پی سی دانلود - packt

یادگیری تقویتی یکی از گرایش‌های یادگیری ماشینی است که از روانشناسی رفتارگرایی الهام می‌گیرد. این روش بر رفتارهایی تمرکز دارد که ماشین باید برای بیشینه کردن پاداشش انجام دهد. این مسئله، با توجه به گستردگی‌اش، در زمینه‌های گوناگونی بررسی می‌شود. مانند: نظریه بازی‌ها، نظریه کنترل، تحقیق در عملیات، نظریه اطلاعات، سامانه چندعامله، هوش ازدحامی، آمار، الگوریتم ژنتیک، بهینه‌سازی بر مبنای شبیه‌سازی. در مبحث تحقیق در عملیات و در ادبیات کنترل، حوزه‌ای که در آن روش یادگیری تقویتی مطالعه می‌شود برنامه‌نویسی تخمینی پویای (approximate dynamic programming) خوانده می‌شود. این مسئله در تئوری کنترل بهینه نیز مطالعه شده‌است. البته دغدغه اصلی بیشتر مطالعات در این زمینه، اثبات وجود پاسخ بهینه و یافتن ویژگی‌های آن است و به دنبال جزئیات یادگیری یا تخمین نیست. یادگیری تقویتی در اقتصاد و نظریه بازیها بیشتر به بررسی تعادل‌های ایجاد شده تحت عقلانیت محدود می‌پردازد. در یادگیری ماشینی با توجه به این که بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا استفاده می‌کنند معمولاً مسئله تحت عنوان یک فرایند تصمیم‌گیری مارکف مدل می‌شود. تفاوت اصلی بین روش‌های سنتی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی این است که در یادگیری تقویتی نیازی به داشتن اطلاعات راجع به فرایند تصمیم‌گیری ندارد و این که این روش روی فرایندهای مارکف بسیار بزرگی کار می‌کند که روش‌های سنتی در آنجا ناکارآمدند.
در دوره آموزشی Packt Hands-on Reinforcement Learning with PyTorch با آموزش یادگیری تقویتی با پای تورچ اشنا خواهید شد.

اسپرینگ (Spring) یکی از معروف ترین و پرکاربرد ترین framework های جاوایی است. این framework متن باز بوده و اولین بار در سال 2003 ارائه شده است. اسپرینگ از ابتدای ارائه تا الان تغییرات زیادی داشته و بسیار قدرتمند و معروف شده است. اسپرینگ framework قدرتمندی است که هدف اصلی آن برنامه های enterprise هستند اگرچه اسپرینگ بیشتر java EE را هدف گرفته است ولی در محیط های غیر از EE نیز می توان از آن استفاده کرد. بر خلاف تصوری که اشتباهاً در بین خیلی ها شکل گرفته است اسپرینگ برای ساخت اپلیکیشن تحت وب نیست بلکه Spring web که مبتنی بر مدل MVC بود و بیشتر به عنوان Spring MVC شناخته می شود تنها بخشی از اسپرینگ است که از آن برای ساخت برنامه های تحت وب استفاده می شود. یکی از زیر مجموعه های اسپرینگ، Spring Boot می باشد. اسپرینگ بوت در طراحی اپلیکیشن هایی کاربرد دارد که به صورت تکی و بدون هیج وابستگی به نرم افزار های دیگر یا چارچوب خاصی طراحی می شوند.
در دوره آموزشی Packt Spring Boot Tips, Tricks, and Techniques با آموزش ترفندها، حقه ها و تکنیک های اسپرینگ بوت اشنا خواهید شد.

اندروید (معنی یونانی: به معنای مَرد، انسان، شبه آدم یا رُبات)، یک سیستم عامل موبایل است که گوگل برای اسمارت فون‌ها و تبلت‌ها و هم اکنون برای تلویزیون‌ها عرضه می‌نماید و با همکاری ده‌ها شرکت بر روی دستگاه‌های مبتنی بر اندروید قرار می‌دهد. اندروید بر پایهٔ هسته لینوکس ساخته شده‌ است و بیشترین استفاده را در بین سیستم عامل‌های موبایل دارد. نرم‌افزارهای جانبی اندرویدی با استفاده از زبان جاوا نوشته می‌شوند و برای ارتباط با لایه‌های زیرین سیستم عامل می‌توانند از کتابخانه‌های جاوایی اندروید استفاده کنند. بخش رابط کاربری سیستم عامل اندروید با زبان جاوا نوشته شده‌است و بسیاری از برنامه‌های اندروید هم با جاوا نوشته شده‌اند. اما این سیستم عامل، Java Virtual Machine ندارد. برای اجرای برنامه‌های جاوایی روی این سیستم عامل، کدهای جاوا به کدهای Dalvik تبدیل می‌شوند و سپس روی Dalvik Virtual Machine اجرا می‌شوند. دالویک یک ماشین مجازی جاوایی است که برای سیستم عامل اندروید بهینه شده‌است تا هم RAM و هم CPU و هم باتری کمتری مصرف کند. برنامه‌های جاوایی معمولی هم که روی گوشی‌های دیگر اجرا می‌شوند با استفاده از نرم‌افزارهای شبیه‌ساز ماشین مجازی جاوا مانند j2ME MIDP Runner روی این سیستم عامل قابل اجرا هستند.
در دوره آموزشی Packt The Android developer's journey با آموزش توسعه اندروید اشنا خواهید شد.

 جنگو (Django) یک چارچوب نرم‌افزاری تحت وب آزاد و متن‌باز است که به زبان پایتون نوشته شده است و از معماری مدل-نما-کنترل‌گر (Model-view-controller) پیروی می‌کند. جنگو اولین بار برای مدیریت صفحات خبری وبسایت شرکت Lawrence Journal-World توسعه داده شد و سپس در سال ۲۰۰۵ تحت اجازه‌نامه بی‌اس‌دی منتشر شد. نام جنگو از جنگو راینهارت، نوازندهٔ گیتار جاز گرفته شده است. هدف اصلی جنگو ساخت آسان سایت‌های پیچیده و وابسته به دیتابیس است و بر پایهٔ قابلیت استفادهٔ مجدد و قابل اتصال بودن اجزای مختلف، توسعه ی سریع و اصل خودت را تکرار نکن (DRY) طراحی شده است. جنگو سراسر از پایتون استفاده می‌کند، حتی برای تنظیمات، فایل‌ها و مدل‌های اطلاعات.
در دوره آموزشی Packt Understanding Django با آموزش یادگیری جنگو اشنا خواهید شد.

 مدرک بین‌المللی +CompTIA A با محوریت مهارت‌ های جامع سخت‌ افزاری و نرم‌ افزارهای مرتبط با سخت‌افزار از جمله مدارک استانداردی است که دریافت آن موفقیت و جایگاه والای "شغلی - حرفه‌ای" فرد را تضمین می‌نماید. مدرک کامپتیا ای پلاس (+CompTIA A) به آموزش و سنجش مهارت های سخت افزاری، شبکه سازی و نرم افزاری (مرتبط با سخت افزار) می پردازد. این مدرک قسمتی از مدارک سازمان هایی مانند Microsoft ،Hewlett-Packard ،Cisco و Novell می بوده و در واقع یک استاندارد فنی برای کارشناسان فنی پشتیبان کامپیوتر می باشد. متخصصان کامپیوتر با استفاده از این مدرک شایستگی های خود را در در نصب، نگهداری و پیشگیری از مشکلات، شبکه سازی، امنیت و اشکال زدایی در سطح بین المللی اثبات می کند. متخصصان فنی که مدرک +CompTIA A را کسب کرده اند، با استفاده از مهارت های ارتباطی برای کار با Client ها بهترین خدمات رسانی را به مشتریان دارا می باشند. در اغلب کمپانی های مطرح، کسب مدرک +CompTIA A جزو الزامات متخصصان سرویس دهنده می باشد.
در دوره آموزشی Packt CompTIA A+ 2019 Certification 1002. The Total Course با آموزش مدرک تخصصی آ+ 1002 اشنا خواهید شد.

 یادگیری عمیق (Deep learning) (یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود. برخی از این روش‌های مدل سازی سبب ساده شدن فرایند یادگیری ماشین (برای نمونه: تشخیص تصویر گربه) می‌شود. در یادگیری ژرف امید به جایگزینی استخراج این ویژگی‌های تصویر به دست بشر (مانند اعضای گربه) با روش‌های کامل خودکار بدون نظارت و نیمه نظارتی وجود دارد. انگیزهٔ نخستین در بوجود آمدن این ساختار یادگیری از راه بررسی ساختار عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده است که در آن یاخته‌های عصبی با فرستادن پیام به یکدیگر درک را امکان‌پذیر می‌کنند. بسته به فرض‌های گوناگون در مورد نحوهٔ اتصال این یاخته‌های عصبی، مدل‌ها و ساختارهای مختلفی در این حوزه پیشنهاد و بررسی شده‌اند، هرچند که این مدل‌ها به صورت طبیعی در مغز انسان وجود ندارد و مغز انسان پیچیدگی‌های بیشتری را دارا است. این مدل‌ها نظیر شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی پیچیده، شبکه باور عمیق پیشرفت‌های خوبی را در حوزه‌های پردازش زبان‌های طبیعی، پردازش تصویر ایجاد کرده‌اند.
در دوره آموزشی Packt Deep Learning with Java با آموزش یادگیری عمیق با جاوا اشنا خواهید شد.

 Nest.js یک فریموریک پروگرسیو نودجی‌اس، نوشته شده با Typescript است. این ابزار به صورت متن باز ارائه می‌شود. Nest.js ویژگی‌های زیادی را از Anguar به ارث برده، همچنین این نکته بسیار مهمی است که بدانیم، انگولار و Nest.js هر دو با تایپ‌اسکریپت نوشته شده‌اند. Nest.js فریمورکی برای بک-اند است، با استفاده از این فریمورک شما می‌توانید اپلیکیشن‌های بهینه، مطمئن و مقیاس‌پذیری را برای سازمان‌ها بنویسید. این ابزار توسط توسعه‌دهنده Kamil Mysliwiec نوشته شده است.
در دوره آموزشی Packt Hands-On Web Development with TypeScript and Nest.js با آموزش توسعه وب با تایپ اسکریپت و نست جی اس اشنا خواهید شد.

 Splunk یک SIEM است که به‌صورت پلتفرمی قدرتمند بمنظور جمع ­آوری لاگ‌ها، جستجو، مشاهده، آنالیز و تحلیل داده‌ها در سازمانها نصب می­شود و فعالیت می­کند. کشف اطلاعات از طریق پردازش هزاران داده از بررسی لاگ­ها انجام می­شود. به بیانی دیگر Splunk داده‌های خام را جمع ­آوری و  فهرست بندی می‌کند و به شما این امکان را می­دهد که بتوانید بر روی تمام داده‌ها عملیات جستجو را انجام دهید و نتایج را به هر صورت قابل دلخواه مشاهده کنید. ضمناً توسط Splunk می­توان از تمامی داده‌های جمع­ آوری شده به بهترین نحو استفاده و بهره­ برداری کرد همچنین این امکان نیز فراهم می‌شود تا با ایجاد سطحی از هوش عملیاتی، سازمان را در سطح بالاتری از عملکرد، رقابت، سودآوری و امنیت قرار دهد تا بتواند به نوعی تمامی داده ­ها را مشاهده نماید.
در دوره آموزشی Packt Splunk 7 Essentials با آموزش ملزومات اسپلانک 7 اشنا خواهید شد.

  کوبرنتیس پیاده سازی جدیدی از بیش از یک دهه تجربه گوگل در اجرای نرم افزارهای سمت سرور در مقیاس بسیار بالاست که به صورت متن باز (open source) در اختیار همه قرار گرفته است. این نرم افزار وظیفه اجرا و مدیریت کانتینرها را بر روی گروهی از سرورهای موجود در یک یا چند مرکز داده ها (data center) به عهده دارد. کوبرنتیس در واقع نسل سوم از این فنآوریست که در شرکت گوگل از ابتدا به زبان گو (Go) پیاده سازی شده است. دو نسل قبلی آن برگ (Borg) نام داشته که پیاده سازی آن به زبان سی پلاس پلاس بوده است و گوگل همچنان از آن در محیط عملیاتی استفاده می کند. در کوبرنتیس یک یا چند کانتینر که به صورت مشترک برنامه ای کاربردی را تشکیل می دهند، به صورت واحدی جداگانه به نام پاد (pod) دسته بندی میشوند تا مدیریت و کشف (discovery) آنها آسانتر شود. مزیت کلیدی کوبرنتیس در این است که بدون نیاز به یک تیم بزرگ برای راه اندازی و نگهداری، میتوان آن را در مقیاس وسیع برای اجرای میلیاردها برنامه کاربردی به کار گرفت. از مزایای دیگر آن قابلیت اجرا بر روی بسترهای متفاوت است؛ از سرورهای یک مرکز داده های خصوصی گرفته تا سرویسهای ابری عمومی، یا حتی ترکیبی از هر دو.
در دوره آموزشی Packt Kubernetes on AWS با آموزش کوبرنتس بر ای دبلیو اس اشنا خواهید شد.

یونیتی (Unity) جزو چهار موتور بازی ساز بزرگ می باشد. ساخت بازی با این موتور بازی ساز بسیار ساده است و بیشتر کار در محیط ویژوال انجام می شود، یعنی حدود ۸۰ درصد کار بدون کدنویسی انجام می شود و تنها حدود ۲۰ درصد کار کدنویسی است، که این موضوع باعث جذب بسیاری از کاربران علاقه مند به بازی سازی شده است که علم زیادی در برنامه نویسی ندارند.
نرم افزار Unity امکان ساخت و کار با محیط های سه بعدی را فراهم می کند. این نرم افزار در ساخت بازی های سه بعدی و محیط های 3D که با کاربر به صورت همزمان ارتباط برقرار می کند کاربرد دارد. می توان گفت این نرم افزار قدرتمند و حرفه ای برای طراحی و ساخت بازی های سه بعدی برای کامپیوتر و کنسول ها با محیط کاربری ساده می باشد.
در دوره آموزشی Packt Unity 2019 3D Game Physics با آموزش فیزیک بازی های سه بعدی در یونیتی 2019 اشنا خواهید شد.