پی سی دانلود - machinelearning

این دوره یکی از عملی‌ترین و جامع‌ترین دوره‌های آموزشی است که تاکنون برای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون طراحی شده است. چه دانشجو باشید، چه توسعه‌دهنده و چه پژوهشگر، این دوره گام به گام شما را از مبانی مطلق NLP راهنمایی می‌کند تا پروژه‌های کوچک خود را بسازید. این پروژه‌ها شامل یک مولد متن به سبک شکسپیر، یک تحلیلگر رزومه، و یک بازنویس جمله مبتنی بر مترادف هستند – تمام این‌ها تنها با استفاده از پایتون و NLTK انجام می‌شوند. شما تنها به یادگیری نظریه اکتفا نخواهید کرد، بلکه آن را به کار خواهید گرفت. هر بخش شامل بررسی دقیق کد، آزمون‌هایی برای سنجش درک شما، و پروژه‌های کوچکی است که می‌توانید با افتخار در نمونه کارهای خود به نمایش بگذارید. این دوره صرفاً بر NLTK تمرکز دارد و مدل‌های شبکه عصبی مدرن یا کتابخانه‌های ترانسفورمر مانند spaCy، BERT یا HuggingFace را پوشش نمی‌دهد. هدف این است که ابتدا با ساخت برنامه‌های کاربردی واقعی با ابزارهای ساده و قابل توضیح، بر مبانی مسلط شوید.
در دوره آموزشی Master NLP with NLTK in Python با مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون آشنا خواهید شد و پروژه‌های عملی متنوعی را در این زمینه می‌سازید.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

به این دوره جامع خوش آمدید که به شما نحوه کار مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را آموزش می‌دهد! در سال‌های اخیر، LLMها حوزه هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و دیگر دستیاران پیشرفته هوش مصنوعی قدرت بخشیده‌اند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک کرده و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت LLMها، از جمله مکانیزم‌های توجه، ترانسفورمرها، و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek را به تفصیل بررسی خواهیم کرد. در ابتدا، ایده اصلی مکانیزم‌های توجه را کاوش خواهیم کرد که به مدل‌ها اجازه می‌دهند روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به ترانسفورمرها، ستون فقرات LLMها، خواهیم پرداخت و تحلیل خواهیم کرد که چگونه پردازش موازی کارآمد متن را امکان‌پذیر می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرو در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین با خود-توجهی (self-attention)، رمزگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند-سر (multi-head attention) آشنا خواهید شد که اجزای کلیدی هستند و به مدل‌ها کمک می‌کنند تا وابستگی‌های بلندمدت در متن را ثبت کنند. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek را که یک مدل متن‌باز پیشرفته طراحی شده برای گسترش مرزهای کارایی و عملکرد هوش مصنوعی است، بررسی خواهیم کرد. شما درک خواهید کرد که DeepSeek چگونه مکانیزم‌های توجه را بهینه‌سازی می‌کند و چه چیزی آن را به یک رقیب قدرتمند برای سایر LLMها تبدیل کرده است.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد، ساختار و کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

در این دوره، شرکت‌کنندگان مدیریت حافظه در PLCهای زیمنس را بررسی خواهند کرد و نحوه دسترسی و دستکاری کارآمد داده‌ها برای انجام وظایف پیچیده را فرا خواهند گرفت. آن‌ها بر دستورات پیشرفته‌ای مانند مقایسه، انتقال، محاسبات ریاضی و عملیات بیتی مسلط شده و نحوه استفاده از آن‌ها در سناریوهای واقعی را خواهند آموخت. همچنین، سیستم‌های آنالوگ به صورت عمیق مورد بررسی قرار می‌گیرند و شرکت‌کنندگان درک می‌کنند که چگونه ماژول‌های ورودی/خروجی آنالوگ را برای کاربردهای کنترلی دقیق پیکربندی و برنامه‌ریزی کنند. علاوه بر این، آن‌ها با استفاده از بلوک‌های تابع (FBs)، انواع داده‌های تعریف شده توسط کاربر (UDTs) و بلوک‌های داده، کد ماژولار و قابل استفاده مجدد توسعه خواهند داد و کارایی برنامه‌نویسی را برای پروژه‌های بزرگ بهینه خواهند کرد.
در دوره آموزشی Industrial Automation - PLC Advanced با برنامه‌نویسی پیشرفته PLCهای زیمنس آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به معرفی مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی یادگیری ماشین می‌پردازد و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R، مجموعه ابزارهای tidyverse و بسته mlr را آموزش می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره با روش‌های مختلف پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی، ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای درک بهتر نتایج مدل‌ها و ارائه آن‌ها به مخاطبان غیرمتخصص مورد بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای افرادی که به دنبال کسب مهارت‌های عملی در زمینه یادگیری ماشین و استفاده از R برای تحلیل داده‌های پیچیده هستند، طراحی شده است. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا با استفاده از ابزارهای قدرتمند R، مسائل واقعی دنیای کسب‌وکار را با رویکردهای یادگیری ماشین حل کنند.
در دوره آموزشی Machine Learning with R, the tidyverse, and mlr. Video Edition با مفاهیم و ابزارهای یادگیری ماشین در محیط R آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم اساسی و پیشرفته یادگیری ماشین آشنا می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت و ارزیابی انواع مدل‌های رگرسیونی و طبقه‌بندی، و همچنین تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری جمعی و خوشه‌بندی آشنا می‌شوند. این دوره با تاکید بر کاربردهای عملی یادگیری ماشین، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مربوطه، مهارت‌های لازم برای حل مسائل واقعی را کسب کنند و یک نمونه کار قوی برای ورود به بازار کار ایجاد نمایند. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری جمعی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را فرا خواهند گرفت. آن‌ها نحوه پیاده‌سازی یادگیری قوانین وابستگی برای کشف الگو در داده‌های خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک را خواهند آموخت. در طول دوره، شرکت‌کنندگان توسعه و ارزیابی مدل‌ها را با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های محبوب مانند Scikit-learn و Pandas تمرین خواهند کرد.
در دوره آموزشی Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced با مفاهیم، تکنیک‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای تمام کسانی که با دنیای هوش مصنوعی کاملاً ناآشنا هستند، طراحی شده است. فرقی نمی‌کند دانشجو باشید، فریلنسر، تولیدکننده محتوا یا یک فرد شاغل، این دوره مبتدی به شما کمک می‌کند تا ابزارهایی را که آینده کار و ارتباطات را شکل می‌دهند، درک کرده و از آن‌ها استفاده کنید. چت‌جی‌پی‌تی (ChatGPT)، یک چت‌بات قدرتمند هوش مصنوعی است که توسط OpenAI با استفاده از هوش مصنوعی مولد پیشرفته ساخته شده است و در قلب این دوره قرار دارد. چت‌جی‌پی‌تی می‌تواند از طریق مکالمات طبیعی و انسان‌مانند، متن بنویسد، توضیح دهد، ایده‌پردازی کند، خلاصه کند، ترجمه کند، تصاویر ایجاد کند و حتی در کدنویسی یاری رساند. شما در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه از چت‌جی‌پی‌تی برای سرعت بخشیدن به کارهایتان، تولید محتوا، حل مشکلات و عملی کردن ایده‌ها استفاده کنید. اما چت‌جی‌پی‌تی تنها بخشی از یک تصویر بزرگ‌تر است. این دوره همچنین شما را با مفهوم اصلی پشت آن، یعنی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) آشنا می‌کند. هوش مصنوعی مولد نوعی از هوش مصنوعی است که محتوای جدیدی را خلق می‌کند – نه فقط متن، بلکه تصاویر، صدا، ویدئو، کد و موارد دیگر. برای استفاده مؤثر از این ابزارها، شما باید مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) را بیاموزید. این یک مهارت ضروری برای نوشتن دستورالعمل‌های واضح و خاص (که پرامپت نامیده می‌شوند) برای هدایت هوش مصنوعی است. از آنجایی که هوش مصنوعی مانند انسان "درک" نمی‌کند، ورودی شما باید با دقت نوشته شود تا نتایج دقیق و با کیفیت بالا به دست آید. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پرامپت‌های مؤثر بسازید، زمینه را فراهم کنید، لحن یا قالب را تعریف کنید و خروجی خود را گام به گام بهبود بخشید.
در دوره آموزشی ChatGPT + Generative AI + Prompt Engineering for Beginners با هوش مصنوعی مولد، چت‌جی‌پی‌تی و مهندسی پرامپت آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شبکه‌های 5G می‌پردازد. مدرس با ارائه مفاهیم اساسی و کلیدی، چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی این فناوری‌ها را در شبکه‌های مخابراتی تشریح می‌کند. در این دوره، مخاطبان با مفاهیم هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبان بزرگ و یادگیری فدرال آشنا شده و پتانسیل استفاده از آن‌ها در زمینه‌های مختلف مانند بهینه‌سازی شبکه، مدیریت ترافیک، امنیت شبکه و برش شبکه را درک خواهند کرد. همچنین، جنبه‌های نظارتی، روندهای آتی و ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مخابرات نیز مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. این دوره برای مدیران، مهندسان و دانشجویانی که علاقه‌مند به درک عمیق و کاربردی از نقش هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی AI in 5G Networks: Deployment Aspects, Risks and Telecom LLM با کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه‌های 5G آشنا خواهید شد.