پی سی دانلود - llm

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.

نرم‌افزار Cherry Studio یکی از ابزارهای پیشرفته و تخصصی در حوزه طراحی، تولید و مدیریت پروژه‌های دیجیتال است که با تمرکز بر افزایش بهره‌وری و تسهیل فرایندهای کاری، توجه ویژه‌ای به نیازهای کاربران حرفه‌ای و تیم‌های توسعه داده است. این نرم‌افزار با ترکیب امکانات گرافیکی قدرتمند، قابلیت‌های مدیریت پروژه و ابزارهای همکاری تیمی، محیطی یکپارچه و کارآمد را فراهم می‌کند.
Cherry Studio یک پلتفرم جامع دستیار هوش مصنوعی است که به شما امکان می‌دهد تمام مدل‌هایی را که استفاده می‌کنید در یک مکان واحد متمرکز کنید. می‌توانید با دستیارهای مختلف چت کنید، آثار هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی خلق کنید یا محتوا را بدون نیاز به جابجایی بین ابزارهای مختلف ترجمه کنید.

Ollama اولین پلتفرم محلی است که مدل های زبان بزرگ (LLM) را مستقیماً روی دسکتاپ شما می آورد. نرم‌افزار Ollama یکی از ابزارهای نوین و پیشرفته در حوزه‌ی مدیریت و اجرای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) به‌صورت محلی (on-device) است که برای توسعه‌دهندگان، محققان هوش مصنوعی و علاقه‌مندان به پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. این نرم‌افزار به شما اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به اتصال مداوم به سرورهای ابری، مدل‌های هوش مصنوعی را به‌صورت لوکال اجرا کرده و با آن‌ها تعامل داشته باشید.
اولاما در واقع یک فریم‌ورک و نرم‌افزار متن‌باز است که به‌طور خاص برای ساده‌سازی اجرای مدل‌های زبانی مانند LLaMA، Mistral، Gemma، Code LLaMA و سایر مدل‌های سبک‌وزن طراحی شده است. این نرم‌افزار بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف (از جمله macOS و Linux) قابل اجراست و از پردازنده‌های CPU و GPU برای اجرای بهینه‌ی مدل‌ها بهره می‌برد.

این دوره آموزشی جامع به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شبکه‌های 5G می‌پردازد. مدرس با ارائه مفاهیم اساسی و کلیدی، چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی این فناوری‌ها را در شبکه‌های مخابراتی تشریح می‌کند. در این دوره، مخاطبان با مفاهیم هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبان بزرگ و یادگیری فدرال آشنا شده و پتانسیل استفاده از آن‌ها در زمینه‌های مختلف مانند بهینه‌سازی شبکه، مدیریت ترافیک، امنیت شبکه و برش شبکه را درک خواهند کرد. همچنین، جنبه‌های نظارتی، روندهای آتی و ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مخابرات نیز مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای مدیران، مهندسان و دانشجویانی که علاقه‌مند به درک عمیق و کاربردی از نقش هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی AI in 5G Networks: Deployment Aspects, Risks and Telecom LLM با کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G آشنا خواهید شد.

برای سال‌ها، هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری، راه‌حل اصلی برای توسعه‌دهندگان بوده است. راحتی مدل‌های مبتنی بر API، ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌ها را بدون نگرانی در مورد زیرساخت، آسان می‌کرد. با این حال، این راحتی با معاوضه‌هایی همراه است: هزینه‌های بالا، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، و وابستگی به ارائه‌دهندگان شخص ثالث. با رشد پذیرش هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان بیشتری در حال بازنگری رویکرد خود و روی آوردن به مدل‌های هوش مصنوعی خودمیزبان هستند که به طور کامل روی دستگاه‌های محلی آن‌ها اجرا می‌شوند. این تغییر نه تنها به دلیل کاهش هزینه‌های ابری است، بلکه در مورد کنترل کامل، عملکرد و استقلال نیز هست. هوش مصنوعی ابری باعث تأخیر می‌شود. هر درخواست باید از طریق اینترنت منتقل شود، با سرورهای راه دور تعامل داشته باشد و نتایج را بازگرداند. اجرای هوش مصنوعی به صورت محلی، تأخیر شبکه را از بین می‌برد و برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی سریع‌تر و پاسخگوتر می‌کند. بسیاری از صنایع، به ویژه بخش‌های مراقبت‌های بهداشتی، مالی و حقوقی، به امنیت داده‌های سخت‌گیرانه نیاز دارند. ارسال اطلاعات حساس به ارائه‌دهندگان ابری، خطرات حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. با اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به صورت محلی، توسعه‌دهندگان داده‌های خود را در داخل مجموعه نگه می‌دارند و از انطباق با مقررات امنیتی اطمینان حاصل می‌کنند.
در دوره آموزشی AI Development with Grok, Qwen2.5, Deepseek & ChatGPT با توسعه هوش مصنوعی به صورت محلی و مستقل از سرویس‌های ابری آشنا خواهید شد.

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ انقلابی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و سایر دستیارهای پیشرفته هوش مصنوعی قدرت می‌بخشند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت مدل‌های زبانی بزرگ، شامل مکانیزم‌های توجه، ترنسفورمرها و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek، به صورت جزء به جزء بررسی خواهد شد. این دوره با کاوش در ایده اصلی مکانیزم‌های توجه آغاز می‌شود که به مدل‌ها اجازه می‌دهد بر روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به بررسی ترنسفورمرها، ستون فقرات مدل‌های زبانی بزرگ، پرداخته می‌شود و تحلیل می‌شود که چگونه این مدل‌ها پردازش موازی کارآمد متن را ممکن می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرفته در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین، با توجه به خود (self-attention)، کدگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند سر (multi-head attention)، که اجزای کلیدی برای کمک به مدل‌ها در درک وابستگی‌های بلندمدت در متن هستند، آشنا خواهید شد. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek، یک مدل متن‌باز پیشرفته که برای پیشبرد کارایی و عملکرد هوش مصنوعی طراحی شده است، مورد بررسی قرار می‌گیرد. در این بخش، بینش‌هایی در مورد چگونگی بهینه‌سازی مکانیزم‌های توجه توسط DeepSeek و آنچه آن را به رقیبی قدرتمند برای سایر مدل‌های زبانی بزرگ تبدیل می‌کند، به دست خواهید آورد.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شامل ترنسفورمرها، مکانیزم‌های توجه و مدل DeepSeek 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.

انقلاب هوش مصنوعی با سرعتی غیرقابل تصور در حال شتاب گرفتن است و کسانی که به مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی عامل‌گرا مسلط شوند، آینده فناوری را تعریف خواهند کرد. «اردوگاه آموزش مهندس مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی عامل‌گرا» یک برنامه ۱۴ روزه و فشرده است که به صورت عملی طراحی شده تا متخصصان و علاقه‌مندان را به مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در دنیای واقعی مجهز کند. چه یک توسعه‌دهنده، دانشمند داده، محقق یا رهبر فناوری باشید، این بوت‌کمپ ابزارها و دانش لازم را برای حرکت و نوآوری با اطمینان در این فضای به سرعت در حال تحول فراهم می‌کند. شرکت‌کنندگان این دوره ابتدا با کاوش در مبانی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و چارچوب‌های عامل‌ها آغاز خواهند کرد، از جمله نحوه محک‌زنی مدل‌ها با استفاده از LM Studio. سپس، دوره آن‌ها را در کار با APIهای قدرتمند و بسته از ارائه‌دهندگانی مانند OpenAI، Gemini و Claude راهنمایی می‌کند. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه پیام‌های سیستمی و کاربری را ساختاردهی کنند، توکنایزیشن را درک کنند، و خروجی‌ها را کنترل نمایند تا پروژه‌هایی مانند تولیدکننده‌های متن مبتنی بر هوش مصنوعی و ردیاب‌های کالری با قابلیت دیداری بسازند.
در دوره آموزشی Become An Llm & Agentic Ai Engineer: 14-Day Bootcamp - 2025 با مهندسی مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی عامل‌گرا آشنا خواهید شد.

این دوره برای مبتدیان و متخصصان طراحی شده است و شما را از طریق تمرین‌های عملی و موارد استفاده واقعی راهنمایی می‌کند. چه یک حرفه‌ای باشید که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در گردش کار خود هستید، چه دانشجویی مشتاق به کشف پتانسیل هوش مصنوعی، یا صرفاً در مورد چگونگی شکل‌دهی هوش مصنوعی به آینده کنجکاو هستید، این دوره برای شما مناسب است. آموزش هوش مصنوعی تاد مک‌لئود که به عنوان "سرگرم‌کننده"، "چشم‌بازکن" و "تغییردهنده زندگی" توصیف شده است، نحوه تعامل شما با فناوری را متحول می‌کند. این دوره را خودتان امتحان کنید و ببینید چگونه می‌توانید به سرعت و به راحتی بر ChatGPT و ابزارهای AI مسلط شوید.
در دوره آموزشی ChatGPT & AI Tools - From Beginner to Expert با نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک دوره کامل و جامع برای افرادی است که علاقه مند به یادگیری و ساخت عوامل AI با استفاده از LangGraph هستند. در این دوره، شرکت کنندگان از صفر تا صد ساخت عوامل AI را یاد می گیرند، به طوری که حتی افرادی که هیچ تجربه قبلی در این زمینه ندارند، می توانند از این دوره بهره مند شوند. در ابتدا، مبانی و مفاهیم اساسی عوامل AI توضیح داده می شود تا شرکت کنندگان درک کاملی از این فناوری پیدا کنند. سپس، به آموزش عملی و گام به گام ساخت سیستم های AI عامل با استفاده از فریم ورک های مدرن پرداخته می شود. در طول دوره، شرکت کنندگان با جدیدترین تکنیک ها و پیشرفت ها در زمینه عوامل AI آشنا می شوند و نحوه استفاده از آنها در پروژه های واقعی را یاد می گیرند. علاوه بر این، مهارت های عملی لازم برای نوشتن و پیاده سازی منطق مبتنی بر AI، ادغام API ها و ساخت برنامه هایی که چالش های دنیای واقعی را حل می کنند، به شرکت کنندگان آموزش داده می شود. در نهایت، نحوه استقرار و بهینه سازی عوامل AI برای استفاده در محیط های واقعی به شرکت کنندگان آموزش داده می شود.
در دوره آموزشی Build Your AI Agent with LangGraph from Zero to Hero با توسعه عوامل AI آشنا خواهید شد.