پی سی دانلود - neural-networks

این دوره آموزشی به معرفی تکنیک‌های تشخیص هویت گوینده می‌پردازد و مباحثی از جمله تاریخچه این تکنیک‌ها، مبانی آکوستیک و پردازش صوتی، روش‌های استخراج ویژگی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده (مانند مدل‌های ترکیبی گوسی و شبکه‌های عصبی) و تکنیک‌های پردازش داده را پوشش می‌دهد. تمرکز اصلی بر ساخت سیستم‌های تشخیص هویت گوینده مدرن با استفاده از یادگیری عمیق است و شامل تمرین‌های عملی و یک پروژه نهایی برای ساخت یک سیستم کامل می‌باشد.
در دوره آموزشی Speaker Recognition | By Award Winning Textbook Author با مفاهیم و روش‌های تشخیص هویت گوینده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شما کمک می کند تا با استفاده از پایتون، پروژه های عملی در زمینه هوش مصنوعی، شامل Machine Learning و Deep Learning، را انجام دهید. شما با datasets معروف آشنا خواهید شد و نحوه استفاده از کتابخانه های Scikit-Learn، Tensorflow و Keras را برای حل مسائل دنیای واقعی یاد خواهید گرفت. این دوره برای افرادی مناسب است که دانش پایه ای پایتون دارند و می خواهند مهارت های خود را در هوش مصنوعی ارتقا دهند.
در دوره آموزشی Artificial Intelligence Projects with Python با پروژه های هوش مصنوعی آشنا می شوید.

این دوره آموزشی جامع به بررسی چگونگی کار با فایل‌های صوتی در حوزه machine learning می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این دوره با فرآیند کامل پردازش فایل‌های صوتی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python آشنا خواهند شد. تمرکز اصلی این دوره بر استفاده از Convolutional Neural Networks برای ساخت مدل‌های AI با فرمت H5 به منظور classification صداها است. علاوه بر این، دوره شامل آموزش assembly و programming برد Raspberry Pi 5 و نحوه deployment و prediction فایل‌های صوتی با استفاده از مدل‌های AI خواهد بود. مباحث کلیدی شامل شناسایی محیط‌های صوتی برای machine-learning، ضبط و برش فایل‌های صوتی به clip‌های مختلف، پردازش raw audio clip‌ها و افزودن “keyword” برای تشخیص توسط شبکه عصبی است. همچنین، تکنیک‌های clip labeling، clip slicing و clip batching به منظور آماده‌سازی داده‌ها برای Neural Net آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با مراحل مختلف پردازش raw audio clip‌ها شامل load کردن، تحلیل در time domain و frequency domain، ایجاد spectrogram و resize کردن آن‌ها برای استفاده در prediction آشنا خواهند شد. در بخش عملی دوره، از Python programming برای تولید مدل‌های H5 AI جهت prediction صدا استفاده خواهد شد. در نهایت، نحوه deployment و اجرای این مدل‌ها در Raspberry Pi 5 برای کنترل servo motor با استفاده از دستورات صوتی و testing مدل در یک فرآیند real-time prediction مورد بررسی قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Audio Classification using Convolutional Neural Net با نحوه کار با فایل‌های صوتی در machine learning و ساخت مدل‌های AI برای classification صدا آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به افراد می‌آموزد که چگونه از قدرت AI برای بهبود گردش کار و تولید محتوای خود از طریق ساخت Custom GPT بهره ببرند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی ساخت ربات‌های GPT سفارشی آشنا می‌شوند و مهارت‌های عملی لازم برای طراحی و پیاده‌سازی ربات‌هایی را کسب می‌کنند که می‌توانند وظایف متنوعی را انجام دهند. بخش Literature Exploration with AI به کاربران امکان می‌دهد ربات‌هایی بسازند که می‌توانند با متون ادبی تعامل داشته باشند، به سوالات مربوط به نویسندگان و شخصیت‌ها پاسخ دهند و تحلیل‌های عمیقی ارائه دهند. در قسمت Streamlining Emails and Events، فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه ربات‌هایی ایجاد کنند که می‌توانند ایمیل‌ها را خلاصه کرده و اطلاعات مهم را استخراج کنند و به طور خودکار رویدادها را به تقویم اضافه کنند، که منجر به صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری می‌شود. بخش Authentic Content Creation بر اهمیت حفظ صدای شخصی در محتوای تولید شده توسط AI تاکید دارد و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه ربات‌های 'Humanizer' بسازند تا اطمینان حاصل شود که محتوای تولید شده اصیل و مطابق با سبک نویسنده است. در نهایت، بخش Project Assignment فرصتی برای تمرین عملی و به اشتراک گذاشتن پروژه‌ها فراهم می‌کند، که به فراگیران اجازه می‌دهد تا کاربردهای واقعی Custom GPT را تجربه کنند و از دیگران بازخورد دریافت کنند. این دوره برای هر کسی که علاقه‌مند به استفاده از AI به روش‌های خلاقانه و کارآمد برای بهبود فرآیندهای کاری و تولید محتوا است، مناسب است.
در دوره آموزشی Custom GPT Guide: Learn to Build Custom GPTs (2025) با ساخت و کاربردهای Custom GPT 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.

این دوره جامع، یک آموزش عمیق مفاهیم اصلی و کاربردهای عملی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد ارائه می دهد. این دوره با اصول اساسی مانند یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و تقویتی شروع می شود و شما را از طریق پیش پردازش داده ها، معیارهای ارزیابی و الگوریتم های ضروری مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت های تصمیم و جنگل های تصادفی پیش می برد.
در دوره آموزشی Generative AI and Machine Learning with Python با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد آشنا می شوید.

این دوره یک بوت کمپ جامع برای توسعه AI و Python است که برای مبتدیان و مهندسان AI مشتاق طراحی شده است. این دوره جامع شما را از صفر تجربه برنامه نویسی به تسلط بر Python، machine learning، deep learning و برنامه های کاربردی مبتنی بر AI از طریق 100 پروژه واقعی می رساند. چه بخواهید در AI شغلی را شروع کنید، مهارت های توسعه خود را افزایش دهید یا ابزارهای اتوماسیون پیشرفته ایجاد کنید، این دوره تجربه عملی با پیاده سازی های کاربردی را فراهم می کند.
در دوره آموزشی AI & Python Development Megaclass - 300+ Hands-on Projects با توسعه AI و Python از صفر تا صد آشنا خواهید شد.

این دوره جامع برای علاقمندان به هوش مصنوعی، دانشمندان داده و متخصصانی طراحی شده است که به دنبال تعمیق تخصص خود در هوش مصنوعی مولد هستند. این دوره طیف گسترده ای از قابلیت های هوش مصنوعی را پوشش می دهد و فراگیران را در ساخت، اصلاح و ارزیابی سیستم های هوش مصنوعی که قادر به تولید، تجزیه و تحلیل و اصلاح متن، تصاویر و صدا هستند، راهنمایی می کند. با استفاده از فریمورک های پیشرفته مانند LangChain، Llama Index و Hugging Face، دانشجویان تجربه عملی با تکنیک های اصلی هوش مصنوعی مولد، از جمله Retrieval-Augmented Generation (RAG)، طبقه بندی تصاویر، vector embeddings و model fine-tuning کسب خواهند کرد.
در دوره آموزشی Mastering Generative AI: Foundations to Advanced Application با برنامه نویسی و استفاده از هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

علم داده در مقیاسی گسترده و جهانی در حال گسترش و توسعه است. در همه جای جامعه، حرکتی برای پیاده‌سازی و استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های علم داده برای توسعه و بهینه‌سازی تمام جنبه‌های زندگی، کسب‌وکارها، جوامع، دولت‌ها و کشورها وجود دارد. این دوره مجموعه‌ای مفید از روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته علم داده به همراه Pandas و Python را به شما آموزش می‌دهد. این دوره دارای محتوای انحصاری است که موارد جدیدی را در مورد روش‌ها و الگوریتم‌ها به شما آموزش می‌دهد.
در دوره آموزشی Advanced Data Science Methods and Algorithms با روش ها و الگوریتم های پیشرفته علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک دوره 5 در 1 است. در این دوره، YOLOv7، YOLOv8، YOLOv9، YOLOv10، و YOLOv11 که پنج مدل برتر یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء هستند، آموزش داده می‌شود. این مدل‌ها به دلیل سرعت و دقت بالا، بسیار محبوب هستند. YOLOv11 جدیدترین نسخه YOLO است، در حالی که YOLOv8 محبوب‌ترین نسخه YOLO در بین تمام نسخه‌ها محسوب می‌شود.
در دوره آموزشی YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 - Deep Learning Course با مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیاء و کاربردهای عملی آنها آشنا خواهید شد.