اجتماعی مورد بررسی قرار می‌دهد. فراگیران به بیش از ۷۴ پرامپت دسته‌بندی‌شده برای کارهای مختلفی مانند تولید کد، ایفای نقش، ترجمه و رفع خطا دسترسی خواهند داشت. هدف این دوره، آماده‌سازی فراگیران برای بازار کار است؛ به گونه‌ای که آن‌ها بتوانند پرامپت‌هایی برای کپی‌رایتینگ تجاری، برنامه‌های بازاریابی و محتوای شبکه‌های اجتماعی چندپلتفرمی (مانند TikTok، LinkedIn، YouTube) طراحی کنند. علاوه بر این، ابزارهای نوآورانه‌ای مانند مدل تجزیه وظایف SPECTRA و پرامپت‌های بازگشتی متا-روایت برای تعاملات پیچیده با هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت.
در دوره آموزشی DeepSeek From Beginner to Proficient: DeepSeek AI Guide با چگونگی استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek در کاربردهای مختلف آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به استفاده از قدرت هوش مصنوعی به صورت خصوصی و بر روی رایانه‌های شخصی خود می‌پردازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ باز مانند Llama، Gemma و DeepSeek آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه این مدل‌ها را از طریق ابزارهایی مانند Ollama و LM Studio بر روی سیستم‌های خود راه‌اندازی و اجرا کنند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی کاربران برای بهره‌گیری از مزایای هوش مصنوعی پیشرفته بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری است. این دوره به طور جامع به مباحثی از جمله نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای لازم، دانلود و مدیریت مدل‌های زبانی، اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی مختلف و استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی محلی می‌پردازد. همچنین، مزایای استفاده از مدل‌های محلی و باز در مقایسه با سرویس‌های ابری، مانند کاهش هزینه‌ها، افزایش حریم خصوصی و امکان سفارشی‌سازی عمیق، به طور کامل مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا به طور مستقل و با استفاده از منابع رایگان، از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر روی رایانه‌های شخصی خود بهره‌مند شوند.
در دوره آموزشی Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، رویکردی نوین در یادگیری SQL در محیط Google BigQuery ارائه می‌دهد و با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی تعبیه‌شده مانند Gemini، فرایند یادگیری را تسریع و تسهیل می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره، اصول SQL، نحوه کار با BigQuery، تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس و جو، روش‌های بارگذاری و آماده‌سازی داده و مهم‌تر از همه، نحوه استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای درک بهتر مفاهیم، تولید کد، رفع خطا و تحلیل داده‌ها را خواهند آموخت و می‌توانند از این مهارت‌ها برای حل مسائل واقعی تحلیل داده استفاده کنند.
در دوره آموزشی Master SQL with BigQuery using AI tools - From Zero to Hero با مفاهیم و ابزارهای لازم برای تحلیل داده با استفاده از SQL و BigQuery به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره فنی برای متخصصان داده طراحی شده است و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان راه‌حل‌های جستجوی پیچیده‌ای را طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کرد که گراف‌های دانش، هوش مصنوعی و فناوری‌های جستجوی سنتی را با هم ترکیب می‌کنند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه تصمیمات معماری اتخاذ کنند، اقدامات امنیتی را پیاده‌سازی کنند و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مؤثری را برای سیستم‌های جستجو در مقیاس سازمانی تعیین کنند. در طول دوره، مربی، اشلی فیت، بر پیاده‌سازی عملی، ملاحظات امنیتی و بهینه‌سازی عملکرد تأکید می‌کند و تجربه عملی با معماری‌های جستجوی مدرن را فراهم می‌آورد. هوش مصنوعی مولد یک مزیت برای فناوری‌های جستجوی سنتی است، به خصوص زمانی که قدرت آن را به صورت ترکیبی به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از این ترکیب قدرتمند، سیستم‌های جستجوی هوشمندانه‌تر و کارآمدتری بسازید که می‌توانند نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهند. مباحث مطرح شده شامل انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب، طراحی ساختارهای داده برای گراف‌های دانش، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای درک بهتر پرس‌وجوها و تولید پاسخ‌های دقیق، و همچنین روش‌های ارزیابی عملکرد و امنیت سیستم‌های جستجو می‌باشد. این رویکرد جامع به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای ساخت نسل بعدی سیستم‌های جستجو را کسب کنند.
در دوره آموزشی Semantic Search and Information Retrieval using GenAI با طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته آشنا خواهید شد.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را برای شروع یا پیشرفت در مسیر شغلی علم داده (Data Science) آماده سازد. در طول این دوره، آن‌ها به درک کاملی از نحوه برنامه‌نویسی با پایتون دست خواهند یافت و خواهند آموخت که چگونه این زبان را در ترکیب با ماژول‌ها و کتابخانه‌های محاسبات علمی برای تحلیل داده‌ها به کار گیرند. یکی از مزایای اصلی این دوره، دسترسی مادام‌العمر به بیش از ۱۰۰ دفترچه کد پایتون نمونه، ویدئوهای جدید و به‌روزرسانی‌شده، و همچنین پروژه‌های تحلیل داده‌های متنوعی است که در آینده به دوره اضافه خواهند شد. این پروژه‌ها می‌توانند به عنوان بخشی از یک پورتفولیو (نمونه کار) برای ارائه به کارفرمایان آینده مورد استفاده قرار گیرند.
در دوره آموزشی Learning Python for Data Analysis and Visualization Ver 1 با برنامه‌نویسی پایتون، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها و مفاهیم یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، راهنمایی کامل برای استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در زمینه‌هایی نظیر نگارش، برنامه‌نویسی و تولید تصویر و فراتر از آن ارائه می‌دهد. فرقی نمی‌کند که شما یک تولیدکننده محتوا، توسعه‌دهنده نرم‌افزار، طراح، بازاریاب، کارآفرین یا صرفاً کنجکاو در مورد هوش مصنوعی باشید، این دوره شما را با دانش و مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری کامل از برترین مدل‌های هوش مصنوعی امروز آشنا می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره گام به گام با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه از این فناوری برای بهبود فرآیندهای کاری و افزایش درآمد خود استفاده کنند. این دوره با ارائه مثال‌های کاربردی و تمرین‌های عملی، به دانشجویان کمک می‌کند تا مفاهیم نظری را به مهارت‌های عملی تبدیل کنند و آن‌ها را برای رویارویی با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی AI Mastery: Leverage AI to 10x your income. با ابزارها و کاربردهای عملی هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری و درآمد آشنا خواهید شد.

در حال حاضر، هوش مصنوعی عاملیت‌محور (Agentic AI) حتی از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نیز تحول‌آفرین‌تر ظاهر شده است. سازمان‌ها با عجله در تلاشند تا مدل‌های کسب‌وکار خود را برای پیاده‌سازی کاربردهای هوش مصنوعی عاملیت‌محور متحول کنند تا با ارزش‌آفرینی تجاری، از رقبا پیشی بگیرند. همانطور که سازمان‌ها گردش‌کارهای موجود خود را برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی عاملیت‌محور تغییر می‌دهند، با گردش‌کارهای تجاری جدیدی مواجه خواهند شد که می‌توانند به صورت تصاعدی به جریان‌های درآمدی آن‌ها ارزش اضافه کنند. بنابراین، هوش مصنوعی عاملیت‌محور از هم‌اکنون تأثیر عمیقی در بخش‌ها و صنایع مختلف گذاشته است. به عنوان ارائه‌دهندگان فناوری و راه‌حل، لازم است تا در فناوری‌های مدرن و تحول‌آفرین مانند این حوزه پیشرو باشیم تا برای مشتریان خود مرتبط باقی بمانیم و آن‌ها را در مسیر پذیرش هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی عاملیت‌محور راهنمایی کنیم.
در دوره آموزشی Master Agentic AI with LangGraph, Streamlit and OpenAI با توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی عاملیت‌محور 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.