پی سی دانلود - python

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.

این دوره برای تحلیلگران GIS و یا افرادی که قصد دارند از یک تحلیلگر به یک توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند، طراحی شده است. همچنین برای دانشجویان، متخصصان و پژوهشگران در این حوزه بسیار مناسب است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ترکیب برنامه‌نویسی و GIS، روش‌های حل مسائل واقعی فضایی را می‌آموزند. آموزش از مبانی برنامه‌نویسی پایتون آغاز شده و به تدریج به سمت استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند در توسعه حرفه‌ای GIS پیش می‌رود. هیچ پیش‌نیازی در زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست و تمام مفاهیم به صورت گام به گام توضیح داده می‌شوند. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود کدهای پایتون را در نرم‌افزارهای Jupyter Notebook و VS Code نوشته و اجرا کنند، محیط‌های پایتون را با استفاده از Anaconda مدیریت نمایند و با کتابخانه Shapely برای ایجاد و دستکاری اشیای هندسی کار کنند. همچنین، آن‌ها می‌آموزند که چگونه داده‌های فضایی را با استفاده از PostgreSQL و PostGIS ذخیره، جستجو و مدیریت کرده و با استفاده از SQL با پایگاه‌های داده تعامل داشته باشند و داده‌های فضایی را پاک‌سازی کنند. استفاده از GeoPandas برای خواندن، دستکاری و تحلیل مجموعه‌های داده‌های فضایی و خودکارسازی فرآیندهای GIS در ArcGIS Pro با ArcPy نیز از مهارت‌هایی است که در این دوره به دست می‌آید. علاوه بر این، دانش‌آموختگان مهارت‌های خود را در دو پروژه واقعی به کار می‌گیرند: تحلیلگر زلزله (با استفاده از API مرکز زمین‌شناسی ایالات متحده) و تحلیل روند COVID-19 (با استفاده از مجموعه داده جان هاپکینز). این دوره با ارائه مهارت‌های عملی برنامه‌نویسی که در صنعت ژئوفضایی امروز مورد تقاضا است، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از تحلیلگر GIS به توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند. در پایان دوره، آن‌ها به توانایی کار برنامه‌نویسی با داده‌های فضایی، خودکارسازی وظایف تکراری و ساخت ابزارهای GIS خودشان دست پیدا می‌کنند.
در دوره آموزشی A Beginner's Guide to GIS Programming با برنامه‌نویسی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و ابزارهای مرتبط آشنا می‌شوید.

Spyder یک محیط علمی قدرتمند برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به‌طور خاص برای دانشمندان، مهندسان و تحلیل‌گران داده طراحی شده است. این نرم‌افزار ترکیبی منحصربه‌فرد از قابلیت‌های پیشرفته ویرایش کد، تحلیل، اشکال‌زدایی و پروفایلینگ را با امکاناتی مانند کاوش داده‌ها، اجرای تعاملی، بازرسی عمیق و بصری‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد.

Spyder که مخفف Scientific PYthon Development Environment است، یک محیط توسعه متن‌باز است که به‌طور ویژه برای محاسبات علمی و تحلیل داده با پایتون طراحی شده است. این IDE بر پایه کتابخانه‌های معروفی مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و IPython ساخته شده و انتخابی ایده‌آل برای پژوهشگران و مهندسان محسوب می‌شود.

علاوه بر ویژگی‌های داخلی گسترده، Spyder از طریق سیستم افزونه‌ها و API خود قابل گسترش است. همچنین می‌توان آن را به‌عنوان یک کتابخانه افزونه برای PyQt5 استفاده کرد و قابلیت‌های آن، مانند کنسول تعاملی، را در سایر نرم‌افزارهای مبتنی بر PyQt ادغام نمود.

این دوره آموزشی برای آشنایی با دنیای جذاب پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT طراحی شده است. این ترکیب قدرتمند، جستجوی معنایی، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های هوشمند را در صنایع مختلف ممکن می‌سازد. همچنین، شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های مختلف ایندکس‌گذاری، مکانیزم‌های کشینگ و ادغام با ابزارهای شخص ثالث آشنا می‌شوند تا درک کاملی از هر دو بخش نظری و عملی داشته باشند. از طریق دموها و مثال‌های واضح، نحوه استفاده از عملیات برداری، جستجوی شباهت، و تکنیک‌های پیشرفته جست‌وجو برای ایجاد فرصت‌های جدید را فرا خواهند گرفت. چه دانشجو، برنامه‌نویس، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ترکیب پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل کامل این فناوری را برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، هوشمند و آماده برای آینده آزاد کنید.
در دوره آموزشی Vector database using LLM with demo با پایگاه‌های داده برداری و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده 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.

این دوره با پایه‌گذاری قوی در SQL آغاز می‌شود و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه کوئری طراحی کنند، مجموعه داده‌ها را با هم ادغام کنند (join)، نتایج را تجمیع کنند (aggregate) و پایگاه داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت نمایند. فراگیران تمرین خواهند کرد تا بینش‌های عملی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج کنند و کوئری‌های بهینه‌ای بسازند که برای کاربردهای واقعی کسب و کار مناسب باشند. در ادامه، این برنامه پایتون را برای تحلیل داده‌ها معرفی می‌کند و کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنند و همچنین بصری‌سازی‌هایی بسازند که روندها و الگوها را به طور موثر منتقل کنند. در این دوره، مطالعات موردی و پروژه‌های عملی، SQL و پایتون را با هم ترکیب کرده و نشان می‌دهند که چگونه هر دو ابزار یکدیگر را در حل مشکلات کسب و کار تکمیل می‌کنند. در پایان دوره، فراگیران قادر خواهند بود که فرآیندهای تحلیل داده را به صورت کامل و از ابتدا تا انتها مدیریت کنند، از استخراج و آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا تولید داشبوردها و گزارش‌هایی که از تصمیمات استراتژیک کسب و کار پشتیبانی می‌کنند. این دوره برای متخصصان شاغل، تحلیلگران کسب و کار و دانشمندان داده‌ای که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در هوش تجاری و تحلیل هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Data Analysis & Business Intelligence with SQL+Python (30Hr) با مهارت‌های تحلیل داده، هوش تجاری، و کار با SQL و پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره به منظور پر کردن شکاف میان یادگیری اصول اولیه پایتون و کسب مهارت عملی در حل مسائل طراحی شده است. در این برنامه آموزشی، بیش از ۳۳۳ تمرین هدفمند و ساختاریافته در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد تا بتوانند مهارت‌های خود را از سطح مقدماتی به سمت حل مسائل پیچیده و واقعی ارتقا دهند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با تمرین مداوم و شکستن مسائل به گام‌های منطقی، در حل مسائل به مهارت و اعتماد به نفس برسند. هدف اصلی این دوره این است که به شرکت‌کنندگان کمک کند از صرفاً یادگیری نحو (syntax) زبان فراتر رفته و توانایی خود را در تفکر الگوریتمی و حل مسائل تقویت کنند. هر تمرین در این دوره، چیزی فراتر از یک سؤال ساده است و شامل بخش‌های مختلفی است که به یادگیری عمیق‌تر کمک می‌کند. علاوه بر این، مواد آموزشی قابل دانلود، از جمله فایل‌های کد منبع و اسلایدهای ارائه، برای پشتیبانی از یادگیری آفلاین در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد. این منابع به مرور و تمرین بیشتر کمک می‌کنند. این رویکرد چندوجهی، تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها راه‌حل‌ها را می‌بینند، بلکه فرآیند فکری و منطق پشت آن‌ها را نیز درک می‌کنند. این دوره، یک تجربه یادگیری جامع و کاربردی را فراهم می‌کند که از ابتدا تا انتها، با تمرین‌های چالش‌برانگیز، دانش نظری را به مهارت‌های عملی تبدیل می‌کند.
در دوره آموزشی 333+ Python Exercises with Algorithms: Beginner to Advanced با تمرین‌های متنوع برای تقویت مهارت برنامه‌نویسی پایتون و تفکر الگوریتمی آشنا می‌شوید.

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در کانون انقلاب هوش مصنوعی کنونی قرار دارند و به چت‌بات‌ها، سیستم‌های خودکارسازی و اپلیکیشن‌های هوشمند قدرت می‌بخشند. با این حال، استقرار و سفارشی‌سازی آن‌ها اغلب پیچیده و وابسته به خدمات ابری به نظر می‌رسد. Ollama این وضعیت را تغییر داده و اجرای، مدیریت و تنظیم دقیق LLMها را به صورت محلی بر روی سیستم شخصی شما آسان می‌سازد. این دوره برای توسعه‌دهندگان، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند با استفاده از Ollama بر LLMها بر روی سخت‌افزار یا لپ‌تاپ خود مسلط شوند. شرکت‌کنندگان همه چیز را از راه‌اندازی محیط کاری تا ساخت مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی، تنظیم دقیق آن‌ها و یکپارچه‌سازی آن‌ها در اپلیکیشن‌های واقعی، بدون اتکا به زیرساخت‌های ابری گران‌قیمت، فرا خواهند گرفت. در مجموع، این دوره یک مسیر عملی و جامع برای تسلط بر مدل‌های زبان بزرگ به صورت محلی ارائه می‌دهد که کنترل کامل و انعطاف‌پذیری بالایی را در اختیار شما قرار می‌دهد. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا بدون نگرانی از هزینه‌های ابری یا مسائل مربوط به حریم خصوصی، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به پیش ببرید.
در دوره آموزشی Mastering LLMs Locally using Ollama | Hands-On با نحوه اجرای و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ بر روی کامپیوتر شخصی خود آشنا خواهید شد.

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.