پی سی دانلود - tensorflow

این دوره شرکت‌کنندگان را از مبانی YOLO11 تا پیشرفته‌ترین کاربردهای هوش بصری (بینایی کامپیوتر) هدایت می‌کند. در این مسیر، آشکارسازی شیء (Object Detection)، تقطیع (Segmentation)، تخمین وضعیت (Pose Estimation) و دسته‌بندی تصاویر (Image Classification) توسط شرکت‌کنندگان مورد بررسی عمیق قرار می‌گیرد. همچنین، فراگیران یاد می‌گیرند چگونه با استفاده از YOLO11 نمودارهای تحلیلی ایجاد کرده و جابجایی اشیا را ردیابی کنند. فراتر از آموزش YOLO11، این دوره پروژه‌های کاربردی و واقعی را با استفاده از Streamlit برای ساخت رابط کاربری، افزایش دقت آشکارسازی با SAHI برای اشیاء کوچک، تخمین فاصله با Depth Pro، و کاوش در مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی چندوجهی مانند Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 را شامل می‌شود. مدل‌هایی که قابلیت‌های Zero-Shot Object Detection، تولید شرح تصویر (Image Captioning)، استدلال (Reasoning) و شناسایی نوری کاراکتر (OCR) را به ارمغان می‌آورند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان تجربه عملی گسترده‌ای با ابزارهای نوین کسب می‌کنند تا بتوانند چالش‌های کاربردی هوش بصری را به طور مؤثر حل نمایند. تمرکز بر به‌روزرسانی‌ها و قابلیت‌های جدید YOLO11، پیاده‌سازی عملی در Google Colab، شمارش ورودی و خروجی اشیاء با استفاده از DeepSORT، و ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی با Streamlit، تضمین‌کننده یک یادگیری جامع و کاربردی است. این آموزش با هدف توانمندسازی فراگیران برای به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی طراحی شده است.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp: YOLO to Multimodal AI با ابزارها و مدل‌های پیشرفته هوش بصری و چندوجهی مانند YOLO11، DeepSORT، SAHI، Depth Pro، Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 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.

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 به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به حوزه نوظهور MLOps وارد شوند و نحوه ساخت مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با استفاده از تنسورفلو بیاموزند. این آموزش جامع، فراگیران را برای طراحی، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تنسورفلو، که یک اکوسیستم محبوب متن‌باز است، آماده می‌کند. شرکت‌کنندگان با بهره‌گیری از این آموزش مهارت‌های هوش مصنوعی، با اصول هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و انتظارات شغلی مربوطه به صورت عملی آشنا می‌شوند و راه حل‌های یادگیری ماشین خود را می‌سازند. تنسورفلو به عنوان یک اکوسیستم نرم‌افزاری متن‌باز شناخته شده و مورد احترام است. گذراندن این دوره آموزشی توسعه‌دهنده تنسورفلو به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اصول و ابزارهای یادگیری ماشین لازم برای رقابت در بازار کار جهانی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی است، آشنا شوند. علاوه بر این، مهندس یادگیری ماشین یکی از پرتقاضاترین نقش‌های شغلی در سال ۲۰۲۵ است و پیش‌بینی می‌شود که این روند ادامه یابد. دوره توسعه‌دهنده حرفه‌ای تنسورفلو یک دوره متوسط در نظر گرفته می‌شود. این بدان معناست که این دوره برای فراگیرانی طراحی شده است که تا حدی با ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنایی دارند. دانشمندان داده یا توسعه‌دهندگانی که از قبل با ابزارهای هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و ساخت مدل‌ها آشنا هستند، احتمالاً این آموزش تنسورفلو را آسان خواهند یافت. اما اگر از ابتدا شروع می‌کنید، ممکن است برخی از محتوای دوره را چالش‌برانگیزتر بیابید.
در دوره آموزشی Professional TensorFlow Developer Online Training با طراحی، استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که قصد دارند توسعه راهکارهای یادگیری عمیق را آغاز کنند، اما نمی‌خواهند زمان زیادی را صرف مباحث ریاضی و تئوری کنند. همچنین، برای کسانی که مایل به انجام پروژه‌های یادگیری عمیق هستند اما از درگیر شدن با وظایف برنامه‌نویسی طاقت‌فرسا دوری می‌کنند، این دوره بسیار مناسب است. اگر به دنبال فرآیندی خودکار برای توسعه راهکارهای یادگیری عمیق هستید، این دوره دقیقاً برای شماست! به دوره "یادگیری عمیق در عمل" خوش آمدید، بدون دردسر! دوره‌های آموزشی و آموزش‌های فراوانی در زمینه یادگیری عمیق وجود دارد. با این حال، یافتن برخی مهارت‌های عملی در این حجم عظیم از منابع یادگیری عمیق چالش‌برانگیز است و افراد برای کسب این مهارت‌های عملی زمان زیادی را صرف می‌کنند. این دوره این خلأ را پر می‌کند و مجموعه‌ای از سخنرانی‌های عملی همراه با پروژه‌های کاربردی را ارائه می‌دهد که از طریق آن‌ها بهترین شیوه‌هایی که متخصصان یادگیری عمیق برای انجام پروژه‌های خود باید بدانند، معرفی می‌شود.
در دوره آموزشی Deep Learning in Practice I: Tensorflow Basics and Datasets با مبانی توسعه راه‌حل‌های یادگیری عمیق با تمرکز بر تنسورفلو و طراحی مجموعه داده 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 یک مقدمه جامع و عملی بر کتابخانه NumPy در پایتون است که برای محاسبات عددی و علم داده ضروری می‌باشد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ساختار و عملکرد آرایه‌های NumPy، نحوه ایجاد و دستکاری آن‌ها، عملیات برداری، روش‌های آماری و کاربرد NumPy در تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا خواهند شد و یاد خواهند گرفت که چگونه NumPy با سایر کتابخانه‌های علم داده در پایتون تعامل دارد.
در دوره آموزشی Python Numpy For Data Science با مفاهیم و کاربردهای کتابخانه NumPy در علم داده آشنا خواهید شد.