پی سی دانلود - pytorch

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 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.

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ انقلابی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و سایر دستیارهای پیشرفته هوش مصنوعی قدرت می‌بخشند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت مدل‌های زبانی بزرگ، شامل مکانیزم‌های توجه، ترنسفورمرها و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek، به صورت جزء به جزء بررسی خواهد شد. این دوره با کاوش در ایده اصلی مکانیزم‌های توجه آغاز می‌شود که به مدل‌ها اجازه می‌دهد بر روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به بررسی ترنسفورمرها، ستون فقرات مدل‌های زبانی بزرگ، پرداخته می‌شود و تحلیل می‌شود که چگونه این مدل‌ها پردازش موازی کارآمد متن را ممکن می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرفته در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین، با توجه به خود (self-attention)، کدگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند سر (multi-head attention)، که اجزای کلیدی برای کمک به مدل‌ها در درک وابستگی‌های بلندمدت در متن هستند، آشنا خواهید شد. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek، یک مدل متن‌باز پیشرفته که برای پیشبرد کارایی و عملکرد هوش مصنوعی طراحی شده است، مورد بررسی قرار می‌گیرد. در این بخش، بینش‌هایی در مورد چگونگی بهینه‌سازی مکانیزم‌های توجه توسط DeepSeek و آنچه آن را به رقیبی قدرتمند برای سایر مدل‌های زبانی بزرگ تبدیل می‌کند، به دست خواهید آورد.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شامل ترنسفورمرها، مکانیزم‌های توجه و مدل DeepSeek آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، از مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی تا کاربردهای عملی و واقعی آن را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره، تجربه عملی در ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای مدرن مانند ChatGPT، Teachable Machine و Azure AI را کسب خواهند کرد، بدون اینکه نیاز به دانش برنامه‌نویسی قبلی داشته باشند. این مسترکلاس هوش مصنوعی، برای مبتدیان، دانشجویان و متخصصانی طراحی شده است که مشتاق کشف آینده فناوری هستند. این دوره، قدرت هوش مصنوعی را در اختیار شما قرار می‌دهد. چه دانشجویی باشید که در مورد هوش مصنوعی کنجکاو است، چه یک متخصص شاغل که در حال تغییر به یک شغل فناوری است، یا یک رهبر تجاری که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود است، این دوره دانش، مهارت‌ها و اعتماد به نفس لازم برای شروع را فراهم می‌کند.
در دوره آموزشی Artificial Intelligence Masterclass Real-World AI Projects با مفاهیم و کاربردهای عملی هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم و ابزارهای کلیدی برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با حافظه آشنا می‌سازد. آن‌ها درک خواهند کرد که چگونه افزودن حافظه به عامل‌های هوش مصنوعی می‌تواند تعاملات را شخصی‌سازی کرده، پاسخ‌های مرتبط‌تری ارائه دهد و به طور کلی تجربه کاربری را بهبود بخشد. در طول دوره، شرکت‌کنندگان به صورت عملی با کتابخانه‌ها و فریمورک‌های مختلف مانند LangChain، LangGraph، LangMem، Mem0 و Supabase کار خواهند کرد و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی هوشمند و دارای حافظه را کسب خواهند نمود. این دوره برای افرادی که به دنبال ارتقای دانش خود در زمینه هوش مصنوعی و ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Build AI Agents with Memory - Complete Guide با نحوه ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با قابلیت حفظ تعاملات آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک بوت کمپ عملی است که برای انتقال متخصصان DevOps و زیرساخت به حوزه MLOps طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره با استفاده از یک مثال واقعی، کل فرآیند MLOps از پردازش داده‌ها و آزمایش مدل تا استقرار در محیط تولید با استفاده از ابزارهایی مانند Docker، MLFlow، Kubernetes و Seldon Core را به صورت عملی تجربه خواهند کرد. آن‌ها همچنین با مفاهیم CI/CD برای خطوط لوله ML و نظارت بر استقرارها آشنا خواهند شد.
در دوره آموزشی DevOps to MLOps Bootcamp: Build & Deploy MLSystems End-2-End با مفاهیم و ابزارهای کلیدی MLOps آشنا خواهید شد و نحوه خودکارسازی گردش‌های کاری یادگیری ماشین را فرا خواهید گرفت.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مفاهیم پایه تا پیشرفته بینایی کامپیوتر راهنمایی می‌کند و بر استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال و مدل‌های تشخیص اشیا با بهره‌گیری از TensorFlow و PyTorch تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان در این دوره با نحوه کار با داده‌های تصویری، تکنیک‌های پیش‌پردازش و افزایش داده، اصول یادگیری عمیق و معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال آشنا می‌شوند. همچنین، استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیا و قطعه‌بندی تصویر از دیگر مباحث مهم این دوره است. در نهایت، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود پروژه‌های عملی در زمینه بینایی کامپیوتر را طراحی و پیاده‌سازی کنند.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp With PyTorch & Tensorflow با مباحث تئوری و عملی بینایی کامپیوتر و کاربرد آن در پروژه‌های واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح مبتدی تا متخصص در زمینه‌های Deep Learning، Generative AI، PyTorch و Transformers پیشرفت کنند. در این دوره، ابتدا مبانی زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه‌های اصلی آن آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با syntax، ساختارهای داده و مفاهیم شی‌گرایی (OOP) در Python آشنا خواهند شد. سپس، نحوه کار با کتابخانه‌های Pandas برای دستکاری داده‌ها، NumPy برای محاسبات عددی و Matplotlib برای مصورسازی داده‌ها آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Master Deep Learning,Generative AI ,Pytorch:Zero to Agent AI با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته Deep Learning و Generative AI آشنا خواهید شد.