پی سی دانلود - llms

انقلاب هوش مصنوعی فرا رسیده است، در حالی که سیستم‌های سازمانی همچنان با زبان جاوا قدرت می‌گیرند. توسعه‌دهندگان جاوا به یک روش مدرن و کاربردی برای ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه علم داده نیاز دارند. این دوره پاسخی مستقیم به این نیاز است و یک توسعه‌دهنده Spring Boot را به یک مهندس هوش مصنوعی با تقاضای بالا تبدیل می‌کند. در این دوره، موارد غیرضروری کنار گذاشته شده و دقیقاً نحوه ساخت ویژگی‌های هوش مصنوعی قوی و مقیاس‌پذیر با استفاده از الگوهای آشنای اکوسیستم Spring آموزش داده می‌شود. حرکت از مفاهیم بنیادی به سمت ویژگی‌های عملیاتی و آماده برای تولید (Production) به سرعت انجام می‌گیرد: شرکت‌کننده بر مکانیک اصلی مدل‌های LLM—مانند توکن‌ها (Tokens)، پرامپت‌ها (Prompts) و پنجره‌های محتوا (Context Windows)—که اجزای سازنده هر برنامه هوش مصنوعی هستند، تسلط پیدا خواهد کرد. اولین برنامه Spring AI خود را از پایه خواهد ساخت. فراتر از تولید متن، ادغام قابلیت‌هایی چون تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار (TTS)، تبدیل گفتار به متن (STT) و قابلیت‌های چندحالتی (Multimodal) (بینایی/صوتی) را می‌آموزد. همچنین، خطوط لوله (Pipelines) تعدیل (Moderation) را با استفاده از هر دو مدل OpenAI و مدل رایگان Mistral پیاده‌سازی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Spring AI: Build Java AI Apps, Chatbots & RAG Systems (2026) شما با نحوه ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در برنامه‌های Spring Boot با استفاده از فریم‌ورک Spring AI آشنا خواهید شد.

این مسترکلاس جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اصلی یادگیری ماشین به سمت ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی آماده برای تولید و اجرا هدایت کند. این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، یا هر متخصص فناوری که به دنبال پیشرو بودن در انقلاب هوش مصنوعی است، تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را فراهم می‌آورد. در این بخش، به بررسی عمیق مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning) پرداخته می‌شود. شرکت‌کننده با مفاهیمی مانند جاسازی‌ها (embeddings)، ترانسفورمرها (transformers) و مدل‌های انتشار (diffusion models) که قدرت‌بخش هوش مصنوعی مدرن هستند، آشنا خواهد شد. همچنین نحوه کار مدل‌های بنیادین (foundation models) کلیدی مانند GPT، Claude و Stable Diffusion به طور عملی تشریح می‌شود. این بخش بر ساخت و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای تولید محاوره و متن تمرکز دارد. تکنیک‌هایی مانند قطعه‌بندی واژگان (tokenization)، دسته‌بندی متن (text classification)، مدل‌سازی موضوع (topic modeling) و شناسایی موجودیت نامدار (named entity recognition) آموزش داده می‌شود. همچنین درک کاملی از معیارهای ارزیابی و بنچمارک‌های مورد استفاده توسط رهبران صنعت کسب خواهد شد. برای کاربردهای تخصصی، نحوه پیاده‌سازی تنظیم دقیق تحت نظارت (supervised fine-tuning) آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Mastering Generative AI From Neural Networks to Multi-Agents با مفاهیم یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، تولید تصویر و تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی مدل آشنا خواهید شد.

این بوت‌کمپ جامع مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، دوره‌ای یکپارچه برای یادگیری پایتون، گیت، داکر، پایدنتیک، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، عامل‌ها (Agents)، بازیابی افزوده-تولیدی (RAG)، لنگ‌چین (LangChain)، لنگ‌گراف (LangGraph) و هوش مصنوعی چندوجهی از پایه است. این دوره تنها یک آموزش نظری نیست. در پایان آن، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی دنیای واقعی را کدنویسی، استقرار و مقیاس‌دهی کنند؛ برنامه‌هایی که از همان تکنیک‌های قدرتمند چت‌جی‌پی‌تی، جمینی و کلود استفاده می‌کنند.
در دوره آموزشی Full-Stack AI with Python: LLMs, RAG, Agents & LangGraph با مهندسی هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی 6 هفته ای فشرده با هدف آموزش طراحی، ساخت و استقرار Agentهای هوش مصنوعی خودمختار طراحی شده است. شرکت کنندگان در این دوره، ابتدا با مبانی اتصال مدل های زبانی بزرگ (LLM) از طریق الگوهای طراحی شناخته شده آشنا می شوند. سپس، در طول دوره، مهارت های خود را با استفاده از چارچوب های پیشرفته ای نظیر OpenAI Agents SDK، CrewAI، LangGraph و Autogen ارتقا می دهند. بخش پایانی دوره به بررسی فرصت های منحصر به فردی که توسط MCP ارائه می شود، اختصاص دارد. تاکید اصلی این دوره بر یادگیری عملی است و شرکت کنندگان با ساخت 8 پروژه واقعی، درک عمیقی از کاربردهای هوش مصنوعی Agent محور در دنیای کسب و کار به دست خواهند آورد. در پایان این دوره، شرکت کنندگان نه تنها بر مفاهیم کلیدی و چارچوب های اصلی هوش مصنوعی Agent محور تسلط خواهند یافت، بلکه قادر خواهند بود تا با اعتماد به نفس از Agentهای خودمختار برای حل مسائل تجاری واقعی استفاده کنند.
در دوره آموزشی The Complete Agentic AI Engineering Course (2025) با طراحی، ساخت و استقرار Agentهای هوش مصنوعی خودمختار آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح مبتدی تا متخصص در زمینه‌های Deep Learning، Generative AI، PyTorch و Transformers پیشرفت کنند. در این دوره، ابتدا مبانی زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه‌های اصلی آن آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با syntax، ساختارهای داده و مفاهیم شی‌گرایی (OOP) در Python آشنا خواهند شد. سپس، نحوه کار با کتابخانه‌های Pandas برای دستکاری داده‌ها، NumPy برای محاسبات عددی و Matplotlib برای مصورسازی داده‌ها آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Master Deep Learning,Generative AI ,Pytorch:Zero to Agent AI با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته Deep Learning و Generative AI آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، متخصصان حوزه‌های گوناگون را با مفاهیم و کاربردهای عملی هوش مصنوعی مولد آشنا می‌سازد. شرکت‌کنندگان در این دوره، بدون نیاز به دانش فنی برنامه‌نویسی، با ابزارهای کلیدی هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Google Gemini و Microsoft Copilot کار خواهند کرد و می‌آموزند چگونه از این ابزارها برای بهبود بهره‌وری، خلاقیت و حل چالش‌های موجود در صنایع خود مانند بازاریابی دیجیتال، فروش، امنیت سایبری و تولید محتوا استفاده کنند. این دوره با ارائه نمایش‌های تعاملی و تمرین‌های عملی، اطمینان می‌دهد که شرکت‌کنندگان می‌توانند دانش کسب‌شده را به طور موثر در کار روزانه خود به کار گیرند.
در دوره آموزشی Complete Zero-To-Hero Generative AI Bootcamp for All (2024) با نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد در زمینه‌های مختلف آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شما یاد می دهد که چگونه مدل های زبان بزرگ را برای استفاده در محیط های تولیدی آماده کنید. در این دوره، شما با مفاهیم کلیدی LLMها، نحوه آموزش و تنظیم دقیق آنها، و روش های استقرار آنها در محیط های ابری و لبه آشنا خواهید شد. همچنین، شما یاد خواهید گرفت که چگونه هزینه ها را مدیریت کنید، امنیت را تضمین کنید، و عملکرد LLMها را بهینه کنید. این دوره برای مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده، و توسعه دهندگان نرم افزاری که علاقه مند به استفاده از LLMها در برنامه های خود هستند، مناسب است.
در دوره آموزشی LLMs in Production, Video Edition با نحوه آماده سازی و استقرار مدل های زبان بزرگ در محیط های تولیدی آشنا خواهید شد.

با این دوره عملی در عصر هوش مصنوعی شکوفا شوید، که به شما آموزش می دهد چگونه با استفاده از یکی از مهم ترین تکنیک های هوش مصنوعی که در دنیای واقعی برای تکمیل دانش مدل هوش مصنوعی با اطلاعات اختصاصی یا جدید استفاده می شود، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بهتری بسازید.
در دوره آموزشی AI Engineering Bootcamp: Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs با نحوه ساخت برنامه های هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک Retrieval Augmented Generation آشنا خواهید شد.

در این دوره، شما با اصول اولیه هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد و قادر خواهید بود مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمندی را از ابتدا ایجاد کنید. این مدل‌ها می‌توانند متن‌های روان، تصاویر واقع‌گرایانه و حتی موسیقی شبیه به واقعیت تولید کنند.
در دوره Learn Generative AI with PyTorch شما با اصول و تکنیک‌های ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از پایتورچ آشنا خواهید شد.