پی سی دانلود - natural-language-processing

فناوری تبدیل متن به دستورات پایگاه داده (Text-to-SQL) امروزه به عنوان یکی از قدرتمندترین و کاربردی‌ترین موارد استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در دنیای واقعی شناخته می‌شود. ایده اصلی این فناوری در عین سادگی، بسیار کارآمد است: کاربر سوال خود را به زبان فارسی یا انگلیسی ساده می‌پرسد و سیستم به طور خودکار کد SQL مربوطه را تولید و اجرا می‌کند. اگرچه پیاده‌سازی اولیه این فرآیند با استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT ساده به نظر می‌رسد، اما اجرای صحیح، ایمن و قابل اعتماد آن در لایه‌های بک‌اند یک سیستم حرفه‌ای، چالشی جدی است که نیاز به تخصص و دقت بالایی دارد.
این دوره آموزشی به جای تمرکز بر مفاهیم سطحی، به دانشجویان می‌آموزد که چگونه یک سیستم کامل و در سطح محصولات صنعتی (Production-style) برای تبدیل متن به SQL بسازند. این مسیر با بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Spring AI و Spring Boot و با تکیه بر پایگاه داده PostgreSQL طراحی شده است. تمرکز اصلی آموزش بر ارائه یک معماری شفاف و کنترل دقیق بر لایه‌های بک‌اند است تا برنامه‌نویسان بتوانند بدون وابستگی به جادوی مبهم هوش مصنوعی، بر تمامی فرآیندهای سیستم خود تسلط داشته باشند.
در دوره Spring AI Text-to-SQL: Turning Questions into SQL with LLMs با نحوه تبدیل هوشمندانه و ایمن پرسش‌های انسانی به کدهای پایگاه داده در یک محیط حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور توامان رو به افزایش است، روش‌های سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده کاربران نیستند. این دوره آموزشی با هدف عبور از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شده است تا به متخصصان نشان دهد چگونه می‌توانند سیستم‌های توصیه‌گر موجود را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی ارتقا بخشند. مدرس دوره، ریشابا میسرا، با تمرکز بر جنبه‌های فنی و عملی، مفاهیم کلیدی همچون تولید تعبیه‌ها (Embeddings)، بازرتبه‌بندی معنایی (Semantic Reranking) و مقابله با چالش «شروع سرد» (Cold Start) را تشریح می‌کند.
بخش مهمی از این آموزش به معماری‌های بومی هوش مصنوعی مولد (GenAI-native) اختصاص یافته است. این معماری‌ها امکان ایجاد تجربه‌های پویا و تعاملی مانند جستجوی گفتگو‌محور و توصیه‌های چندرسانه‌ای (Multimodal) را فراهم می‌کنند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای ایستا فاصله گرفته و به سمت سیستم‌هایی حرکت کنند که قادر به درک عمیق‌تری از نیات کاربران هستند.
در دوره Building LLM-Powered Recommendation Systems با مفاهیم و زیرساخت‌های نوین طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر GenAI آشنا خواهید شد.

بسیاری از متخصصان بر این باورند که محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی ناشی از ضعف مدل‌های زبانی است، اما واقعیت این است که شکست این سیستم‌ها اغلب از دستورالعمل‌های ضعیف، آزمایش‌نشده، ناامن یا مدیریت‌نشده ریشه می‌گیرد. این دوره آموزشی با هدف تغییر دیدگاه کاربران از نوشتن دستورالعمل‌های مبتنی بر «آزمون و خطا» به سمت یک رویکرد «مهندسی‌محور» طراحی شده است. در این مسیر، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه با دقت و سخت‌گیری مشابه در مهندسی نرم‌افزار، با دستورالعمل‌های هوش مصنوعی برخورد کنند و آن‌ها را به عنوان دارایی‌های ارزشمند تولیدی مدیریت نمایند.
در بخش‌های مختلف این دوره، مفاهیم حیاتی مانند نسخه‌بندی دستورالعمل‌ها، انجام تست‌های A/B برای یافتن بهترین خروجی، و اجرای تست‌های رگرسیون جهت اطمینان از پایداری مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین تمرکز ویژه‌ای بر مباحث امنیت و بررسی‌های ایمنی وجود دارد تا از سوءاستفاده‌های احتمالی یا خروجی‌های نامطلوب جلوگیری شود. شرکت‌کنندگان از طریق آزمایشگاه‌های عملی و مثال‌های واقعی در دنیای تجارت، تجربه کسب می‌کنند که چگونه حتی کوچک‌ترین تغییر در ساختار یک دستورالعمل می‌تواند تأثیرات شگرف و تعیین‌کننده‌ای بر پارامترهای کلیدی پروژه داشته باشد. این پارامترها شامل دقت پاسخ‌دهی، هزینه‌های پردازشی، سرعت پاسخ‌دهی (Latency)، ایمنی داده‌ها و در نهایت قابلیت اطمینان کل سیستم هوش مصنوعی است.
در دوره آموزشی Applied Prompt Engineering for AI Systems با اصول حرفه‌ای طراحی و بهینه‌سازی سیستماتیک دستورالعمل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

فناوری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در حال حاضر انقلابی بنیادین در نحوه توسعه نرم‌افزارها، فرآیندهای کسب‌وکار و مسیرهای شغلی ایجاد کرده‌اند. این دوره آموزشی با رویکردی از سطح مبتدی تا متوسط طراحی شده است تا به دانش‌پذیران کمک کند نه تنها درک عمیقی از زیرساخت‌های این فناوری به دست آورند، بلکه با اعتماد به نفس کامل برای شرکت در آزمون تخصصی NVIDIA Certified Associate – Generative AI and LLMs (NCA-GENL) آماده شوند.
محتوای این برنامه آموزشی دقیقاً بر اساس راهنمای رسمی آزمون و سرفصل‌های تایید شده توسط شرکت انویدیا تدوین شده است. این موضوع تضمین می‌کند که تمامی مباحث تدریس شده به طور مستقیم با اهداف گواهینامه همسو باشد. با این حال، دوره تنها به مباحث تئوری آزمون محدود نمی‌شود؛ بلکه هدف نهایی آن، ایجاد مهارت‌های عملی و واقعی در حوزه GenAI است که فراتر از آمادگی برای یک امتحان ساده، فرد را برای چالش‌های دنیای واقعی تکنولوژی آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی NVIDIA GenAI & LLMs: Learn and Pass NCA-GENL Certification با مفاهیم هوش مصنوعی مولد و آمادگی برای آزمون تخصصی انویدیا 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.

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 به افراد علاقه‌مند به توسعه برنامه‌های موبایل با استفاده از فریم‌ورک Flutter و بهره‌گیری از قابلیت‌های یادگیری ماشین ارائه شده توسط Firebase ML Kit می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این دوره با مفاهیم اساسی و پیشرفته Firebase ML Kit آشنا شده و نحوه پیاده‌سازی ویژگی‌های متنوعی مانند برچسب‌گذاری تصاویر، تشخیص بارکد، تشخیص چهره و لبخند، تشخیص متن، ترجمه زبان و شناسایی زبان را در برنامه‌های Flutter فرا خواهند گرفت. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و ساخت پروژه‌های واقعی، دانش و مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های هوشمند اندروید و iOS را با استفاده از یک کدبیس مشترک در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی توسعه‌دهندگان در استفاده از قدرت یادگیری ماشین در برنامه‌های Flutter و آماده‌سازی آن‌ها برای آینده رو به رشد توسعه برنامه‌های هوشمند است.
در دوره آموزشی Flutter و Firebase ML Kit با نحوه ساخت برنامه‌های هوشمند موبایل با استفاده از قابلیت‌های یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

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 یک برنامه فشرده و کاربردی است که شرکت‌کنندگان را با کاربردهای عملی و قدرتمند هوش مصنوعی آشنا می‌کند. تمرکز این دوره بر یادگیری از طریق عمل است و شرکت‌کنندگان به جای تماشای صرف آموزش‌ها، با استفاده از ابزارهای مختلف هوش مصنوعی به ساخت و خودکارسازی پروژه‌ها می‌پردازند. این دوره طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی را شامل می‌شود، از تعامل هوشمندانه با ChatGPT و تولید تصاویر خلاقانه گرفته تا خودکارسازی وظایف روزمره و حتی ورود به دنیای توسعه کم‌کد. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد خواهند گرفت که چگونه از هوش مصنوعی برای حل مسائل واقعی، بهینه‌سازی زمان و تولید محتوای باکیفیت‌تر استفاده کنند و در نهایت، مجموعه‌ای از پروژه‌های عملی و کاربردی را ایجاد خواهند کرد.
در دوره آموزشی The Complete 14-Day ChatGPT & A.I. Mastery Crash Course با نحوه استفاده عملی از ابزارهای هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به استفاده از قدرت هوش مصنوعی به صورت خصوصی و بر روی رایانه‌های شخصی خود می‌پردازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ باز مانند Llama، Gemma و DeepSeek آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه این مدل‌ها را از طریق ابزارهایی مانند Ollama و LM Studio بر روی سیستم‌های خود راه‌اندازی و اجرا کنند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی کاربران برای بهره‌گیری از مزایای هوش مصنوعی پیشرفته بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری است. این دوره به طور جامع به مباحثی از جمله نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای لازم، دانلود و مدیریت مدل‌های زبانی، اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی مختلف و استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی محلی می‌پردازد. همچنین، مزایای استفاده از مدل‌های محلی و باز در مقایسه با سرویس‌های ابری، مانند کاهش هزینه‌ها، افزایش حریم خصوصی و امکان سفارشی‌سازی عمیق، به طور کامل مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا به طور مستقل و با استفاده از منابع رایگان، از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر روی رایانه‌های شخصی خود بهره‌مند شوند.
در دوره آموزشی Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی آشنا خواهید شد.