پی سی دانلود - model-training

دوره «راهنمای کامل زیرساخت هوش مصنوعی: از صفر تا صد»، یک برنامه نهایی و کامل از ابتدا تا انتها است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بر زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی به تسلط برسند. فرقی نمی‌کند که فرد یک مهندس مشتاق هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا متخصص یادگیری ماشین باشد، این دوره او را از اصول بسیار اولیه لینوکس، رایانش ابری و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تا مباحث پیشرفته‌تری مانند آموزش توزیع‌شده، ارکستراسیون کوبرنتیس، عملیات یادگیری ماشین (MLOps)، قابلیت مشاهده (Observability)، و استقرار هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) هدایت می‌کند. در طول فقط ۵۲ هفته، شرکت‌کننده از راه‌اندازی اولین ماشین مجازی GPU خود به مرحله طراحی و ارائه یک سیستم کامل زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی و آماده تولید (Production) پیشرفت خواهد کرد. این برنامه درسی جامع تضمین می‌کند که فرد هم مبانی نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای پرشتاب و در حال تحول زیرساخت هوش مصنوعی را کسب می‌کند. دوره با مبانی آغاز می‌شود: اینکه زیرساخت هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، و چگونه CPU، GPU و TPU (واحدهای پردازشی تنسور) به بار کاری مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول اساسی لینوکس را می‌آموزند، زیرساخت‌های ابری در AWS، گوگل کلود و آژور را بررسی می‌کنند و اعتماد به نفس لازم برای راه‌اندازی نمونه‌های محاسباتی GPU را به دست می‌آورند. از آنجا، آنها وارد مفاهیم کانتینرسازی با داکر، ارکستراسیون با کوبرنتیس و اتوماسیون با نمودارهای Helm می‌شوند—مهارت‌هایی که هر مهندس هوش مصنوعی باید بر آنها مسلط شود.
در دوره آموزشی The Complete Guide to AI Infrastructure: Zero to Hero با طراحی و اجرای یک سیستم کامل و آماده به کار زیرساخت هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مفاهیم پایه تا پیشرفته بینایی کامپیوتر راهنمایی می‌کند و بر استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال و مدل‌های تشخیص اشیا با بهره‌گیری از TensorFlow و PyTorch تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان در این دوره با نحوه کار با داده‌های تصویری، تکنیک‌های پیش‌پردازش و افزایش داده، اصول یادگیری عمیق و معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال آشنا می‌شوند. همچنین، استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیا و قطعه‌بندی تصویر از دیگر مباحث مهم این دوره است. در نهایت، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود پروژه‌های عملی در زمینه بینایی کامپیوتر را طراحی و پیاده‌سازی کنند.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp With PyTorch & Tensorflow با مباحث تئوری و عملی بینایی کامپیوتر و کاربرد آن در پروژه‌های واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فراگیران را با مبانی و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب TensorFlow آشنا می‌سازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان ابتدا با مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی و TensorFlow آشنا شده و سپس به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی می‌پردازند. این دوره با تمرکز بر کاربردهای عملی، به بررسی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و تکنیک انتقال یادگیری برای مسائل مربوط به بینایی کامپیوتر می‌پردازد. ویژگی بارز این دوره، استفاده از پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی است که به فراگیران کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای دنیای واقعی به کار گیرند و درک عمیق‌تری از مفاهیم پیدا کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا مدل‌های یادگیری عمیق را با TensorFlow طراحی، پیاده‌سازی و بهینه کرده و از این تکنیک‌ها برای حل مسائل گوناگون هوش مصنوعی استفاده نمایند. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه هوش مصنوعی، تقویت مهارت‌های خود و یا آماده شدن برای مشاغل مرتبط هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Ultimate Deep Learning Course With TensorFlow با مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow 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 به شرکت کنندگان نحوه استفاده از فریم‌ورک PyTorch برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق و کاربردهای آن در دنیای واقعی را آموزش می‌دهد. این دوره به صورت عملی و پروژه‌محور طراحی شده است و شرکت‌کنندگان با انجام آزمایش‌ها، تمرین‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری عمیق دنیای واقعی، مهارت‌های لازم برای حل مسائل پیچیده در زمینه یادگیری عمیق را کسب خواهند کرد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی PyTorch مانند تانسورها، شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی، بهینه‌سازها و روش‌های ارزیابی مدل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از PyTorch، مدل‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای مختلف مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص الگو ساخته خواهد شد. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از PyTorch طراحی، آموزش و ارزیابی کنند و از آن‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنند. همچنین، شرکت‌کنندگان با جدیدترین تحقیقات و پیشرفت‌ها در زمینه یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch آشنا خواهند شد.
در دوره آموزشی PyTorch for Deep Learning Bootcamp با برنامه نویسی PyTorch و ساخت مدل های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.