پی سی دانلود - deep-learning

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.

فناوری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در حال حاضر انقلابی بنیادین در نحوه توسعه نرم‌افزارها، فرآیندهای کسب‌وکار و مسیرهای شغلی ایجاد کرده‌اند. این دوره آموزشی با رویکردی از سطح مبتدی تا متوسط طراحی شده است تا به دانش‌پذیران کمک کند نه تنها درک عمیقی از زیرساخت‌های این فناوری به دست آورند، بلکه با اعتماد به نفس کامل برای شرکت در آزمون تخصصی NVIDIA Certified Associate – Generative AI and LLMs (NCA-GENL) آماده شوند.
محتوای این برنامه آموزشی دقیقاً بر اساس راهنمای رسمی آزمون و سرفصل‌های تایید شده توسط شرکت انویدیا تدوین شده است. این موضوع تضمین می‌کند که تمامی مباحث تدریس شده به طور مستقیم با اهداف گواهینامه همسو باشد. با این حال، دوره تنها به مباحث تئوری آزمون محدود نمی‌شود؛ بلکه هدف نهایی آن، ایجاد مهارت‌های عملی و واقعی در حوزه GenAI است که فراتر از آمادگی برای یک امتحان ساده، فرد را برای چالش‌های دنیای واقعی تکنولوژی آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی NVIDIA GenAI & LLMs: Learn and Pass NCA-GENL Certification با مفاهیم هوش مصنوعی مولد و آمادگی برای آزمون تخصصی انویدیا آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی متخصص تایید شده هوش مصنوعی آمازون (AWS Certified AI Practitioner) با کد آزمون AIF-C01، با هدف توانمندسازی افراد در تمامی سطوح مهارتی طراحی شده است. این برنامه آموزشی به گونه‌ای تدوین شده که نه‌تنها برای مهندسان مشتاق یادگیری ماشین، بلکه برای مدیران کسب‌وکار و تحلیلگران داده نیز بسیار کاربردی و راهگشا باشد. هدف اصلی این دوره، ایجاد یک زیربنای فکری و فنی مستحکم در حوزه مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است تا شرکت‌کنندگان بتوانند با اعتماد به نفس کامل در پروژه‌های مبتنی بر تکنولوژی‌های نوظهور مشارکت کنند.
در طول این مسیر آموزشی، دانش‌جویان با مجموعه‌ای گسترده از سرویس‌های پیشرفته شرکت آمازون آشنا می‌شوند. از جمله این ابزارها می‌توان به پلتفرم جامع SageMaker برای ساخت و آموزش مدل‌ها، سرویس Bedrock برای دسترسی به مدل‌های پایه هوش مصنوعی مولد، و همچنین ابزارهای تخصصی‌تری مانند Comprehend برای پردازش متن، Rekognition برای تحلیل تصویر و ویدیو، و Lex جهت ساخت رابط‌های گفتگوی هوشمند اشاره کرد. تمرکز دوره تنها بر جنبه‌های تئوری نیست، بلکه از طریق ماژول‌های آموزشی تحت هدایت مدرس و بررسی سناریوهای واقعی در دنیای تجارت، تلاش می‌شود تا دانش‌جویان درک عمیقی از کاربرد عملی این فناوری‌ها پیدا کنند.
در دوره آموزشی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) با مفاهیم کاربردی و خدمات ابری هوش مصنوعی در پلتفرم AWS 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.

دوره آموزشی مذکور با این هدف طراحی شده است که به توسعه‌دهندگان بیاموزد چگونه از ساخت چت‌بات‌های ابتدایی و ساده عبور کرده و به سمت خلق عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) هوشمند حرکت کنند؛ سیستم‌هایی که نه تنها قادر به پاسخگویی به سوالات هستند، بلکه می‌توانند کارهای مختلفی را به صورت خودکار انجام دهند. این مسترکلاس به عنوان تنها منبع مورد نیاز برای پر کردن شکاف میان اپلیکیشن‌های ساده‌ای که صرفاً یک لایه ظاهری برای مدل‌های زبانی (LLM Wrappers) هستند و سیستم‌های پیچیده و آماده تولید (Production-ready) شناخته می‌شود.
در حالی که اکثر توسعه‌دهندگان در سطح ساخت برنامه‌های ساده‌ای مانند «چت با فایل‌های PDF» متوقف شده‌اند، این دوره آموزشی سطوح بسیار عمیق‌تری را هدف قرار می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این مسیر، معماری یک اپلیکیشن عامل‌محور و فول‌استک را از پایه و با استفاده از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Angular برای بخش کاربری و Node.js برای بخش سرور پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین در این فرایند، پروتکل‌های پیشرفته‌ای مانند MCP (Model Context Protocol) و خط لوله‌های پیشرفته RAG به صورت عملی مورد استفاده قرار می‌گیرند. دلیل اهمیت این دوره در تغییر رویکرد صنعت از «هوش مصنوعی مولد» (Generative AI) به سمت «هوش مصنوعی عامل‌محور» (Agentic AI) نهفته است. امروزه شرکت‌های بزرگ دیگر تنها به دنبال تولید متن نیستند، بلکه به دنبال عامل‌هایی می‌گردند که بتوانند پایگاه‌های داده را پرس‌وجو کنند، ابزارهای مختلف را اجرا نمایند و به طور مستقل دست به اقدام بزنند. این دوره آموزشی توسعه‌دهندگان را در خط مقدم این تحول تکنولوژیک قرار می‌دهد.
در طول این مسیر، یک پلتفرم هوش مصنوعی در سطح حرفه‌ای ساخته می‌شود که دارای یک رابط کاربری مدرن با انگولار و یک بک‌اند مستحکم با Node.js و Express است. تمرکز اصلی بر یادگیری صرفِ نحو (Syntax) نیست، بلکه آموزش معماری پشت سیستم‌های خودگردان (Autonomous Systems) در اولویت قرار دارد. 
در دوره آموزشی Agentic AI Full‑Stack Masterclass: RAG, MCP & AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت سیستم‌های خودکار و پیشرفته هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای کسانی طراحی شده که مشتاق‌اند خلاقیت خود را به شدت افزایش دهند و بر آینده هنر دیجیتال با استفاده از Midjourney مسلط شوند. این راهنمای جامع با پرداختن به مبانی و پاسخ به این پرسش که "Midjourney چیست و چرا باید به آن اهمیت دهم؟" آغاز می‌شود و دانش‌پذیر را به درک حرفه‌ای از این ابزار می‌رساند. تمرکز این دوره بر آموزش منطق و کاربرد عملی Midjourney، که پیشروترین ابزار تولید تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی در جهان است، قرار دارد.
دانش‌پذیر در این دوره یاد می‌گیرد که چگونه از Midjourney برای تقویت پروژه‌ها، تسریع جریان کار خلاقانه و خلق تصاویر با کیفیت بالا بهره ببرد. با دنبال کردن ماژول‌های مختلف، که به تدریج بر دشواری آن‌ها افزوده می‌شود، منطق و نحوه استفاده عملی از Midjourney در موقعیت‌های گوناگون به طور کامل آموزش داده می‌شود. این ساختار تضمین می‌کند که فراگیران به طور مداوم درک خود را از اصول اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته گسترش دهند.
هدف نهایی این است که شرکت‌کنندگان بتوانند Midjourney را به صورت حرفه‌ای به کار گیرند تا تصاویری دقیقاً مطابق با دیدگاه و ایده‌های خلاقانه خود تولید کنند. این دوره نه تنها دانش فنی لازم را فراهم می‌کند، بلکه دیدگاه و بینشی را نیز ارائه می‌دهد که برای موفقیت در عرصه رو به رشد هنر دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است.
در دوره آموزشی Midjourney: The Complete AI Image Generation Course با تولید تصویر حرفه‌ای با استفاده از هوش مصنوعی Midjourney آشنا خواهید شد.

این دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه یک عامل (Agent) هوش مصنوعی عمومی را بسازند که بتواند ابزارهای مختلف موجود بر روی دستگاه آن‌ها را هماهنگ و مدیریت کند. این ابزارها شامل قابلیت‌هایی مانند خواندن و تبدیل فایل‌ها، فراخوانی ابزارهای شخص ثالث نظیر جستجوی وب و اجرای کد، و در نهایت تحویل نتایج به یک مرورگر محلی هستند. تمرکز اصلی این دوره بر ایجاد یک عامل با یک حلقه اجرایی است که بتواند تاریخچه مکالمات را حفظ کند. این عامل از قابلیت فراخوانی ابزار (Tool Calling) برای انتخاب ابزارها و استدلال‌های مناسب استفاده می‌کند، پیام‌ها را بر اساس نتایج ابزارها به‌روزرسانی می‌کند و در نهایت، تصمیم می‌گیرد که چه زمانی عملیات را متوقف کند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه مدیریت محتوا از طریق تکنیک‌های خلاصه‌سازی (Summarization) و بازیابی اطلاعات (Retrieval) آشنا خواهند شد. همچنین، روش‌های افزودن ارزیابی‌ها (Evals) برای شناسایی شکست‌ها و خطاها در عملکرد عامل آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، به مبحث مهم افزودن گاردریل‌ها (Guardrails) و بررسی‌های "انسان در حلقه" (Human-in-the-loop checks) برای اقدامات حساس پرداخته می‌شود تا از ایمنی و دقت عامل اطمینان حاصل شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان یک عامل هوشمند در اختیار خواهند داشت که می‌توانند به‌طور مستمر آن را با ابزارهای جدید، پروتکل‌های تازه و رابط‌های کاربری بیشتر گسترش دهند و توسعه دهند. این عامل یک پایه قوی برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار و انعطاف‌پذیر است.
در دوره آموزشی Build an AI Agent from Scratch, v2 با نحوه ساخت، توسعه و ارزیابی یک عامل هوش مصنوعی با قابلیت فراخوانی و هماهنگی ابزارها آشنا خواهید شد.

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.

دوره «راهنمای کامل زیرساخت هوش مصنوعی: از صفر تا صد»، یک برنامه نهایی و کامل از ابتدا تا انتها است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بر زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی به تسلط برسند. فرقی نمی‌کند که فرد یک مهندس مشتاق هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا متخصص یادگیری ماشین باشد، این دوره او را از اصول بسیار اولیه لینوکس، رایانش ابری و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تا مباحث پیشرفته‌تری مانند آموزش توزیع‌شده، ارکستراسیون کوبرنتیس، عملیات یادگیری ماشین (MLOps)، قابلیت مشاهده (Observability)، و استقرار هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) هدایت می‌کند. در طول فقط ۵۲ هفته، شرکت‌کننده از راه‌اندازی اولین ماشین مجازی GPU خود به مرحله طراحی و ارائه یک سیستم کامل زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی و آماده تولید (Production) پیشرفت خواهد کرد. این برنامه درسی جامع تضمین می‌کند که فرد هم مبانی نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای پرشتاب و در حال تحول زیرساخت هوش مصنوعی را کسب می‌کند. دوره با مبانی آغاز می‌شود: اینکه زیرساخت هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، و چگونه CPU، GPU و TPU (واحدهای پردازشی تنسور) به بار کاری مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول اساسی لینوکس را می‌آموزند، زیرساخت‌های ابری در AWS، گوگل کلود و آژور را بررسی می‌کنند و اعتماد به نفس لازم برای راه‌اندازی نمونه‌های محاسباتی GPU را به دست می‌آورند. از آنجا، آنها وارد مفاهیم کانتینرسازی با داکر، ارکستراسیون با کوبرنتیس و اتوماسیون با نمودارهای Helm می‌شوند—مهارت‌هایی که هر مهندس هوش مصنوعی باید بر آنها مسلط شود.
در دوره آموزشی The Complete Guide to AI Infrastructure: Zero to Hero با طراحی و اجرای یک سیستم کامل و آماده به کار زیرساخت هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.