پی سی دانلود - neural-networks

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 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.

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، اولین دوره عمومی آموزش داده‌های هوش مصنوعی در جهان است. در این دوره فشرده، شرکت‌کنندگان تمام مهارت‌ها و دانش لازم برای موفقیت در حوزه آموزش داده‌های هوش مصنوعی را کسب خواهند کرد؛ حوزه‌ای نوظهور و با رشد سریع که آینده مدل‌های هوش مصنوعی و به طور کلی هوش مصنوعی را شکل می‌دهد. در ابتدا، دوره به طور مختصر به مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی که برای درک این حوزه ضروری هستند، مانند یادگیری ماشین، می‌پردازد. سپس، شرکت‌کنندگان به تسلط بر ایجاد و ارزیابی داده‌های انسانی برای تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی مانند تنظیم دقیق نظارت شده (Supervised fine-tuning) و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback) می‌رسند. پس از تسلط بر این مفاهیم، دوره به بررسی استانداردهای کیفیت و ایمنی داده‌ها می‌پردازد که هدایت‌کننده آموزش پرکاربردترین مدل‌های هوش مصنوعی امروزی هستند؛ مدل‌هایی که به طور پنهانی توسط رهبران صنعت مانند OpenAI و Cohere استفاده می‌شوند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه یافتن اولین شغل به عنوان مربی داده هوش مصنوعی/آموزگار هوش مصنوعی به پایان می‌رسد. با تکامل مدل‌های هوش مصنوعی، تقاضا برای مربیان داده ماهر افزایش می‌یابد و فرصت‌هایی برای استقلال مالی و رشد شغلی در سراسر جهان فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی The Complete AI Data Training Course 2025 با آموزش داده‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های لازم برای ساختن عامل‌های هوش مصنوعی شخصی‌شان را ارائه می‌دهد. این دوره تمام جنبه‌های کلیدی توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که فراگیران درک کاملی از مفاهیم و تکنیک‌های اساسی به دست می‌آورند. محتوای فعلی دوره همچنان ارزشمند و آموزنده است و مبنای محکمی را برای درک اصول ساخت عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. با این حال، یک نسخه به‌روز‌شده و بهبودیافته از این دوره در اواخر فوریه منتشر خواهد شد که شامل مطالب جدیدتر و رویکردهای پیشرفته‌تری در این زمینه خواهد بود. این به‌روزرسانی با هدف ارائه بهترین و مرتبط‌ترین تجربه یادگیری به شرکت‌کنندگان انجام می‌شود. بنابراین، فراگیران می‌توانند با اطمینان از محتوای فعلی بهره‌مند شوند و منتظر نسخه کامل‌تر و جامع‌تر در آینده نزدیک باشند. این دوره برای افرادی طراحی شده است که علاقه‌مند به ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و ساخت ابزارهای هوشمند خود هستند.
در دوره آموزشی AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت عامل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره به شما کمک می‌کند تا به این هدف برسید. امروزه، هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی بزرگ (LMM) همه جا حضور دارند. اما این LLMها چگونه کار می‌کنند؟ چه فناوری ای آن‌ها را نیرو می‌دهد؟ پاسخ این سوال، یادگیری عمیق است. در این دوره، شما دانش پایه و مهارت عملی لازم برای ساختن مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی از ابتدا و با تنها چند خط کد را کسب خواهید کرد. چه مبتدی در هوش مصنوعی باشید و چه یک دانشمند داده با تجربه، این دوره شما را در تسلط بر مفاهیم اصلی یادگیری عمیق از جمله معماری ترانسفورمر راهنمایی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Deep Learning Mastery: Build your AI Foundation بر یادگیری عمیق مسلط خواهید شد.

این دوره آموزشی با معرفی PyTorch و چارچوب‌های یادگیری عمیق به طور کلی آغاز می‌شود. در طول دوره، شرکت‌کنندگان درک خواهند کرد که چگونه ترکیب قدرتمند مشتق‌گیری خودکار و محاسبات شفاف بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به انفجار فعلی تحقیقات یادگیری عمیق کمک کرده است. این ویدئو به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند از PyTorch برای پیاده‌سازی و یادگیری یک مدل رگرسیون خطی استفاده کنند؛ این یک گام اساسی برای ساخت شبکه‌های عصبی بسیار پیچیده‌تر است. در نهایت، دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه تمام مؤلفه‌هایی را که PyTorch ارائه می‌دهد، ترکیب کنند تا یک پرسپترون چندلایه پیش‌خور ساده بسازند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانشجویان را گام به گام با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی PyTorch آشنا کند. از مبانی تئوری گرفته تا پیاده‌سازی عملی مدل‌ها، تمام جنبه‌های لازم برای شروع کار با PyTorch پوشش داده می‌شود. هدف این است که دانشجویان پس از اتمام دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از این چارچوب قدرتمند داشته باشند. این دوره برای کسانی که به دنبال ورود به دنیای یادگیری عمیق و کار با یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های موجود هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی Up and Running with PyTorch با چارچوب PyTorch و نحوه ساخت مدل‌های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به حوزه نوظهور MLOps وارد شوند و نحوه ساخت مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با استفاده از تنسورفلو بیاموزند. این آموزش جامع، فراگیران را برای طراحی، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تنسورفلو، که یک اکوسیستم محبوب متن‌باز است، آماده می‌کند. شرکت‌کنندگان با بهره‌گیری از این آموزش مهارت‌های هوش مصنوعی، با اصول هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و انتظارات شغلی مربوطه به صورت عملی آشنا می‌شوند و راه حل‌های یادگیری ماشین خود را می‌سازند. تنسورفلو به عنوان یک اکوسیستم نرم‌افزاری متن‌باز شناخته شده و مورد احترام است. گذراندن این دوره آموزشی توسعه‌دهنده تنسورفلو به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اصول و ابزارهای یادگیری ماشین لازم برای رقابت در بازار کار جهانی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی است، آشنا شوند. علاوه بر این، مهندس یادگیری ماشین یکی از پرتقاضاترین نقش‌های شغلی در سال ۲۰۲۵ است و پیش‌بینی می‌شود که این روند ادامه یابد. دوره توسعه‌دهنده حرفه‌ای تنسورفلو یک دوره متوسط در نظر گرفته می‌شود. این بدان معناست که این دوره برای فراگیرانی طراحی شده است که تا حدی با ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنایی دارند. دانشمندان داده یا توسعه‌دهندگانی که از قبل با ابزارهای هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و ساخت مدل‌ها آشنا هستند، احتمالاً این آموزش تنسورفلو را آسان خواهند یافت. اما اگر از ابتدا شروع می‌کنید، ممکن است برخی از محتوای دوره را چالش‌برانگیزتر بیابید.
در دوره آموزشی Professional TensorFlow Developer Online Training با طراحی، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره جامع با هدف ارتقای دانش و مهارت فراگیران، از مفاهیم پایه‌ای تا تخصص پیشرفته در استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek طراحی شده است. این دوره، با پوشش تکنیک‌های ضروری مهندسی پرامپت، کاربردهای عملی در کسب و کار و بهینه‌سازی شبکه‌های اجتماعی، شرکت‌کنندگان را به مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل DeepSeek مجهز می‌کند. از طریق ماژول‌های ساختاریافته، تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی، فراگیران در این دوره به تسلط کامل بر هنر ایجاد پرامپت‌های مؤثر، بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای تولید محتوا و پیاده‌سازی چارچوب‌های استراتژیک برای اهداف تجاری و خلاقانه دست خواهند یافت. این دوره به صورت گام به گام، فراگیران را از مفاهیم بنیادی مانند اصول پرامپت و مدل‌های استنتاجی، به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند چارچوب‌های متا-روایت و زنجیره‌های پرامپت هدایت می‌کند. همچنین، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای برنامه‌نویسی، کپی‌رایتینگ، بازاریابی، داستان‌سرایی برند و مدیریت شبکه‌های اجتماعی مورد بررسی قرار می‌دهد. فراگیران به بیش از ۷۴ پرامپت دسته‌بندی‌شده برای کارهای مختلفی مانند تولید کد، ایفای نقش، ترجمه و رفع خطا دسترسی خواهند داشت. هدف این دوره، آماده‌سازی فراگیران برای بازار کار است؛ به گونه‌ای که آن‌ها بتوانند پرامپت‌هایی برای کپی‌رایتینگ تجاری، برنامه‌های بازاریابی و محتوای شبکه‌های اجتماعی چندپلتفرمی (مانند TikTok، LinkedIn، YouTube) طراحی کنند. علاوه بر این، ابزارهای نوآورانه‌ای مانند مدل تجزیه وظایف SPECTRA و پرامپت‌های بازگشتی متا-روایت برای تعاملات پیچیده با هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت.
در دوره آموزشی DeepSeek From Beginner to Proficient: DeepSeek AI Guide با چگونگی استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek در کاربردهای مختلف آشنا خواهید شد.