پی سی دانلود - deep-learning

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.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی بسازند، بدون آنکه درگیر پیچیدگی‌های تئوری شوند. شرکت‌کنندگان در این دوره به سرعت یاد خواهند گرفت که چگونه یک مدل تشخیص آتش مبتنی بر YOLO را راه‌اندازی کرده و آن را با FastAPI برای پردازش بک‌اند و Next.js برای رابط کاربری وب ادغام کنند. این رویکرد عملی به افراد امکان می‌دهد تا به جای غرق شدن در مباحث نظری عمیق، مستقیماً به سمت ساخت یک پروژه کاربردی حرکت کنند. در این دوره، موارد مختلفی مورد بررسی قرار می‌گیرد تا شرکت‌کنندگان تجربه جامعی به دست آورند. ابتدا، نحوه نصب و پیکربندی YOLO برای تشخیص آتش آموزش داده می‌شود، که گام اساسی برای شروع کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر است. سپس، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه یک بک‌اند FastAPI را برای تشخیص آتش در زمان واقعی راه‌اندازی کنند، که برای ارتباط سریع و مؤثر بین مدل و رابط کاربری ضروری است. همچنین، ساخت یک فرانت‌اند Next.js برای نمایش بصری نتایج تشخیص آتش نیز آموزش داده می‌شود، که به کاربران امکان می‌دهد وضعیت را به صورت گرافیکی مشاهده کنند. یکی دیگر از جنبه‌های مهم دوره، پیاده‌سازی یک سیستم هشدار برای اعلان‌های بلادرنگ است تا کاربران فوراً از وقوع آتش‌سوزی مطلع شوند. ذخیره و بازیابی کارآمد گزارش‌های تشخیص آتش نیز بخشی از برنامه آموزشی است که برای تحلیل‌های بعدی و بهبود سیستم اهمیت دارد. علاوه بر این، دوره بهینه‌سازی مدل‌های YOLO برای عملکرد بهتر را پوشش می‌دهد، که برای افزایش دقت و سرعت تشخیص حیاتی است. شرکت‌کنندگان همچنین با نحوه استقرار برنامه خود برای استفاده در محیط‌های واقعی آشنا می‌شوند و تجربه عملی در ساخت برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند.
در دوره آموزشی Build a Fire Detection with AI: YOLO, FastAPI & Next.js با ساخت یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی 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.

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.

به این دوره جامع خوش آمدید که به شما نحوه کار مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را آموزش می‌دهد! در سال‌های اخیر، LLMها حوزه هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و دیگر دستیاران پیشرفته هوش مصنوعی قدرت بخشیده‌اند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک کرده و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت LLMها، از جمله مکانیزم‌های توجه، ترانسفورمرها، و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek را به تفصیل بررسی خواهیم کرد. در ابتدا، ایده اصلی مکانیزم‌های توجه را کاوش خواهیم کرد که به مدل‌ها اجازه می‌دهند روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به ترانسفورمرها، ستون فقرات LLMها، خواهیم پرداخت و تحلیل خواهیم کرد که چگونه پردازش موازی کارآمد متن را امکان‌پذیر می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرو در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین با خود-توجهی (self-attention)، رمزگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند-سر (multi-head attention) آشنا خواهید شد که اجزای کلیدی هستند و به مدل‌ها کمک می‌کنند تا وابستگی‌های بلندمدت در متن را ثبت کنند. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek را که یک مدل متن‌باز پیشرفته طراحی شده برای گسترش مرزهای کارایی و عملکرد هوش مصنوعی است، بررسی خواهیم کرد. شما درک خواهید کرد که DeepSeek چگونه مکانیزم‌های توجه را بهینه‌سازی می‌کند و چه چیزی آن را به یک رقیب قدرتمند برای سایر LLMها تبدیل کرده است.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد، ساختار و کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم اساسی و پیشرفته یادگیری ماشین آشنا می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت و ارزیابی انواع مدل‌های رگرسیونی و طبقه‌بندی، و همچنین تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری جمعی و خوشه‌بندی آشنا می‌شوند. این دوره با تاکید بر کاربردهای عملی یادگیری ماشین، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مربوطه، مهارت‌های لازم برای حل مسائل واقعی را کسب کنند و یک نمونه کار قوی برای ورود به بازار کار ایجاد نمایند. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری جمعی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را فرا خواهند گرفت. آن‌ها نحوه پیاده‌سازی یادگیری قوانین وابستگی برای کشف الگو در داده‌های خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک را خواهند آموخت. در طول دوره، شرکت‌کنندگان توسعه و ارزیابی مدل‌ها را با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های محبوب مانند Scikit-learn و Pandas تمرین خواهند کرد.
در دوره آموزشی Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced با مفاهیم، تکنیک‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به توسعه برنامه‌های موبایل با استفاده از فریم‌ورک Flutter و بهره‌گیری از قابلیت‌های یادگیری ماشین ارائه شده توسط Firebase ML Kit می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این دوره با مفاهیم اساسی و پیشرفته Firebase ML Kit آشنا شده و نحوه پیاده‌سازی ویژگی‌های متنوعی مانند برچسب‌گذاری تصاویر، تشخیص بارکد، تشخیص چهره و لبخند، تشخیص متن، ترجمه زبان و شناسایی زبان را در برنامه‌های Flutter فرا خواهند گرفت. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و ساخت پروژه‌های واقعی، دانش و مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های هوشمند اندروید و iOS را با استفاده از یک کدبیس مشترک در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی توسعه‌دهندگان در استفاده از قدرت یادگیری ماشین در برنامه‌های Flutter و آماده‌سازی آن‌ها برای آینده رو به رشد توسعه برنامه‌های هوشمند است.
در دوره آموزشی Flutter و Firebase ML Kit با نحوه ساخت برنامه‌های هوشمند موبایل با استفاده از قابلیت‌های یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای تمام کسانی که با دنیای هوش مصنوعی کاملاً ناآشنا هستند، طراحی شده است. فرقی نمی‌کند دانشجو باشید، فریلنسر، تولیدکننده محتوا یا یک فرد شاغل، این دوره مبتدی به شما کمک می‌کند تا ابزارهایی را که آینده کار و ارتباطات را شکل می‌دهند، درک کرده و از آن‌ها استفاده کنید. چت‌جی‌پی‌تی (ChatGPT)، یک چت‌بات قدرتمند هوش مصنوعی است که توسط OpenAI با استفاده از هوش مصنوعی مولد پیشرفته ساخته شده است و در قلب این دوره قرار دارد. چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند از طریق مکالمات طبیعی و انسان‌مانند، متن بنویسد، توضیح دهد، ایده‌پردازی کند، خلاصه کند، ترجمه کند، تصاویر ایجاد کند و حتی در کدنویسی یاری رساند. شما در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه از چت‌جی‌پی‌تی برای سرعت بخشیدن به کارهایتان، تولید محتوا، حل مشکلات و عملی کردن ایده‌ها استفاده کنید. اما چت‌جی‌پی‌تی تنها بخشی از یک تصویر بزرگ‌تر است. این دوره همچنین شما را با مفهوم اصلی پشت آن، یعنی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) آشنا می‌کند. هوش مصنوعی مولد نوعی از هوش مصنوعی است که محتوای جدیدی را خلق می‌کند – نه فقط متن، بلکه تصاویر، صدا، ویدئو، کد و موارد دیگر. برای استفاده مؤثر از این ابزارها، شما باید مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) را بیاموزید. این یک مهارت ضروری برای نوشتن دستورالعمل‌های واضح و خاص (که پرامپت نامیده می‌شوند) برای هدایت هوش مصنوعی است. از آنجایی که هوش مصنوعی مانند انسان "درک" نمی‌کند، ورودی شما باید با دقت نوشته شود تا نتایج دقیق و با کیفیت بالا به دست آید. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پرامپت‌های مؤثر بسازید، زمینه را فراهم کنید، لحن یا قالب را تعریف کنید و خروجی خود را گام به گام بهبود بخشید.
در دوره آموزشی ChatGPT + Generative AI + Prompt Engineering for Beginners با هوش مصنوعی مولد، چت‌جی‌پی‌تی و مهندسی پرامپت آشنا خواهید شد.