پی سی دانلود - deep-learning

در دنیای امروز، هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال دگرگون ساختن صنعت فیلم‌سازی است؛ تحولی که ابعاد آن حتی از ظهور دوربین‌های دیجیتال نیز گسترده‌تر ارزیابی می‌شود. آنچه در گذشته به حضور تیم‌های بزرگ تولید، تجهیزات بسیار گران‌قیمت و زمان‌بندی‌های طولانی و طاقت‌فرسا نیاز داشت، امروزه با استفاده از قدرت پردازشی هوش مصنوعی و یک فرآیند خلاقانه سازمان‌یافته، به‌راحتی در دسترس همگان قرار گرفته است. این دوره آموزشی با تمرکز بر همین پتانسیل‌های نوظهور، مسیری گام‌به‌گام را برای خلق یک اثر سینمایی مدرن ترسیم می‌کند.
شرکت‌کنندگان در این مسیر آموزشی، با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در تک‌تک مراحل تولید آشنا خواهند شد. این فرآیند از مراحل زیربنایی مانند توسعه ایده و نگارش فیلم‌نامه آغاز شده و تا طراحی جلوه‌های بصری، تولید ویدیوهای واقع‌گرایانه، تدوین حرفه‌ای، صداگذاری، ساخت موسیقی متن و در نهایت خروجی گرفتن برای نمایش عمومی ادامه می‌یابد. هدف اصلی این است که هنرجویان بیاموزند چگونه خلاقیت انسانی خود را با توانمندی‌های ابزارهای دیجیتال ترکیب کنند تا بدون از دست دادن سبک شخصی و امضای هنری خود، سرعت تولید را به شکل چشمگیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی AI Filmmaking با فرآیند کامل تولید فیلم به کمک ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور توامان رو به افزایش است، روش‌های سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده کاربران نیستند. این دوره آموزشی با هدف عبور از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شده است تا به متخصصان نشان دهد چگونه می‌توانند سیستم‌های توصیه‌گر موجود را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی ارتقا بخشند. مدرس دوره، ریشابا میسرا، با تمرکز بر جنبه‌های فنی و عملی، مفاهیم کلیدی همچون تولید تعبیه‌ها (Embeddings)، بازرتبه‌بندی معنایی (Semantic Reranking) و مقابله با چالش «شروع سرد» (Cold Start) را تشریح می‌کند.
بخش مهمی از این آموزش به معماری‌های بومی هوش مصنوعی مولد (GenAI-native) اختصاص یافته است. این معماری‌ها امکان ایجاد تجربه‌های پویا و تعاملی مانند جستجوی گفتگو‌محور و توصیه‌های چندرسانه‌ای (Multimodal) را فراهم می‌کنند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای ایستا فاصله گرفته و به سمت سیستم‌هایی حرکت کنند که قادر به درک عمیق‌تری از نیات کاربران هستند.
در دوره Building LLM-Powered Recommendation Systems با مفاهیم و زیرساخت‌های نوین طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر GenAI آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف تبدیل کردن علاقه‌مندان به مهندسان خبره هوش مصنوعی طراحی شده است و مسیری شفاف و گام‌به‌گام را برای یادگیری پیش روی مخاطب قرار می‌دهد. در این برنامه آموزشی، تمرکز تنها بر ارائه تئوری‌ها و مفاهیم انتزاعی نیست، بلکه شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه سیستم‌های هوشمند واقعی را از صفر طراحی کرده و بسازند. یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، ایجاد درک عمیق از چرایی عملکرد الگوریتم‌هاست؛ به طوری که دانشجو صرفاً یک اپراتور ابزار نباشد، بلکه منطق پشت هر فناوری را به درستی درک کند.
در طول مسیر آموزشی، نحوه اتصال اجزای مختلف هوش مصنوعی از جمله داده‌کاوی، یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مورد بررسی قرار می‌گیرد. برخلاف بسیاری از دوره‌های مشابه که ابزارها را به صورت جزیره‌ای و جداگانه آموزش می‌دهند، این دوره بر روی یکپارچه‌سازی تمام این تخصص‌ها در قالب یک «جریان کاری مهندسی» (Workflow) تمرکز دارد؛ دقیقاً همان روشی که در صنایع پیشرو و پروژه‌های بزرگ تجاری در سطح جهان به کار گرفته می‌شود.
در دوره آموزشی Full Stack AI Engineering Bootcamp با فرآیند جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در صنعت آشنا خواهید شد.

دنیای امروز تحت تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها قرار گرفته است؛ سیستم‌های پیشرفته‌ای که هسته اصلی ابزارهایی مانند ChatGPT را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا توانایی درک دستورات پیچیده، تولید محتوای خلاقانه، استدلال منطقی بر اساس متن و حتی استفاده از ابزارهای جانبی برای انجام وظایف خاص را داشته باشند. با این حال، نویسنده متن معتقد است که ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی که در سطح تجاری و تولیدی قابل اعتماد باشد، فراتر از نوشتن چند دستور ساده یا به اصطلاح "Prompting" است. برای رسیدن به یک خروجی پایدار، برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان باید با معماری زیرساختی این مدل‌ها آشنا شوند.
در دوره آموزشی LLM Engineering: Build Production-Ready AI Systems مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تکنیک‌های پیشرفته توسعه هوش مصنوعی با نحوه ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای و مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

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.