پی سی دانلود - llm

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.

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.

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 تکنولوژی و بازار کار پویای امروز، اسپرینگ بوت به عنوان مهارتی بی‌رقیب و شماره یک برای توسعه نرم‌افزارهای سازمانی به زبان جاوا شناخته می‌شود. تقاضا برای استخدام برنامه‌نویسانی که تسلط کافی بر اکوسیستم اسپرینگ دارند، به طرز چشمگیری افزایش یافته است؛ به طوری که این متخصصان معمولاً بالاترین سطح حقوقی را دریافت کرده و در معتبرترین موقعیت‌های شغلی جذب می‌شوند. این فریم‌ورک قدرتمند، در واقع ستون فقرات تعداد بی‌شماری از اپلیکیشن‌های مدرن را تشکیل می‌دهد و از استارتاپ‌های نوپا گرفته تا شرکت‌های عظیم در فهرست «فورچون ۵۰۰»، همگی برای زیرساخت‌های خود به آن تکیه کرده‌اند.
افزودن نام «اسپرینگ فریم‌ورک» به رزومه کاری، تنها یک مزیت ساده نیست؛ بلکه فرد را به یکی از برترین کاندیداها برای تصاحب جایگاه‌های شغلی در حوزه‌های توسعه سمت سرور (Backend)، توسعه تمام‌ساحه (Full-stack) و همچنین توسعه زیرساخت‌های ابری تبدیل می‌کند. یادگیری این ابزار به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا با سرعت و کارایی بسیار بالا، برنامه‌هایی بنویسد که نه تنها مقیاس‌پذیر هستند، بلکه امنیت و پایداری لازم برای محیط‌های تجاری را نیز دارا می‌باشند.
در دوره آموزشی Java Spring Framework, Spring Boot, Spring AI - Gen AI با فریم‌ورک Spring Boot و توسعه نرم‌افزارهای سازمانی پیشرفته 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.

دوره آموزشی «تسلط بر اتوماسیون هوش مصنوعی» با هدف آزادسازی پتانسیل‌های نهفته هوش مصنوعی طراحی شده است تا شرکت‌کنندگان بتوانند این فناوری تحول‌آفرین را در کسب‌وکار یا پروژه‌های فردی خود به کار بگیرند. این برنامه آموزشی به گونه‌ای تدوین شده که مخاطب را به یک سفر آموزشی عمیق در دنیای هوش مصنوعی ببرد و او را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و مدیریت موثر اتوماسیون هوش مصنوعی مجهز کند.
ساختار این دوره به گونه‌ای است که ابتدا از مفاهیم پایه و بنیادی آغاز می‌شود. این رویکرد تضمین می‌کند که تمامی شرکت‌کنندگان، صرف‌نظر از پیشینه فنی قبلی، درک درستی از ماهیت هوش مصنوعی و توانمندی‌های گسترده آن به دست آورند. مدرس در این بخش به تشریح چگونگی عملکرد الگوریتم‌ها و مدل‌های اولیه می‌پردازد تا بستری مناسب برای مباحث پیچیده‌تر فراهم شود. در ادامه، دوره به بررسی روش‌های عملی ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای کاری می‌پردازد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه وظایف تکراری را شناسایی کرده و با استفاده از ابزارهای هوشمند، آن‌ها را خودکارسازی کنند. این امر نه تنها باعث افزایش بهره‌وری می‌شود، بلکه خطاهای انسانی را به حداقل رسانده و زمان ارزشمندی را برای تمرکز بر استراتژی‌های کلان آزاد می‌کند.
در دوره آموزشی Master AI Agents Using n8n با نحوه پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوشمند خودکار آشنا خواهید شد.

بسیاری از متخصصان بر این باورند که محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی ناشی از ضعف مدل‌های زبانی است، اما واقعیت این است که شکست این سیستم‌ها اغلب از دستورالعمل‌های ضعیف، آزمایش‌نشده، ناامن یا مدیریت‌نشده ریشه می‌گیرد. این دوره آموزشی با هدف تغییر دیدگاه کاربران از نوشتن دستورالعمل‌های مبتنی بر «آزمون و خطا» به سمت یک رویکرد «مهندسی‌محور» طراحی شده است. در این مسیر، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه با دقت و سخت‌گیری مشابه در مهندسی نرم‌افزار، با دستورالعمل‌های هوش مصنوعی برخورد کنند و آن‌ها را به عنوان دارایی‌های ارزشمند تولیدی مدیریت نمایند.
در بخش‌های مختلف این دوره، مفاهیم حیاتی مانند نسخه‌بندی دستورالعمل‌ها، انجام تست‌های A/B برای یافتن بهترین خروجی، و اجرای تست‌های رگرسیون جهت اطمینان از پایداری مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین تمرکز ویژه‌ای بر مباحث امنیت و بررسی‌های ایمنی وجود دارد تا از سوءاستفاده‌های احتمالی یا خروجی‌های نامطلوب جلوگیری شود. شرکت‌کنندگان از طریق آزمایشگاه‌های عملی و مثال‌های واقعی در دنیای تجارت، تجربه کسب می‌کنند که چگونه حتی کوچک‌ترین تغییر در ساختار یک دستورالعمل می‌تواند تأثیرات شگرف و تعیین‌کننده‌ای بر پارامترهای کلیدی پروژه داشته باشد. این پارامترها شامل دقت پاسخ‌دهی، هزینه‌های پردازشی، سرعت پاسخ‌دهی (Latency)، ایمنی داده‌ها و در نهایت قابلیت اطمینان کل سیستم هوش مصنوعی است.
در دوره آموزشی Applied Prompt Engineering for AI Systems با اصول حرفه‌ای طراحی و بهینه‌سازی سیستماتیک دستورالعمل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

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.

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.