پی سی دانلود - machine-learning

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.

این دوره آموزشی برای دانشجویانی طراحی شده که می‌خواهند از یک برنامه‌نویس مبتدی به یک متخصص در کتابخانه نام‌پای تبدیل شوند. نام‌پای زیربنای اصلی تقریباً تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از جمله این کتابخانه‌ها می‌توان به سای‌پای (SciPy)، پانداس (Pandas)، پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) اشاره کرد. این دوره به افراد کمک می‌کند تا چالش‌های رایج در یادگیری نام‌پای را پشت سر بگذارند و از صرفاً استفاده از توابع فراتر رفته و به درکی عمیق از عملکرد داخلی آن برسند. این دوره یک آموزش ساده در مورد توابع نام‌پای نیست. بلکه رویکرد آن بر پرورش تفکر نام‌پای در دانشجویان تمرکز دارد تا بتوانند با اطمینان، کدهای حرفه‌ای را نوشته و اشکال‌زدایی کنند. دانشجویان در طول دوره با مفاهیم گام‌به‌گام و از طریق تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌های واقعی و آزمون‌ها آشنا می‌شوند. در پایان این دوره، آن‌ها تنها توابع نام‌پای را نمی‌شناسند، بلکه نحوه عملکرد آن در پشت پرده محاسبات مربوط به سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نیز درک خواهند کرد. این دانش به دانشجویان اعتماد به نفس لازم برای کار با کتابخانه‌های پیشرفته و پروژه‌های دنیای واقعی را می‌دهد.
در دوره آموزشی NumPy Mastery for Machine Learning & AI-Beginner to Pro 2025 با کتابخانه نام‌پای، نحوه تفکر در آن، و کاربردهای آن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آشنایی کامل با مفاهیم پایه سنجش از راه دور ماهواره‌ای و تحلیل داده‌های GIS با استفاده از گوگل ارث انجین (GEE)، پلتفرمی در مقیاس سیاره‌ای برای داده‌ها و تحلیل‌های علوم زمین، طراحی شده است. این پلتفرم از زیرساخت‌های ابری گوگل بهره می‌برد و قادر به پردازش پتابایت‌ها داده تصویری است. در این دوره، با تمرین‌های عملی و داده‌های واقعی سنجش از راه دور و GIS، شرکت‌کنندگان به صورت گام به گام با این ابزار قدرتمند آشنا می‌شوند. با شرکت در این دوره، گامی مهم در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص تحلیل داده‌های مکانی برداشته می‌شود. مدرس دوره، فارغ‌التحصیل مقطع MPhil از دانشگاه آکسفورد و دارای مدرک دکترا از دانشگاه کمبریج است. او چندین سال تجربه در تحلیل داده‌های واقعی سنجش از راه دور و انتشار مقالات در مجلات معتبر بین‌المللی را دارد. در طول دوره، از داده‌های واقعی سنجش از راه دور مانند داده‌های لندست (Landsat) از USGS و داده‌های راداری از JAXA استفاده می‌شود تا تجربه عملی کار با سنجش از راه دور و درک کاربرد آن فراهم گردد. این دوره تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان تکنیک‌های تحلیل داده‌های سنجش از راه دور را به طور عملی یاد گرفته و مهارت خود را در تحلیل‌های مکانی افزایش دهند.
در دوره آموزشی Complete Google Earth Engine for Remote Sensing & GIS با تحلیل داده‌های سنجش از راه دور و GIS با استفاده از گوگل ارث انجین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع و مبتدی، به علاقه‌مندان کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی، دستیار هوش مصنوعی خود را بسازند. این مسیر آموزشی گام‌به‌گام، از درک اصول اولیه شروع شده و تا استقرار یک دستیار هوش مصنوعی کاملاً کاربردی ادامه می‌یابد که می‌توان آن را در رزومه نمایش داد یا حتی از طریق آن کسب درآمد کرد. در دنیای فناوری که با سرعت در حال تحول است، دستیارهای هوش مصنوعی شیوه تعامل ما با تکنولوژی و حل مسائل را تغییر می‌دهند. این دوره، فرآیند ساخت این ابزارهای قدرتمند را برای همه، حتی کسانی که هیچ تجربه قبلی برنامه‌نویسی ندارند، ساده و قابل دسترس می‌سازد. شرکت‌کنندگان با اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون که به طور خاص برای توسعه هوش مصنوعی طراحی شده، کار را آغاز می‌کنند تا قبل از ورود به مفاهیم پیشرفته‌تر، یک پایه محکم بسازند. در طول این تجربه آموزشی فراگیر، شرکت‌کنندگان بر Streamlit، یک چارچوب انقلابی که امکان ساخت اپلیکیشن‌های وب زیبا برای دستیار هوش مصنوعی را بدون نیاز به یادگیری پیچیدگی‌های توسعه وب فراهم می‌کند، تسلط خواهند یافت. آنها همچنین کشف خواهند کرد که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته را از طریق APIها یکپارچه کنند، رابط‌های کاربری بصری طراحی کنند و ویژگی‌های پیشرفته‌ای را پیاده‌سازی نمایند که باعث برجسته شدن دستیارشان خواهد شد.
در دوره آموزشی Build Your Own AI Assistant with Streamlit From Zero to Hero با نحوه ساخت و استقرار یک دستیار هوش مصنوعی با استفاده از پایتون و چارچوب Streamlit آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را از اصول اولیه MongoDB به سمت پایگاه‌های داده وکتور پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی هدایت می‌کند. این دوره برای افراد مبتدی و علاقه‌مندانی که می‌خواهند تکنیک‌های پایگاه داده مدرن و ادغام هوش مصنوعی را فرا بگیرند، بسیار مناسب است. در طول دوره، شرکت‌کنندگان با ابزارهای مختلفی از جمله MongoDB Shell، Compass، PyMongo، و MongoDB Atlas کار خواهند کرد و با مفاهیم پایگاه داده وکتور، جستجوهای متنی، و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند Pipeline Aggregation آشنا می‌شوند. آنها همچنین به صورت عملی با LangChain و OpenAI LLMs کار می‌کنند تا یاد بگیرند چگونه متن تولید کرده و از OpenAI Embeddings استفاده کنند. این دوره به صورت عملی طراحی شده و با ارائه منابعی مانند نوت‌بوک‌های کامل ژوپیتر، دیتاست‌های نمونه، فایل‌های پیکربندی، و کدهای شروع، یادگیری را تسهیل می‌کند. تمرین‌های عملی و راه‌حل‌های مربوط به آنها نیز ارائه شده است تا شرکت‌کنندگان بتوانند مهارت‌های خود را تقویت کنند. یکی از بخش‌های کلیدی این دوره، آموزش ساخت سیستم‌های RAG (تولید مبتنی بر بازیابی) است که در آن‌ها پایگاه‌های داده سنتی با فناوری‌های هوش مصنوعی در MongoDB Atlas ترکیب می‌شوند. به طور کلی، این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای کار با پایگاه‌های داده مدرن و فناوری‌های هوش مصنوعی مرتبط را کسب کنند.
در دوره آموزشی MongoDB Atlas Vector Database: Zero to Advanced with Python با پایگاه داده MongoDB و تکنیک‌های پیشرفته آن، از جمله پایگاه داده وکتور، و همچنین ادغام آن با هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

به دوره کامل آموزش SQL در عصر هوش مصنوعی خوش آمدید. این یک دوره آموزشی جامع و عملی است که برای تبدیل یک مبتدی مطلق به یک متخصص ماهر در زبان SQL طراحی شده است، تا بتوانید در دنیای امروزی که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، با چالش‌های واقعی داده‌ها روبرو شوید. در این دوره، شما تمام چیزهایی را که برای درک، نوشتن و بهینه‌سازی موثر کوئری‌های SQL نیاز دارید، بدون توجه به پیش‌زمینه خود، یاد خواهید گرفت. از راه‌اندازی محیط کار گرفته تا تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته، شما را گام به گام در این زبان قدرتمند که به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در سراسر جهان کمک می‌کند، راهنمایی خواهیم کرد. این دوره شامل بخش‌های مختلفی است که هر یک بر روی جنبه خاصی از SQL تمرکز دارند.
در دوره آموزشی Complete SQL Bootcamp in the ERA of AI from Zero to Expert با مباحث مرتبط با زبان برنامه‌نویسی SQL آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع برای کسانی طراحی شده است که به دنبال یادگیری کامل نحوه ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در نرم‌افزار R Studio هستند. پس از اتمام این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود مشکلات کسب‌وکار را که با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک قابل حل هستند، شناسایی کنند. همچنین، آن‌ها توانایی ایجاد و تحلیل نتایج این مدل‌ها را در R Studio خواهند داشت. هدف این دوره، فراهم کردن یک پایه محکم برای تمرین، بحث و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. به تمام شرکت‌کنندگان این دوره گواهینامه قابل تأیید اتمام دوره اعطا می‌شود. این دوره به ویژه برای مدیران کسب‌وکار، مدیران اجرایی، یا دانشجویانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار ببرند، مفید است. این دوره با آموزش محبوب‌ترین تکنیک یادگیری ماشین، یعنی رگرسیون خطی، به آن‌ها یک پایه قوی می‌دهد. این دوره تمام مراحل لازم برای حل یک مشکل کسب‌وکار با استفاده از رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد. در حالی که بسیاری از دوره‌ها فقط بر روی نحوه اجرای تحلیل تمرکز می‌کنند، این دوره بر اهمیت مراحل قبل و بعد از تحلیل نیز تأکید دارد. قبل از تحلیل، آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها بسیار مهم است. پس از تحلیل نیز، دانشجویان می‌آموزند که چگونه کیفیت مدل خود را ارزیابی و نتایج را تفسیر کنند تا بتوانند به کسب‌وکار خود کمک کنند.
در دوره آموزشی Linear Regression and Logistic Regression using R Studio با تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

در این دوره، دنیس لینکوف، مدیر بخش یادگیری ماشین در شرکت Wisedocs، قابلیت‌های گوگل جیمینای را به طور کامل بررسی می‌کند. جیمینای یک مدل هوش مصنوعی چندوجهی است که برای بهبود کارهای روزمره طراحی شده است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از آن برای ایده‌پردازی، نگارش ایمیل و گزارش‌های جامع استفاده کنند. همچنین، آن‌ها با استفاده از نمونه‌ها و تمرین‌های عملی، نحوه خلاصه‌سازی ویدیوهای یوتیوب را تجربه می‌کنند. دوره شامل آموزش استفاده از جیمینای در پلتفرم‌های بومی گوگل مانند سویت، مپس و فلایتس است که کارهای پیچیده‌ای مانند برنامه‌ریزی سفر را ساده می‌سازد. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با کاربردهای خلاقانه جیمینای آشنا می‌شوند؛ از جمله تولید تصاویر و ویدیوها با خروجی‌های کاملاً قابل تنظیم. پس از اتمام دوره، آن‌ها توانایی ادغام هوش مصنوعی در فرایندهای کاری مختلف را کسب کرده و می‌توانند بهره‌وری و پروژه‌های خلاقانه خود را ارتقا دهند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا شوند و از آن‌ها برای افزایش کارایی و نوآوری در زمینه‌های مختلف بهره ببرند.
در دوره آموزشی Prompt Engineering with Gemini با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری و خلاقیت آشنا خواهید شد.

این دوره‌ آموزشی که برای مبتدیان طراحی شده است، مبانی GraphRAG (تولید مبتنی بر بازیابی افزوده گراف) را معرفی می‌کند. این یک تکنیک پیشرفته است که گراف‌های دانش را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا ارتباط متنی و دقت را افزایش دهد. این دوره که برای متخصصان و دانشجویانی که به‌تازگی با GraphRAG آشنا می‌شوند، طراحی شده، مفاهیم کلیدی مانند ساختارهای گراف، گره‌ها، یال‌ها و روابط را پوشش می‌دهد. همچنین، مهارت‌های عملی در ساخت و پیکربندی مدل‌های GraphRAG آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره، از طریق تمرین‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، با نحوه‌ یکپارچه‌سازی GraphRAG در فرآیندهای کاری موجود آشنا می‌شوند تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی غنی و مبتنی بر داده ایجاد کنند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا بتوانند از طریق پروژه‌های مختلف، این تکنیک را در یک خط تولید هوش مصنوعی مولد به کار ببرند و به درک کاملی از آن برسند. این دوره برای هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در هوش مصنوعی گسترش دهد و به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود دقت و ارتباط اطلاعات در سیستم‌های هوش مصنوعی است، مناسب است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای پیچیده گراف برای سازماندهی و بازیابی اطلاعات استفاده کنند و در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی مولد دقیق‌تر و کاربردی‌تری بسازند. این دوره درک عمیقی از اینکه چگونه GraphRAG می‌تواند به حل چالش‌های دنیای واقعی کمک کند، ارائه می‌دهد و شرکت‌کنندگان را برای پیاده‌سازی این تکنیک در پروژه‌های آینده آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی GraphRAG Essential Training با تکنیک GraphRAG در هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.