پی سی دانلود - llm

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.

این دوره آموزشی به عنوان یک راهنمای کامل و پروژه‌محور طراحی شده است تا شرکت‌کنندگان را با دنیای پیشرفته خودکارسازی (Automation) و عامل‌های هوشمند (AI Agents) آشنا کند. در طول این مسیر آموزشی، یادگیرندگان با تکنیک‌های عملی برای خودکارسازی وظایف تکراری و خسته‌کننده با استفاده از قدرت هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. هدف اصلی این دوره، ایجاد توانمندی در افراد برای ساخت انواع مختلفی از عامل‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند به صورت مستقل یا نیمه‌مستقل وظایف پیچیده را مدیریت کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته این برنامه آموزشی، تمرکز بر مفاهیم فنی و مدرنی نظیر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol - MCP) است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی خود را به پایگاه‌های داده متصل کنند تا امکان ذخیره‌سازی دانش به صورت بلندمدت فراهم شود. این ترکیبِ هوشمندانه میان خودکارسازی و ساخت عامل‌ها، فرصتی استثنایی را برای تمرین مهارت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد و هم‌زمان دانش فنی افراد را در زمینه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به شکل قابل توجهی ارتقا می‌دهد.
در دوره آموزشی AI Automation Workflow, AI Voice Agent, Vector Database, MCP با مفاهیم و ابزارهای پیشرفته خودکارسازی فرآیندها و مدیریت عامل‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

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.

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 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.

در این دوره جامع با محوریت پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)، شرکت‌کنندگان به دنیای هیجان‌انگیز فناوری‌های پیشرفته‌ای که در حال متحول ساختن حوزه هوش مصنوعی (AI)، به ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) هستند، قدم خواهند گذاشت. این دوره با تمرکز بر «آینده‌سازی هوش مصنوعی مولد» (Future-Proofing Generative AI)، دانش و مهارت‌های لازم برای مهار قدرت پایگاه‌های داده برداری را در کاربردهای پیشرفته‌ای مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، ترانسفورماتورهای از پیش آموزش‌دیده مولد (GPT) نظیر ChatGPT، و توسعه هوش عمومی مصنوعی (AGI) در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با شروع از مفاهیم پایه‌ای، شرکت‌کنندگان اصول اولیه پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در ایجاد تحول در جریان‌های کاری هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت. از طریق مثال‌های کاربردی و تمرین‌های کدنویسی عملی، تکنیک‌هایی مانند نمایه‌سازی، ذخیره‌سازی، بازیابی داده‌های برداری و کاهش بُعدی مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، مهارت لازم برای ادغام پایگاه داده برداری Pinecone با ابزارهای دیگری مانند LangChain و API اوپن‌ای‌آی (OpenAI API) با استفاده از پایتون (Python)، جهت پیاده‌سازی کاربردهای واقعی و آزادسازی تمام پتانسیل پایگاه‌های داده برداری، کسب خواهد شد.
در دوره آموزشی Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases با استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره یک برنامه آموزشی عملی است که شرکت‌کنندگان در آن یاد می‌گیرند که چگونه OpenAI، Ollama و کتابخانه‌های انتزاعی جدید Microsoft-Extensions-AI (MEAI) را در دات‌نت ادغام کرده و طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد (GenAI) را بسازند. این برنامه‌ها شامل موارد متعددی می‌شوند، از جمله: چت‌بات‌ها و جست‌وجوی معنایی، تا تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و تحلیل تصویر. این دوره برای کمک به توسعه‌دهندگان طراحی شده تا بتوانند از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای ساخت راه‌حل‌های نوآورانه در چارچوب دات‌نت بهره ببرند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مباحث کلیدی متعددی آشنا می‌شوند. ابتدا، آن‌ها با اکوسیستم هوش مصنوعی در دات‌نت آشنا خواهند شد. این بخش شامل شناخت کتابخانه‌های انتزاعی جدید مایکروسافت مانند Microsoft-Extensions-AI است که امکان ادغام و جابه‌جایی آسان بین ارائه‌دهندگان مختلف مدل‌های زبانی بزرگ مانند OpenAI، Azure AI، Ollama و حتی مدل‌های میزبانی‌شده شخصی را فراهم می‌کند. سپس، شرکت‌کنندگان نحوه راه‌اندازی و پیکربندی ارائه‌دهندگان مدل‌های زبانی بزرگ را می‌آموزند. این شامل تنظیماتی برای GitHub Models، Ollama و Azure AI Foundry است تا بتوانند بهترین گزینه را برای موارد استفاده خود انتخاب کنند. بخش مهم دیگر، آموزش استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تکمیل متن با مدل‌های OpenAI gpt-5-mini و Ollama llama3.2 است. در این قسمت، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از دات‌نت، مدل‌های زبانی بزرگ را برای انجام وظایفی مانند طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی، استخراج داده، تشخیص ناهنجاری، ترجمه و تحلیل احساسات ادغام کنند.
در دوره آموزشی GenAI for .NET: Build LLM Apps with OpenAI and Ollama با توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از دات‌نت و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آشنایی با دنیای جذاب پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT طراحی شده است. این ترکیب قدرتمند، جستجوی معنایی، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های هوشمند را در صنایع مختلف ممکن می‌سازد. همچنین، شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های مختلف ایندکس‌گذاری، مکانیزم‌های کشینگ و ادغام با ابزارهای شخص ثالث آشنا می‌شوند تا درک کاملی از هر دو بخش نظری و عملی داشته باشند. از طریق دموها و مثال‌های واضح، نحوه استفاده از عملیات برداری، جستجوی شباهت، و تکنیک‌های پیشرفته جست‌وجو برای ایجاد فرصت‌های جدید را فرا خواهند گرفت. چه دانشجو، برنامه‌نویس، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ترکیب پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل کامل این فناوری را برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، هوشمند و آماده برای آینده آزاد کنید.
در دوره آموزشی Vector database using LLM with demo با پایگاه‌های داده برداری و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

دوره Master RAG for AI + DevOps، دوره‌ای آموزشی است که شما را با تکنیک‌های پیشرفته Retrieval Augmented Generation یا به اختصار RAG و کاربردهای آن در دنیای واقعی آشنا می‌کند. این دوره از آماده‌سازی داده‌ها تا ساخت بازیاب‌ها، استفاده از پایگاه داده‌های برداری و اتصال همه آن‌ها به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Gemini را به صورت گام‌به‌گام به شما آموزش می‌دهد. هدف این دوره، ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند و حساس به محتواست. این دوره برای افرادی طراحی شده که به دنبال یادگیری مفاهیم تئوری و پیاده‌سازی عملی RAG هستند، به ویژه در حوزه‌هایی مانند DevOps و هوش مصنوعی سازمانی. هر جلسه از دوره بر مباحث جلسه قبل بنا شده و به تدریج به شما کمک می‌کند تا بر جریان کاری RAG، از اصول پایه تا موضوعات پیشرفته، مسلط شوید. در طول این دوره، شما با بارگذاری‌کننده‌های اسناد، تکه‌تکه‌کردن (chunking)، جاسازی‌ها (embeddings) و جستجوی برداری آشنا می‌شوید. با استفاده از مثال‌های دنیای واقعی در زمینه DevOps، مانند عیب‌یابی کانتینرها و مدیریت پیکربندی‌های پویا، کاربرد این مفاهیم را به صورت عملی یاد می‌گیرید و متوجه می‌شوید که RAG چگونه محدودیت‌های LLM‌ها را برطرف می‌کند. این دوره، یک سفر کامل از تئوری تا عمل برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته است.
در دوره آموزشی Master RAG for AI + DevOps با تکنیک RAG برای هوش مصنوعی و DevOps آشنا خواهید شد.

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در کانون انقلاب هوش مصنوعی کنونی قرار دارند و به چت‌بات‌ها، سیستم‌های خودکارسازی و اپلیکیشن‌های هوشمند قدرت می‌بخشند. با این حال، استقرار و سفارشی‌سازی آن‌ها اغلب پیچیده و وابسته به خدمات ابری به نظر می‌رسد. Ollama این وضعیت را تغییر داده و اجرای، مدیریت و تنظیم دقیق LLMها را به صورت محلی بر روی سیستم شخصی شما آسان می‌سازد. این دوره برای توسعه‌دهندگان، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند با استفاده از Ollama بر LLMها بر روی سخت‌افزار یا لپ‌تاپ خود مسلط شوند. شرکت‌کنندگان همه چیز را از راه‌اندازی محیط کاری تا ساخت مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی، تنظیم دقیق آن‌ها و یکپارچه‌سازی آن‌ها در اپلیکیشن‌های واقعی، بدون اتکا به زیرساخت‌های ابری گران‌قیمت، فرا خواهند گرفت. در مجموع، این دوره یک مسیر عملی و جامع برای تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ به صورت محلی ارائه می‌دهد که کنترل کامل و انعطاف‌پذیری بالایی را در اختیار شما قرار می‌دهد. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا بدون نگرانی از هزینه‌های ابری یا مسائل مربوط به حریم خصوصی، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به پیش ببرید.
در دوره آموزشی Mastering LLMs Locally using Ollama | Hands-On با نحوه اجرای و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ بر روی کامپیوتر شخصی خود آشنا خواهید شد.