پی سی دانلود - machine-learning

این دوره آموزشی، مسیر کامل ورود به کدنویسی وایب را فراهم می‌آورد؛ روش نوین توسعه‌ای که در آن شما و هوش مصنوعی در کنار یکدیگر به ساخت و ساز می‌پردازید. این مسترکلاس با تمرکز بر توسعه وب فول‌استک، شرکت‌کنندگان را برای تبدیل شدن به توسعه‌دهندگانی آماده می‌کند که دانش کافی در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند کدنویسی را دارند، مهارتی که امروزه به شدت مورد تقاضای شرکت‌ها و مشتریان است. روش کدنویسی دگرگون شده است و توسعه‌دهندگانی که با تغییرات حاصل از هوش مصنوعی سازگار شده‌اند، بیشترین جذابیت را برای بازار کار دارند. این دوره، شرکت‌کنندگان را گام به گام در استفاده از ابزارهایی مانند Cursor، Supabase و Vercel مسلط می‌کند. با استفاده از این ابزارها، توسعه‌دهندگان می‌توانند اپلیکیشن‌های فول‌استک را سریع‌تر از همیشه توسعه دهند؛ زیرا هوش مصنوعی در هر مرحله، کد را هدایت، تولید و بهینه‌سازی می‌کند. در این دوره، دانش‌آموزان به صورت عملی خواهند آموخت که چگونه یک اپلیکیشن وب کامل را با بهترین شیوه‌ی ممکن، با کمک هوش مصنوعی بسازند و مستقر کنند. این فرآیند از راه‌اندازی اولیه تا استقرار نهایی، تمامی مراحل را پوشش می‌دهد. توسعه‌دهندگان در این دوره با ویژگی‌های واقعی مانند پیاده‌سازی سیستم ورود و احراز هویت (login)، کار با پایگاه‌های داده (databases)، داده‌های آنی (realtime data)، و ادغام هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ها آشنا خواهند شد.
در دوره آموزشی Vibe Coding Masterclass: Full-Stack Web Development with AI با روش توسعه وب فول‌استک با استفاده از هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، مرزهای پیشرفتهٔ تقاطع هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار را از طریق معماری انقلابی زیرعامل‌های کلود کد (Claude Code) بررسی می‌کند. هدف این است که شرکت‌کنندگان یاد بگیرند چگونه دستیارهای هوش مصنوعی تخصصی را به کار گیرند که به عنوان یک تیم توسعه هماهنگ با یکدیگر همکاری می‌کنند. این رویکرد، نحوهٔ طراحی، ساخت و نگهداری نرم‌افزارهای مدرن را از اساس متحول می‌کند. این دورهٔ آموزشی فراتر از مفاهیم تئوری، به پیاده‌سازی عملی زیرعامل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد که برای جنبه‌های مختلف چرخه عمر توسعه نرم‌افزار طراحی شده‌اند. در این مسیر، دانشجو با مفاهیم فنی عمیقی همچون معماری کلود کد آشنا می‌شود و درک می‌کند که این سیستم چگونه هم به عنوان سرور و هم به عنوان کلاینت پروتکل زمینه مدل (MCP) عمل می‌کند و نقشش در توسعه با کمک هوش مصنوعی چیست. همچنین، نحوهٔ طراحی و استقرار سیستم‌های زیرعامل را یاد می‌گیرد و به درک کاملی از نحوهٔ عملکرد و مزایای این زیرعامل‌ها دست می‌یابد. علاوه بر این، دوره شامل تمرکز عمیقی بر راه‌اندازی و ادغام سرورهای MCP است تا قابلیت‌های کلود کد گسترش یابد، به‌طوری که شرکت‌کنندگان با ادغام سه سرور MCP مختلف آشنا خواهند شد. علاوه بر موارد ذکر شده، این دوره بر پیاده‌سازی سیستم‌های حافظه سلسله مراتبی تاکید دارد که برای حفظ و بهبود کیفیت کمک هوش مصنوعی ضروری هستند. یکی از نکات کلیدی، به کارگیری تکنیک‌های پیشرفتهٔ مدیریت زمینه (Context Preservation) است تا انسجام و تداوم پروژه در طول جلسات متعدد توسعه حفظ شود. نهایتاً، این آموزش با تمرکز بر بهترین شیوه‌ها در سطح سازمانی و پیاده‌سازی گردش کار آمادهٔ شرکت‌ها با استفاده از زیرعامل‌های هوش مصنوعی، ضمن حفظ استانداردهای امنیتی و انطباق (Compliance)، تکمیل می‌گردد. همچنین، ما در حال کار بر روی تکمیل محتوای دوره با موضوعات بیشتری مانند GitHub Actions و GitHub CICD هستیم.
در دوره آموزشی Claude Code MasterClass : Generative AI-Assisted Development با نحوهٔ توسعهٔ نرم‌افزار به کمک زیرعامل‌های هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

این دوره به طور خاص برای علاقه‌مندان به حوزه یادگیری ماشین طراحی شده است. این برنامه آموزشی توسط یک دانشمند داده و یک متخصص یادگیری ماشین طراحی شده تا دانش و تجربیات آن‌ها به شیوه‌ای ساده و قابل فهم به شرکت‌کنندگان منتقل شود. هدف از این دوره کمک به یادگیری نظریه‌های پیچیده، الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی به شیوه‌ای آسان است. در این دوره، دانشجو گام به گام به دنیای یادگیری ماشین هدایت می‌شود. با گذراندن هر بخش آموزشی، شرکت‌کنندگان مهارت‌های جدیدی کسب کرده و درک خود را از این زیرشاخه چالش‌برانگیز و در عین حال سودآور علم داده، ارتقا می‌دهند. این دوره به گونه‌ای انعطاف‌پذیر طراحی شده که می‌توان آن را با تمرکز بر آموزش‌های پایتون، آموزش‌های R، یا ترکیب هر دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R به پایان رساند. شرکت‌کننده می‌تواند زبان برنامه‌نویسی مورد نیاز برای مسیر شغلی خود را انتخاب نماید. این دوره همزمان که جذاب و هیجان‌انگیز است، عمیقاً به مباحث یادگیری ماشین می‌پردازد. 
در دوره آموزشی Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025] با اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و R آشنا خواهید شد.

در این دورهٔ عملی، مگان سیلوی، مشاور علوم داده، شرکت‌کنندگان را در مسیر ساخت برنامه‌های کاربردی وب با استفاده از Streamlit هدایت می‌کند. به طور خاص، شرکت‌کنندگان یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered coding assistant) را در محیط Streamlit خواهند ساخت. این دستیار به آن‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و API شرکت OpenAI، داشبوردهای دادهٔ تعاملی را تولید، اصلاح و نگهداری کنند. در ابتدا، شرکت‌کنندگان با ساخت یک دستیار هوش مصنوعی ساده مبتنی بر چت در Streamlit آغاز خواهند کرد. سپس، نحوهٔ بارگذاری، آماده‌سازی و تحلیل داده‌های خود را در Streamlit فرا خواهند گرفت. در مرحلهٔ بعد، از طریق تعاملات مکالمه‌ای با یک دستیار هوش مصنوعی جاسازی‌شده، داشبوردهای پویا همراه با فیلترها و انواع گوناگونی از بصری‌سازی‌ها (ویژوال‌ها) را ایجاد خواهند کرد. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه داشبورد هوش مصنوعی کاملاً کاربردی خود را آزمایش کرده، نگهداری کنند و آن را بر روی Streamlit Community Cloud مستقر سازند. این دوره جامع، مهارت‌های لازم برای ساخت ابزارهای داده‌ای قدرتمند و تعاملی را با تمرکز بر بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Build with AI: AI-Powered Dashboards with Streamlit با ساخت برنامه‌های کاربردی وب تعاملی مبتنی بر داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک تجربه یادگیری متحول‌کننده در زمینه React Redux با رویکردی نوین و یکپارچه‌سازی با هوش مصنوعی است. این برنامه آموزشی حاصل ماه‌ها تحقیق، آزمون و خطا و تلاش بی‌وقفه برای ارائه یک مسیر یادگیری کامل و کاربردی است. هدف این دوره، تنها آموزش یک زبان برنامه‌نویسی نیست، بلکه تربیت توسعه‌دهندگانی است که با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند برنامه‌های کاربردی فوق‌العاده‌ای بسازند که در بازار رقابتی امروز حرفی برای گفتن داشته باشند. با شرکت در این دوره، مهارت‌های کاربردی و پرمخاطبی را کسب خواهید کرد که شرکت‌ها به دنبال آن هستند. در این دوره، شما در مدیریت وضعیت React Redux با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی متخصص خواهید شد. همچنین، پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندها و ایجاد گردش‌کارهای هوشمند را خواهید آموخت و توانایی ساخت برنامه‌های انطباق‌پذیر که با نیازهای کاربران تکامل می‌یابند را به دست خواهید آورد. این مهارت‌ها می‌توانند به افزایش چشمگیر پتانسیل درآمد شما منجر شوند، زیرا شرکت‌ها برای توسعه‌دهندگانی که هوش مصنوعی را در برنامه‌های React ادغام می‌کنند، حقوق‌های بالایی پرداخت می‌کنند. چه هدف شما دستیابی به یک شغل پردرآمد، جذب مشتریان آزاد سطح بالا و یا ساخت محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی باشد، این دوره توانایی کسب درآمد شما را چند برابر کرده و شما را به عنوان یک متخصص برجسته در صنعت معرفی می‌کند. این دوره با سایر دوره‌ها تفاوت دارد؛ زیرا به جای پرداختن به تئوری‌های اولیه، بر پیاده‌سازی عمیق و عملی هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی واقعی تمرکز دارد. این برنامه آموزشی، حاصل ماه‌ها آزمودن رویکردهای مختلف، حل چالش‌های پیچیده و ابداع تکنیک‌های نوآورانه است که همگی در قالب دانشی ارزشمند ارائه شده‌اند. شما نه تنها خواهید آموخت که چه چیزی کارآمد است، بلکه دلیل کارآمدی آن را نیز درک خواهید کرد و این امر شما را قادر می‌سازد تا فراتر از مطالب دوره گام بردارید و از فناوری‌های در حال تحول پیشی بگیرید.
در دوره آموزشی React Redux with AI: Master Intelligent App Development 2025 با هوش مصنوعی و کاربرد آن در React Redux 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.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند از یک مبتدی مطلق به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای تبدیل شوند. در این مسیر، شرکت‌کنندگان مهارت‌های برنامه‌نویسی سنتی را با قدرت توسعه به کمک هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند. در ابتدا، دوره با اصول اولیه توسعه وب مانند HTML و CSS آغاز می‌شود تا پایه و اساس محکمی ایجاد گردد. سپس، به سراغ مبانی جاوا اسکریپت می‌رود تا شرکت‌کنندگان نحوه نوشتن منطق، مدیریت داده‌ها و ایجاد تعامل را بیاموزند. در ادامه، با React.js آشنا می‌شوند تا بتوانند رابط‌های کاربری مدرن، پویا و واکنش‌گرا بسازند. در نهایت، با استفاده از Nest.js و RESTful APIs، نحوه ایجاد بک‌اندهای امن و مقیاس‌پذیر و اتصال فرانت‌اند به پایگاه‌های داده واقعی را فرا می‌گیرند. در تمام طول دوره، به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود که چگونه از پرامپت‌های هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار برنامه‌نویسی استفاده کنند. این تکنیک به آن‌ها کمک می‌کند تا باگ‌ها را سریع‌تر پیدا کنند، نمونه کد تولید کنند و خلاقیت خود را بهبود بخشند. به جای تنها حفظ کردن دستورات، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با همکاری هوش مصنوعی، هوشمندانه‌تر کار کنند. این دوره کاملاً پروژه‌محور است و شرکت‌کنندگان با ساختن پروژه‌های واقعی، از جمله یک پروژه تمام‌عیار وب‌سایت دانشگاه، تمام آموخته‌های خود را به کار می‌گیرند. در پایان دوره، آن‌ها نه تنها می‌دانند چگونه یک برنامه کامل را از صفر بسازند، بلکه با مهارت استفاده از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به روند کاری خود نیز آشنا شده‌اند؛ مهارتی که امروزه برای توسعه‌دهندگان ضروری است.
در دوره آموزشی Full Stack AI Prompt/Vibe coding Developer from Zero to Pro با توسعه‌دهندگی تمام‌عیار به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شکلی واضح و عملی طراحی شده تا درک جامعی از شبکه‌های عصبی به دانشجویان ارائه دهد. این مسیر یادگیری از مفاهیم بسیار پایه آغاز شده و به تدریج به معماری‌های پیشرفته‌ای که امروزه در پژوهش‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازد. در ابتدا، دانشجویان با مفاهیم پایه‌ای پرسبترون‌ها و پرسبترون‌های چندلایه، که سنگ‌بنای مدل‌های شبکه‌های عصبی هستند، آشنا می‌شوند. در ادامه، گام‌به‌گام به اصول آموزش شبکه‌ها مانند روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها (Xavier و He)، توابع هزینه و استراتژی‌های بهینه‌سازی پرداخته می‌شود. تکنیک‌های منظم‌سازی مانند درون‌ریزی (dropout) و نرمال‌سازی دسته‌ای (batch normalization) نیز پوشش داده می‌شوند تا دانشجویان با نحوه بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش‌برازش آشنا شوند. پس از تکمیل مباحث پایه، دوره به شبکه‌های عمیق پیش‌خور، اتصالات پسماند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) گسترش می‌یابد. دانشجویان در این بخش می‌بینند که چگونه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی هم به صورت نظری و هم عملی با استفاده از کتابخانه PyTorch استفاده می‌شود. همچنین، نحوه پیاده‌سازی معماری‌های مشابه در زبان‌های Julia و MATLAB نیز توضیح داده می‌شود. سپس، دوره به سمت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM‌ها، GRUها و مدل‌های زمانی پیش می‌رود، که دانشجویان را برای کار با داده‌های توالی و مسائل پیش‌بینی آماده می‌سازد. در بخش‌های پایانی، مکانیزم‌های توجه (attention mechanisms) و ترنسفورمرها که امروزه ابزارهای استانداردی در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر هستند، پوشش داده می‌شوند. همچنین، خودرمزگذارها (autoencoders)، خودرمزگذارهای متغیر (variational autoencoders)، مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های عصبی بیزی، و رویکردهای خودسازمان‌دهنده مانند شبکه‌های کوهنن مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، دوره شامل مباحثی درباره شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) و سایر معماری‌های تخصصی مانند شبکه‌های اکو استیت و ODEs عصبی می‌شود، که تضمین می‌کند دانشجویان با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها آشنایی پیدا کنند.
در این دوره آموزشی Neural Networks with Python : 1 با ساختار و کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی آشنا می‌کند.

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.