پی سی دانلود - programming

در این دوره جامع با محوریت پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)، شرکت‌کنندگان به دنیای هیجان‌انگیز فناوری‌های پیشرفته‌ای که در حال متحول ساختن حوزه هوش مصنوعی (AI)، به ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) هستند، قدم خواهند گذاشت. این دوره با تمرکز بر «آینده‌سازی هوش مصنوعی مولد» (Future-Proofing Generative AI)، دانش و مهارت‌های لازم برای مهار قدرت پایگاه‌های داده برداری را در کاربردهای پیشرفته‌ای مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، ترانسفورماتورهای از پیش آموزش‌دیده مولد (GPT) نظیر ChatGPT، و توسعه هوش عمومی مصنوعی (AGI) در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با شروع از مفاهیم پایه‌ای، شرکت‌کنندگان اصول اولیه پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در ایجاد تحول در جریان‌های کاری هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت. از طریق مثال‌های کاربردی و تمرین‌های کدنویسی عملی، تکنیک‌هایی مانند نمایه‌سازی، ذخیره‌سازی، بازیابی داده‌های برداری و کاهش بُعدی مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، مهارت لازم برای ادغام پایگاه داده برداری Pinecone با ابزارهای دیگری مانند LangChain و API اوپن‌ای‌آی (OpenAI API) با استفاده از پایتون (Python)، جهت پیاده‌سازی کاربردهای واقعی و آزادسازی تمام پتانسیل پایگاه‌های داده برداری، کسب خواهد شد.
در دوره آموزشی Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases با استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره با معرفی سریع و اجمالی رابط کاربری R Studio آغاز می‌شود. سپس، شرکت‌کنندگان بلافاصله با یک فایل داده واقعی کار را شروع می‌کنند. در این بخش، یک روال غربالگری داده، شامل بازرسی توزیع متغیرها با استفاده از نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام‌ها، بررسی متغیرهای رشته‌ای ناخواسته (Chr)، شمارش مقادیر گمشده (NA) و موارد دیگر، به صورت گام به گام به آنان آموزش داده می‌شود. پس از آن، به برخی از تحلیل‌های بنیادی داده، مانند جداول فراوانی همراه با فراوانی‌ها و درصد ستونی، آمار توصیفی برای تمامی مشاهدات و زیرگروه‌ها به صورت جداگانه، جداول توافقی با فراوانی‌ها و درصدهای ستونی، و همبستگی‌های پیرسون با حذف مقادیر گمشده به صورت لیستی و زوجی پرداخته می‌شود. در ادامه، نحوه وارد کردن و صادر کردن انواع فایل‌ها مانند R, RData, RDS, Excel, CSV, SAV و PNG به R Studio آموزش داده می‌شود. در نهایت، دوره با آموزش مهارت‌های ویرایش داده، از جمله مرتب‌سازی مجدد و حذف متغیرها (ستون‌ها) یا مشاهدات (ردیف‌ها) و شمارش مقادیر گمشده (NA) در داخل مشاهدات، به پایان می‌رسد. همچنین، محاسبه میانگین‌ها و مجموع‌ها بر روی متغیرها با و بدون مقادیر گمشده نیز پوشش داده می‌شود.
در دوره آموزشی R Studio - A Crash Course با تحلیل داده و کار با نرم‌افزار R Studio آشنا خواهید شد.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع اسکریپت‌نویسی شل بش برای تمام علاقه‌مندان، از مبتدیان کامل گرفته تا افرادی که با خط فرمان آشنایی دارند، مناسب است. هدف این دوره، ارائه یک درک کامل و عمیق از نحوه نوشتن اسکریپت‌های شل است. در طول دوره، به تمامی مباحث پایه اسکریپت‌نویسی شل، از جمله تعریف و استفاده از متغیرها، تصمیم‌گیری با استفاده از دستورات شرطی if-else، عبارات ریاضی، حلقه‌ها و توابع پرداخته می‌شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای خودکارسازی وظایف، حل مسائل واقعی و نوشتن اسکریپت‌های شل خود را با اعتماد به نفس کامل کسب خواهند کرد. رویکرد پروژه‌محور در دو بخش پایانی دوره به دانش‌آموزان این امکان را می‌دهد که تمام آموخته‌های خود را در عمل به کار بگیرند و اسکریپت‌هایی ایجاد کنند که چالش‌های کاربردی و واقعی را حل می‌کنند.
در دوره آموزشی Bash Shell Scripting: Automate the Boring Stuff with Bash با اصول و کاربردهای اسکریپت‌نویسی شل بش آشنا خواهید شد.

این دوره جامع آموزشی در یودمی با عنوان "تسلط بر دستورات پیشرفته لینوکس: chmod, chown, umask, sed, grep, find, and sort" به شما کمک می‌کند تا از پتانسیل کامل مهارت‌های لینوکس خود بهره‌مند شوید. اگر به دنبال ارتقاء تخصص خود در زمینه خط فرمان و عمیق‌تر شدن در مدیریت لینوکس هستید، این دوره دروازه‌ای برای تبدیل شدن به یک کاربر حرفه‌ای است. سیستم عامل لینوکس در قلب محاسبات مدرن قرار دارد و قدرت سرورها، پلتفرم‌های ابری و حتی دستگاه‌های جاسازی شده را تامین می‌کند. تسلط بر ابزارهای پیشرفته خط فرمان آن برای هر فردی که با سیستم‌های لینوکس کار می‌کند، ضروری است. در این دوره، شما از سطح متوسط به پیشرفته هدایت خواهید شد و بر روی چهار دستور کاربردی و اصلی، یعنی chmod, chown, sed, grep, find, و sort و چندین دستور دیگر تمرکز خواهید کرد.
در دوره Linux Command Line Mastery : Linux Command Line Tutorial با استفاده و کار با دستورات پیشرفته لینوکس آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک برنامه جامع است که مهارت‌های توسعه‌دهنده اندروید را با استفاده از چارچوب رابط کاربری اعلانی و انقلابی اندروید، یعنی جت‌پک کامپوز، از سطح مبتدی به متخصص ارتقاء می‌دهد. چه یک توسعه‌دهنده باتجربه اندروید باشید که به دنبال به‌روزرسانی مهارت‌های خود هستید و چه یک تازه‌کار در دنیای توسعه موبایل، این دوره هر آنچه را که برای تسلط بر جت‌پک کامپوز نیاز دارید، ارائه می‌دهد. این دوره یک سفر جامع برای یادگیری جت‌پک کامپوز است، جایی که شرکت‌کنندگان با اصول برنامه‌نویسی رابط کاربری اعلانی و تفاوت آن با سیستم‌های سنتی View در اندروید آشنا می‌شوند. در ادامه، نحوه ساخت توابع قابل ترکیب، مدیریت حالت‌های پیچیده و استفاده از انواع طرح‌بندی‌ها و المان‌های طراحی پیشرفته را فرا می‌گیرند. این دوره با تمرکز بر روی طراحی واکنش‌گرا و پیاده‌سازی اجزای Material Design 3، دانش عملی لازم برای ایجاد رابط‌های کاربری مدرن را فراهم می‌کند. در بخش‌های بعدی، شرکت‌کنندگان با چگونگی نمایش داده‌ها در لیست‌های بهینه، پیاده‌سازی مسیریابی و ناوبری پیشرفته، و ایجاد انیمیشن‌ها و انتقال‌های روان آشنا می‌شوند. همچنین، به مباحث مهمی مانند استایل‌دهی و تم‌سازی، بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت حافظه پرداخته می‌شود. علاوه بر این، موضوعات پیشرفته‌ای همچون ایجاد کامپوننت‌های سفارشی، دسترسی‌پذیری و ادغام جت‌پک کامپوز با سیستم‌های View موجود نیز پوشش داده می‌شود. این دوره با ساخت یک اپلیکیشن واقعی به نام Newseco به اوج خود می‌رسد. در این پروژه، تمام مفاهیم و تکنیک‌های آموخته‌شده در یک برنامه کاربردی و آماده برای تولید پیاده‌سازی می‌شوند، از جمله ناوبری، مدیریت حالت، انیمیشن‌ها و طراحی مدرن. در نهایت، با توجه به اینکه جت‌پک کامپوز آینده توسعه اندروید است و امکان توسعه سریع‌تر و کدنویسی قابل نگهداری‌تر را فراهم می‌کند، این دوره تجربه عملی را از طریق پروژه‌های واقعی ارائه می‌دهد و شرکت‌کنندگان را برای بازار کار آماده می‌سازد.
در دوره آموزش Master Android Jetpack Compose: Complete Guide با ساخت برنامه‌های مدرن اندروید آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند از یک مبتدی مطلق به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای تبدیل شوند. در این مسیر، شرکت‌کنندگان مهارت‌های برنامه‌نویسی سنتی را با قدرت توسعه به کمک هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند. در ابتدا، دوره با اصول اولیه توسعه وب مانند HTML و CSS آغاز می‌شود تا پایه و اساس محکمی ایجاد گردد. سپس، به سراغ مبانی جاوا اسکریپت می‌رود تا شرکت‌کنندگان نحوه نوشتن منطق، مدیریت داده‌ها و ایجاد تعامل را بیاموزند. در ادامه، با React.js آشنا می‌شوند تا بتوانند رابط‌های کاربری مدرن، پویا و واکنش‌گرا بسازند. در نهایت، با استفاده از Nest.js و RESTful APIs، نحوه ایجاد بک‌اندهای امن و مقیاس‌پذیر و اتصال فرانت‌اند به پایگاه‌های داده واقعی را فرا می‌گیرند. در تمام طول دوره، به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود که چگونه از پرامپت‌های هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار برنامه‌نویسی استفاده کنند. این تکنیک به آن‌ها کمک می‌کند تا باگ‌ها را سریع‌تر پیدا کنند، نمونه کد تولید کنند و خلاقیت خود را بهبود بخشند. به جای تنها حفظ کردن دستورات، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با همکاری هوش مصنوعی، هوشمندانه‌تر کار کنند. این دوره کاملاً پروژه‌محور است و شرکت‌کنندگان با ساختن پروژه‌های واقعی، از جمله یک پروژه تمام‌عیار وب‌سایت دانشگاه، تمام آموخته‌های خود را به کار می‌گیرند. در پایان دوره، آن‌ها نه تنها می‌دانند چگونه یک برنامه کامل را از صفر بسازند، بلکه با مهارت استفاده از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به روند کاری خود نیز آشنا شده‌اند؛ مهارتی که امروزه برای توسعه‌دهندگان ضروری است.
در دوره آموزشی Full Stack AI Prompt/Vibe coding Developer from Zero to Pro با توسعه‌دهندگی تمام‌عیار به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع و کامل برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند از ابتدا و بدون هیچ دانش قبلی، توسعه اپلیکیشن‌های اندروید را بیاموزند. این دوره، مسیری گام به گام را برای یادگیری برنامه‌نویسی اندروید ارائه می‌دهد و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از طراحی تا انتشار اپلیکیشن‌های کاربردی، به طور کامل مهارت‌های لازم را کسب کنند. در این دوره، افراد با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی اندروید با استفاده از دو زبان جاوا و کاتلین آشنا می‌شوند. همچنین، کار با محیط توسعه اندروید استودیو را به صورت حرفه‌ای فرا می‌گیرند. بخش‌های مهم دیگری از آموزش شامل طراحی رابط کاربری زیبا و واکنش‌گرا با استفاده از XML و متریال دیزاین است. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با نحوه کار با پایگاه‌های داده مانند SQLite و Room برای ذخیره‌سازی و مدیریت اطلاعات آشنا خواهند شد. همچنین، نحوه اتصال اپلیکیشن‌ها به اینترنت، استفاده از APIها و پردازش داده‌های JSON را نیز می‌آموزند. در این دوره، ساخت اپلیکیشن‌های واقعی مانند اپلیکیشن لیست کارها، یادداشت‌ها و آب و هوا تمرین می‌شود. در نهایت، مهارت‌های کلیدی مانند رفع اشکال (Debugging)، تست‌نویسی و بهینه‌سازی عملکرد نیز آموزش داده می‌شود تا افراد بتوانند اپلیکیشن‌های خود را برای انتشار در فروشگاه گوگل پلی آماده کنند.
در دوره آموزشی The Complete Android App Development Bootcamp - Zero to Hero با توسعه اپلیکیشن‌های اندروید از صفر تا انتشار آن‌ها در فروشگاه گوگل پلی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا اصول بلاک‌چین را فراگرفته و توانایی ساخت، ایمن‌سازی، و استقرار اپلیکیشن‌های مبتنی بر آن را در دنیای واقعی به دست آورند. بلاک‌چین، یک فناوری دفتر کل توزیع‌شده (DLT) است که تراکنش‌ها را در یک شبکه کامپیوتری به شکلی امن، شفاف و غیرقابل دستکاری ثبت می‌کند. این فناوری به جای ذخیره‌سازی داده‌ها در یک پایگاه داده مرکزی، نسخه‌های یکسانی از دفتر کل را در میان تمامی شرکت‌کنندگان شبکه (که به آن‌ها گره یا نود گفته می‌شود) توزیع می‌کند. هر تراکنش جدیدی که انجام می‌شود، توسط شبکه تأیید شده و در قالب بلاک‌هایی دسته‌بندی می‌شود. این بلاک‌ها به صورت متوالی و بر اساس زمان به یکدیگر متصل می‌شوند و یک زنجیره از بلاک‌ها را تشکیل می‌دهند که به همین دلیل بلاک‌چین نام گرفته است. این ساختار زنجیره‌ای تضمین می‌کند که داده‌ها تغییرناپذیر باقی بمانند و هیچ نهاد مرکزی کنترل آن‌ها را در دست نداشته باشد. بلاک‌چین، با استفاده از رمزنگاری پیشرفته، امکان انجام تراکنش‌های همتا به همتا را بدون نیاز به واسطه‌های مالی مانند بانک‌ها فراهم می‌سازد. از آنجایی که این سیستم غیرمتمرکز است، از مقاومت بالایی در برابر سانسور و حملات سایبری برخوردار است. کاربردهای آن نیز بسیار گسترده است، از ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین و اتریوم گرفته تا مدیریت زنجیره تأمین، رأی‌گیری الکترونیکی و سیستم‌های سلامت. این فناوری نه تنها باعث افزایش اعتماد و شفافیت می‌شود، بلکه فرآیندهای کسب‌وکار را نیز بهینه و کارآمد می‌سازد.
در دوره آموزشی Blockchain: Build, Secure and Deploy Real-World Applications با ساخت، ایمن‌سازی، و استقرار اپلیکیشن‌های مبتنی بر بلاک‌چین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شکلی واضح و عملی طراحی شده تا درک جامعی از شبکه‌های عصبی به دانشجویان ارائه دهد. این مسیر یادگیری از مفاهیم بسیار پایه آغاز شده و به تدریج به معماری‌های پیشرفته‌ای که امروزه در پژوهش‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازد. در ابتدا، دانشجویان با مفاهیم پایه‌ای پرسبترون‌ها و پرسبترون‌های چندلایه، که سنگ‌بنای مدل‌های شبکه‌های عصبی هستند، آشنا می‌شوند. در ادامه، گام‌به‌گام به اصول آموزش شبکه‌ها مانند روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها (Xavier و He)، توابع هزینه و استراتژی‌های بهینه‌سازی پرداخته می‌شود. تکنیک‌های منظم‌سازی مانند درون‌ریزی (dropout) و نرمال‌سازی دسته‌ای (batch normalization) نیز پوشش داده می‌شوند تا دانشجویان با نحوه بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش‌برازش آشنا شوند. پس از تکمیل مباحث پایه، دوره به شبکه‌های عمیق پیش‌خور، اتصالات پسماند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) گسترش می‌یابد. دانشجویان در این بخش می‌بینند که چگونه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی هم به صورت نظری و هم عملی با استفاده از کتابخانه PyTorch استفاده می‌شود. همچنین، نحوه پیاده‌سازی معماری‌های مشابه در زبان‌های Julia و MATLAB نیز توضیح داده می‌شود. سپس، دوره به سمت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM‌ها، GRUها و مدل‌های زمانی پیش می‌رود، که دانشجویان را برای کار با داده‌های توالی و مسائل پیش‌بینی آماده می‌سازد. در بخش‌های پایانی، مکانیزم‌های توجه (attention mechanisms) و ترنسفورمرها که امروزه ابزارهای استانداردی در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر هستند، پوشش داده می‌شوند. همچنین، خودرمزگذارها (autoencoders)، خودرمزگذارهای متغیر (variational autoencoders)، مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های عصبی بیزی، و رویکردهای خودسازمان‌دهنده مانند شبکه‌های کوهنن مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، دوره شامل مباحثی درباره شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) و سایر معماری‌های تخصصی مانند شبکه‌های اکو استیت و ODEs عصبی می‌شود، که تضمین می‌کند دانشجویان با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها آشنایی پیدا کنند.
در این دوره آموزشی Neural Networks with Python : 1 با ساختار و کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی آشنا می‌کند.