پی سی دانلود - tutorial

این دوره جامع درباره ساختارهای داده و الگوریتم‌ها (DSA) با پایتون طراحی شده است تا به شرکت‌کنندگان بیاموزد چگونه با داده‌ها کار کنند و مسائل کدنویسی را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون حل نمایند. این آموزش از مفاهیم پایه آغاز شده و به تدریج، شرکت‌کنندگان را با روشی ساده و گام به گام به سمت موضوعات پیشرفته‌تر هدایت می‌کند. در این دوره، ساختارهای داده کلیدی از جمله لیست‌ها، پشته‌ها (Stacks)، صف‌ها (Queues)، درخت‌ها (Trees) و گراف‌ها (Graphs) مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، شرکت‌کنندگان با الگوریتم‌های رایج مانند جستجو، مرتب‌سازی (Sorting) و درهم‌سازی (Hashing) آشنا می‌شوند.
بخش مهمی از دوره، یادگیری نحوه مقایسه راه‌حل‌های مختلف بر اساس پیچیدگی زمانی (Time Complexity) و پیچیدگی فضایی (Space Complexity) است. مفاهیم اساسی دیگری نظیر بازگشت (Recursion)، نمادگذاری Big O، برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)، روش تقسیم و حل (Divide-and-Conquer) و روش‌های حریصانه (Greedy Methods) به طور کامل آموزش داده خواهند شد. این دوره کامل ساختارهای داده و الگوریتم‌ها با استفاده از پایتون توسط کارشناسان صنعت و علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی رقابتی توسعه و تدریس شده است. این گروه شامل آقای ساندیپ جین، مدیرعامل GeeksforGeeks، می‌شود که تجربه و تخصص خود را برای ارائه بهترین تجربه یادگیری در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهند.
در دوره آموزشی Complete Data Structure and Algorithms Course in Python با روش‌های کارآمد ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در برنامه‌نویسی آشنا خواهید شد.

زبان اسکریپت‌نویسی VBScript (مخفف Visual Basic Scripting Edition) اگرچه ممکن است یک زبان قدیمی‌تر محسوب شود، اما همچنان ستون فقرات تعداد بی‌شماری از برنامه‌های کاربردی قدیمی (Legacy Applications)، سیستم‌های اتوماسیون، انجمن‌های اینترنتی، و ابزارهای تجاری در صنایع مختلف را تشکیل می‌دهد. اهمیت این دوره در این است که فقط به مفاهیم تئوری نمی‌پردازد، بلکه از طریق مثال‌های واقعی، کاربردی، و عملیاتی، دانش VBScript را آموزش می‌دهد. در این دوره، شرکت‌کننده VBScript را در عمل و در داخل یک پروژه شبیه به انجمن اینترنتی بررسی خواهد کرد. این رویکرد عملی شامل ایجاد صفحات، منوها، بخش‌های فعالیت، قابلیت‌های جستجو، دسته‌بندی‌ها، و موارد دیگر است. این دوره با ترکیب مطالعات موردی (Case Studies) و درس‌های برنامه‌نویسی ساختاریافته، یک مسیر یادگیری عملی و آسان برای تسلط بر مفاهیم اصلی VBScript فراهم می‌کند.
بخش اولیه دوره، صحنه را برای پروژه اصلی که در طول دوره ساخته خواهد شد، آماده می‌سازد. شرکت‌کننده درک خواهد کرد که VBScript چگونه در محیط‌های کلاسیک وب جای می‌گیرد، کجا استفاده می‌شود، و منطق اسکریپت‌نویسی چگونه به اجزای مختلف وب‌سایت متصل می‌شود. این مبانی، فرد را برای ماژول‌های برنامه‌نویسی و مطالعات موردی عمیق‌تر که در ادامه خواهند آمد، آماده می‌کند. در این بخش، شرکت‌کننده به یک مطالعه موردی دقیق می‌پردازد که نشان می‌دهد VBScript چگونه اجزای کلیدی یک وب‌سایت شبیه به انجمن اینترنتی را قدرت می‌بخشد. نمونه‌های واقعی تحلیل می‌شوند و نحوه جریان داده‌ها از طریق صفحات مبتنی بر VBScript و عملکرد پشت صحنه بخش‌های مختلف وب‌سایت بررسی می‌شود. از طریق توضیحات گام به گام، نحوه مدیریت پویا صفحات اصلی (Index)، انجمن‌ها، و تعاملات کاربران مشاهده خواهد شد. در پایان این بخش، شرکت‌کننده نه تنها نحوه عملکرد VBScript در برنامه‌های کاربردی واقعی را درک خواهد کرد، بلکه الگوهایی را که بعداً خودشان پیاده‌سازی خواهند کرد، تشخیص خواهند داد. این بخش، جنبه عملی و کدنویسی دوره است که در آن شرکت‌کننده با استفاده از VBScript، اجزای متعدد وب‌سایت را از ابتدا و به صورت عملی توسعه خواهد داد.
در دوره آموزشی Mastering VBScript Through Real Projects با برنامه‌نویسی کاربردی VBScript برای توسعه ویژگی‌های وب آشنا خواهید شد.

این دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه یک عامل (Agent) هوش مصنوعی عمومی را بسازند که بتواند ابزارهای مختلف موجود بر روی دستگاه آن‌ها را هماهنگ و مدیریت کند. این ابزارها شامل قابلیت‌هایی مانند خواندن و تبدیل فایل‌ها، فراخوانی ابزارهای شخص ثالث نظیر جستجوی وب و اجرای کد، و در نهایت تحویل نتایج به یک مرورگر محلی هستند. تمرکز اصلی این دوره بر ایجاد یک عامل با یک حلقه اجرایی است که بتواند تاریخچه مکالمات را حفظ کند. این عامل از قابلیت فراخوانی ابزار (Tool Calling) برای انتخاب ابزارها و استدلال‌های مناسب استفاده می‌کند، پیام‌ها را بر اساس نتایج ابزارها به‌روزرسانی می‌کند و در نهایت، تصمیم می‌گیرد که چه زمانی عملیات را متوقف کند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه مدیریت محتوا از طریق تکنیک‌های خلاصه‌سازی (Summarization) و بازیابی اطلاعات (Retrieval) آشنا خواهند شد. همچنین، روش‌های افزودن ارزیابی‌ها (Evals) برای شناسایی شکست‌ها و خطاها در عملکرد عامل آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، به مبحث مهم افزودن گاردریل‌ها (Guardrails) و بررسی‌های "انسان در حلقه" (Human-in-the-loop checks) برای اقدامات حساس پرداخته می‌شود تا از ایمنی و دقت عامل اطمینان حاصل شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان یک عامل هوشمند در اختیار خواهند داشت که می‌توانند به‌طور مستمر آن را با ابزارهای جدید، پروتکل‌های تازه و رابط‌های کاربری بیشتر گسترش دهند و توسعه دهند. این عامل یک پایه قوی برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار و انعطاف‌پذیر است.
در دوره آموزشی Build an AI Agent from Scratch, v2 با نحوه ساخت، توسعه و ارزیابی یک عامل هوش مصنوعی با قابلیت فراخوانی و هماهنگی ابزارها آشنا خواهید شد.

این دوره به طور خاص برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند فراتر از تعاملات اولیه با هوش مصنوعی حرکت کنند و در عوض، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را مانند یک موتور شناختی قدرتمند در نظر بگیرند، نه صرفاً یک ربات چت. مخاطبان هدف پس از اتمام دوره، دیگر به عنوان یک نویسنده دستور ساده (Prompt Writer) عمل نخواهند کرد، بلکه به یک معمار سیستم تبدیل خواهند شد که قادر به مهندسی معماری‌های پیچیده هوش مصنوعی است.این آموزش، دانش روز در زمینه معماری شناختی پیشرفته را ارائه می‌دهد. تاکید بر انتقال از رویکردهای تاکتیکی ("نکات و ترفندهای" ساده) به رشته‌های مهندسی مورد نیاز برای تولید هوش مصنوعی در سطح تولید (Production-Grade) است. شرکت‌کنندگان با معماری‌های اثبات‌شده در عمل و ساختارهای استدلالی دقیق که برای حل مسائل پیچیده و پرمخاطره استفاده می‌شوند، آشنا خواهند شد. این چارچوب‌های استدلالی شامل درخت افکار (Tree of Thoughts یا ToT) برای جستجوی پیچیده، گراف افکار (Graph of Thoughts یا GoT) برای سنتز غیرخطی، و الگوریتم تفکر (Algorithm of Thought یا AoT) برای افزایش کارایی می‌باشند.رویکرد این دوره بر ذهنیت مهندسی متمرکز است که از بررسی‌های کیفی به سمت پروتکل‌های پاسخگویی دقیق و چارچوب چراغ راهنما (Traffic Light Framework) برای ایمنی و مسئولیت‌پذیری تغییر می‌کند. در زمینه معماری بافتار (Context Architecture)، نحوه طراحی اکوسیستم‌های اطلاعاتی سخت‌گیرانه با استفاده از مفاهیمی چون "قانون اساسی (The Constitution)" و "خلاصه (The Brief)" آموزش داده می‌شود تا محدودیت پیچیدگی $O(N^2)$ و پدیده "پوسیدگی بافتار (Context Rot)" برطرف شود.در حوزه مهندسی سیگنال روانی (Psychological Signal Engineering)، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه از لایه نفوذ (Influence Layer) و "ادب استراتژیک (Strategic Politeness)" برای وادار کردن مدل به توزیع متخصص و پر زحمت آن از نظر آماری استفاده کنند. در نهایت، برای از بین بردن پدیده توهم‌زایی (Hallucinations)، تکنیک‌های اجماع و تأیید از جمله سازگاری خودکار جهانی (Universal Self-Consistency) مورد بررسی و تسلط قرار می‌گیرند. این دوره شامل یک راهنمای گام به گام برای طراحی عامل‌های خودمختار (Autonomous Agents) و دستورهای تکاملی (Evolutionary Prompts) می‌باشد و دسترسی کامل و رایگان مادام‌العمر به تمام مطالب آموزشی دوره ارائه می‌شود.
در دوره آموزشی Advanced Prompt Engineering Certification  با مهندسی سیستم‌ها و معماری‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار و قابل اعتماد آشنا خواهید شد.

مبانی یادگیری ماشین: ساخت مدل‌های هوش مصنوعی در سطح تخصصی یک برنامه جامع و مناسب برای مبتدیان است که طراحی شده تا شرکت‌کنندگان را از مفاهیم بنیادی به سمت تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین هدایت کند. این دوره یک مسیر ساختاریافته و کامل را برای تسلط بر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و مدل‌سازی یادگیری ماشین فراهم می‌کند، خواه فرد در برنامه‌نویسی تازه‌کار باشد یا به دنبال تقویت مجموعه مهارت‌های خود در هوش مصنوعی باشد.
شرکت‌کنندگان در این دوره کار خود را با یادگیری برنامه‌نویسی پایتون، که زبان ضروری برای توسعه مدرن هوش مصنوعی است، آغاز می‌کنند. در مرحله بعد، یک پایه ریاضی قوی از طریق مباحث آمار و آزمون فرضیه ایجاد خواهد شد. این دانش، ذهنیت تحلیلی لازم برای تفسیر مطمئن داده‌ها را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با پیشرفت در دوره، آنها تجربه‌ عملی در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند – این‌ها مهارت‌های کلیدی هستند که هر متخصص یادگیری ماشین برای آماده‌سازی و درک مجموعه‌داده‌های واقعی به آن‌ها متکی است.
در نهایت، شرکت‌کنندگان عمیقاً وارد حوزه یادگیری ماشین می‌شوند؛ جایی که نحوه طراحی، آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌هایی که امروزه در صنایع مختلف استفاده می‌شوند را خواهند آموخت. هر ماژول از این دوره عملی، جذاب و مناسب برای فراگیران با هر پیش‌زمینه‌ای طراحی شده است.
در دوره آموزشی Machine Learning Foundations: Build Expert-Level AI Models با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و تحول‌آفرین برای هر دو گروه مبتدیان و متخصصان باتجربه طراحی شده است و شرکت‌کنندگان را از اجزای اصلی بلاک‌چین تا کاربردهای پیشرفته آن در سناریوهای دنیای واقعی راهنمایی می‌کند. شرکت‌کننده در طول این برنامه آموزشی با دنیای دگرگون‌کننده بلاک‌چین آشنا می‌شود و دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص مطمئن در این فناوری را به دست می‌آورد. این فناوری یکی از انقلابی‌ترین فناوری‌های زمان ما محسوب می‌شود و درک آن برای فعالان حوزه تکنولوژی ضروری است.
آموزش با مبانی بلاک‌چین آغاز می‌شود، که در آن اجزای کلیدی مانند بلوک‌ها، هشینگ رمزنگاری (Cryptographic Hashing)، مکانیزم‌های اجماع (مانند اثبات کار و اثبات سهام)، و معماری شبکه‌های غیرمتمرکز مورد بررسی قرار می‌گیرند. شرکت‌کننده درک قوی‌ای از نحوه عملکرد فناوری دفتر کل توزیع شده (DLT) و دلیل آنکه این فناوری در حال بازآفرینی شیوه ایمن‌سازی، به اشتراک‌گذاری و اعتبارسنجی داده‌ها در سطح جهانی است، کسب خواهد کرد. از طریق این دوره آنلاین و جامع، شرکت‌کننده به درکی عمیق از قراردادهای هوشمند (Smart Contracts)، امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)، و ارزهای دیجیتال دست خواهد یافت.
در این بخش، تئوری با عمل از طریق پروژه‌های عملی و گسترده‌ای که مفاهیم را به زندگی واقعی می‌آورند.
در دوره آموزشی Blockchain Engineering: Crypto, Smart Contracts & Solidity با مبانی، توسعه عملی و کاربردهای پیشرفته بلاک‌چین آشنا خواهید شد.

این دوره عملی، شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای ساخت یک اپلیکیشن موبایل کامل برای اشتراک‌گذاری سفر و هم‌سفر شدن (Car Pooling) آشنا می‌کند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از فلاتر و فایربیس، که دقیقاً همان پشته فناوری مورد استفاده توسط استارتاپ‌های برتر دنیا است، برای توسعه استفاده کنند. این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است؛ چه کسانی که در توسعه اپلیکیشن موبایل مبتدی هستند و چه توسعه‌دهندگان سطح متوسطی که به دنبال ساخت پروژه‌های واقعی و کاربردی هستند، با شرکت در این دوره مهارت و اعتماد به نفس لازم برای ساخت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر مانند اوبر یا اُلا (Ola) را کسب خواهند کرد. در پایان این دوره، شما یک اپلیکیشن کامل اشتراک‌گذاری سفر درست مانند اوبر و مهارت‌های لازم برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر مکان خودتان (مانند سرویس‌های تحویل غذا، تاکسی آنلاین، ردیابی لجستیک و غیره) را به دست خواهید آورد.
در دوره آموزشی Build inDrive & UBER Clone App with Flutter & Firebase 2025 با ساخت یک اپلیکیشن موبایل اشتراک‌گذاری سفر کامل با استفاده از فلاتر و فایربیس آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و بیش از ۱۰ ساعت محتوای آموزشی، برای تبدیل علاقه‌مندان به توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی با اعتماد به نفس طراحی شده است. تمرکز اصلی این دوره بر یادگیری مایکروسافت کوپایلوت استودیو (Microsoft Copilot Studio) از طریق اجرای یک پروژه کامل و واقعی است. برخلاف آموزش‌های تکه‌تکه و پراکنده، شرکت‌کنندگان یک سفر آموزشی منسجم را طی می‌کنند که آن‌ها را از یک مبتدی مطلق به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی ماهر تبدیل خواهد کرد. در طول این دوره، شرکت‌کننده پروژه‌ای به نام «راهنمای فنی الکتروهاب» (ElectroHub TechGuide) را می‌سازد که یک ربات هوشمند توصیه محصولات برای یک خرده‌فروشی خیالی لوازم الکترونیکی است. هر ماژول از این دوره قابلیت‌های جدیدی را به این پروژه اضافه می‌کند، به طوری که فرد دقیقاً نحوه ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای حرفه‌ای را در دنیای واقعی مشاهده و تجربه می‌کند. این رویکرد تضمین می‌کند که شرکت‌کننده درک عمیقی از معماری و پیاده‌سازی ربات‌های گفت‌وگوی سطح سازمانی پیدا می‌کند. در این دوره، شرکت‌کننده با ساخت یک پروژه از ابتدا تا انتها، به صورت عملی با ایجاد، مدیریت و توسعه یک هوش مصنوعی مکالمه‌ای پیشرفته آشنا می‌شود. این دانش و تجربه، مسیر شغلی فرد را با تسلط بر هوش مصنوعی و ابزارهای مایکروسافت متحول خواهد کرد.
در دوره آموزشی Microsoft Copilot Studio Master : from 0 to Expert با نحوه ساخت ربات‌های گفت‌وگوی پیشرفته (Copilots) با استفاده از مایکروسافت کوپایلوت استودیو آشنا خواهید شد.

به راهنمای جامع و قطعی توسعه مدرن اندروید (MAD) خوش آمدید. برخلاف بسیاری از دوره‌های آموزشی اندروید که همچنان در گذشته مانده‌اند و جاوا، XML و الگوهای منسوخ‌شده را آموزش می‌دهند، این دوره رویکردی کاملاً متفاوت دارد. در «توسعه مدرن اندروید با کاتلین و جت‌پک کامپوز»، تمرکز صددرصدی بر روی ابزارها و فناوری‌هایی است که در حال حاضر شرکت‌های بزرگ فناوری از آن‌ها استفاده می‌کنند. این دوره، خواه مخاطب یک مبتدی مطلق باشد که نیاز به یادگیری زبان برنامه‌نویسی کاتلین دارد، یا یک توسعه‌دهنده با تجربه که آماده مهاجرت به فریم‌ورک رابط کاربری جت‌پک کامپوز است، نقشه راه کامل و جامع او خواهد بود. دنیای اندروید دستخوش تغییرات بنیادین شده است. روش قدیمی ساخت برنامه‌ها (که متکی بر استفاده از جاوا و XML بود) در حال کمرنگ شدن و جایگزینی است. آینده توسعه اندروید قطعاً متعلق به کاتلین و جت‌پک کامپوز است. این دوره آموزشی تمرکز خود را به‌طور کامل بر روی این پشته فناوری مدرن قرار می‌دهد تا مخاطبان وقت خود را صرف یادگیری فناوری‌های قدیمی و منسوخ‌شده نکنند. با گذراندن این بخش‌های پایه، شرکت‌کنندگان در ادامه با معماری مدرن و کامپوز آشنا می‌شوند. این دوره فراتر از یک آموزش صرفاً تئوری است و شامل پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و واقعی خواهد بود تا دانش‌آموختگان توانایی ساخت برنامه‌های حرفه‌ای و استاندارد بازار کار را کسب کنند. در واقع، این دوره یک مسیر کامل از صفر تا صد را برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده مدرن اندروید فراهم می‌آورد، مسیری که کاملاً با نیازها و استانداردهای روز دنیای فناوری همسو است.
در دوره آموزشی Modern Android Development with Kotlin and Jetpack Compose با توسعه مدرن برنامه‌های اندروید با استفاده از کاتلین و جت‌پک کامپوز آشنا خواهید شد.

انقلاب هوش مصنوعی فرا رسیده است، در حالی که سیستم‌های سازمانی همچنان با زبان جاوا قدرت می‌گیرند. توسعه‌دهندگان جاوا به یک روش مدرن و کاربردی برای ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه علم داده نیاز دارند. این دوره پاسخی مستقیم به این نیاز است و یک توسعه‌دهنده Spring Boot را به یک مهندس هوش مصنوعی با تقاضای بالا تبدیل می‌کند. در این دوره، موارد غیرضروری کنار گذاشته شده و دقیقاً نحوه ساخت ویژگی‌های هوش مصنوعی قوی و مقیاس‌پذیر با استفاده از الگوهای آشنای اکوسیستم Spring آموزش داده می‌شود. حرکت از مفاهیم بنیادی به سمت ویژگی‌های عملیاتی و آماده برای تولید (Production) به سرعت انجام می‌گیرد: شرکت‌کننده بر مکانیک اصلی مدل‌های LLM—مانند توکن‌ها (Tokens)، پرامپت‌ها (Prompts) و پنجره‌های محتوا (Context Windows)—که اجزای سازنده هر برنامه هوش مصنوعی هستند، تسلط پیدا خواهد کرد. اولین برنامه Spring AI خود را از پایه خواهد ساخت. فراتر از تولید متن، ادغام قابلیت‌هایی چون تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار (TTS)، تبدیل گفتار به متن (STT) و قابلیت‌های چندحالتی (Multimodal) (بینایی/صوتی) را می‌آموزد. همچنین، خطوط لوله (Pipelines) تعدیل (Moderation) را با استفاده از هر دو مدل OpenAI و مدل رایگان Mistral پیاده‌سازی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Spring AI: Build Java AI Apps, Chatbots & RAG Systems (2026) شما با نحوه ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در برنامه‌های Spring Boot با استفاده از فریم‌ورک Spring AI آشنا خواهید شد.