پی سی دانلود - آموزش-هوش-مصنوعی

به دوره کامل آموزش SQL در عصر هوش مصنوعی خوش آمدید. این یک دوره آموزشی جامع و عملی است که برای تبدیل یک مبتدی مطلق به یک متخصص ماهر در زبان SQL طراحی شده است، تا بتوانید در دنیای امروزی که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، با چالش‌های واقعی داده‌ها روبرو شوید. در این دوره، شما تمام چیزهایی را که برای درک، نوشتن و بهینه‌سازی موثر کوئری‌های SQL نیاز دارید، بدون توجه به پیش‌زمینه خود، یاد خواهید گرفت. از راه‌اندازی محیط کار گرفته تا تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته، شما را گام به گام در این زبان قدرتمند که به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در سراسر جهان کمک می‌کند، راهنمایی خواهیم کرد. این دوره شامل بخش‌های مختلفی است که هر یک بر روی جنبه خاصی از SQL تمرکز دارند.
در دوره آموزشی Complete SQL Bootcamp in the ERA of AI from Zero to Expert با مباحث مرتبط با زبان برنامه‌نویسی SQL آشنا خواهید شد.

در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه بدون نیاز به تجهیزات گران‌قیمت یا تیم تولید کامل، ویدئوهای سینمایی خلق کنند. این دوره با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند گوگل فلو (Google Flow)، ویو ۳ (Veo 3)، ایمجن (Imagen)، و کپ‌کات (CapCut)، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا ایده‌های داستانی خود را به واقعیت تبدیل کنند. این دوره برای تولیدکنندگان محتوا، بازاریابان، و فیلمسازان مشتاق طراحی شده و آنها را از مرحله ایده تا ویرایش نهایی، در فرآیند تولید ویدئو با هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند.
در دوره آموزشی CapCut & Google Veo 3: Cinematic AI Video Mastery با ابزارهای هوش مصنوعی برای ساخت ویدئوهای سینمایی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای مهندسان، معماران و طراحانی است که می‌خواهند از قابلیت‌های هوش مصنوعی در اتوکد برای کار سریع‌تر و کارآمدتر استفاده کنند. شرکت‌کنندگان با یادگیری ابزارهای هوش مصنوعی اتوکد می‌توانند فرآیند طراحی و نقشه‌کشی خود را بهینه کنند. این دوره با تمرکز بر ویژگی‌های جدید، به متخصصان کمک می‌کند تا از مزایای فناوری‌های پیشرفته در صنعت خود بهره‌مند شوند. هدف این دوره، کاهش زمان انجام پروژه‌ها و افزایش دقت در طراحی است، که در نهایت به بهبود کیفیت کار منجر می‌شود. این دوره برای افرادی که با اتوکد آشنا هستند و می‌خواهند دانش خود را به‌روزرسانی کنند، بسیار مناسب است. این دوره به کاربرد عملی ابزارهای هوش مصنوعی در جدیدترین نسخه اتوکد می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با ویژگی Smart Blocks آشنا می‌شوند، که نحوه قرار دادن، جایگزین کردن و جستجوی بلوک‌ها را متحول کرده است. مدرس، Shaun Bryant، همچنین فرمان DETECT را پوشش می‌دهد و یاد می‌دهد که چگونه می‌توان تبدیل اشیاء شناسایی شده به بلوک را به صورت خودکار انجام داد، که این کار سرعت فرآیند نقشه‌کشی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. دوره با نگاهی به Autodesk Assistant که با هوش مصنوعی کار می‌کند، به پایان می‌رسد. این دستیار، راهنمایی‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی و امکاناتی برای ارتباط با پشتیبانی از داخل اتوکد ارائه می‌دهد. با تکمیل این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا از این قابلیت‌ها برای بهینه‌سازی جریان کاری خود بهره ببرند و در نتیجه، زمان کمتری را صرف کارهای تکراری کرده و بیشتر بر خلاقیت و طراحی تمرکز کنند.
در دوره آموزشی Leveraging AI in AutoCAD با قابلیت‌های هوش مصنوعی اتوکد برای بهینه‌سازی فرآیندهای طراحی آشنا خواهید شد.

در این دوره، دنیس لینکوف، مدیر بخش یادگیری ماشین در شرکت Wisedocs، قابلیت‌های گوگل جیمینای را به طور کامل بررسی می‌کند. جیمینای یک مدل هوش مصنوعی چندوجهی است که برای بهبود کارهای روزمره طراحی شده است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از آن برای ایده‌پردازی، نگارش ایمیل و گزارش‌های جامع استفاده کنند. همچنین، آن‌ها با استفاده از نمونه‌ها و تمرین‌های عملی، نحوه خلاصه‌سازی ویدیوهای یوتیوب را تجربه می‌کنند. دوره شامل آموزش استفاده از جیمینای در پلتفرم‌های بومی گوگل مانند سویت، مپس و فلایتس است که کارهای پیچیده‌ای مانند برنامه‌ریزی سفر را ساده می‌سازد. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با کاربردهای خلاقانه جیمینای آشنا می‌شوند؛ از جمله تولید تصاویر و ویدیوها با خروجی‌های کاملاً قابل تنظیم. پس از اتمام دوره، آن‌ها توانایی ادغام هوش مصنوعی در فرایندهای کاری مختلف را کسب کرده و می‌توانند بهره‌وری و پروژه‌های خلاقانه خود را ارتقا دهند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا شوند و از آن‌ها برای افزایش کارایی و نوآوری در زمینه‌های مختلف بهره ببرند.
در دوره آموزشی Prompt Engineering with Gemini با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری و خلاقیت آشنا خواهید شد.

این دوره‌ آموزشی که برای مبتدیان طراحی شده است، مبانی GraphRAG (تولید مبتنی بر بازیابی افزوده گراف) را معرفی می‌کند. این یک تکنیک پیشرفته است که گراف‌های دانش را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا ارتباط متنی و دقت را افزایش دهد. این دوره که برای متخصصان و دانشجویانی که به‌تازگی با GraphRAG آشنا می‌شوند، طراحی شده، مفاهیم کلیدی مانند ساختارهای گراف، گره‌ها، یال‌ها و روابط را پوشش می‌دهد. همچنین، مهارت‌های عملی در ساخت و پیکربندی مدل‌های GraphRAG آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره، از طریق تمرین‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، با نحوه‌ یکپارچه‌سازی GraphRAG در فرآیندهای کاری موجود آشنا می‌شوند تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی غنی و مبتنی بر داده ایجاد کنند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا بتوانند از طریق پروژه‌های مختلف، این تکنیک را در یک خط تولید هوش مصنوعی مولد به کار ببرند و به درک کاملی از آن برسند. این دوره برای هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در هوش مصنوعی گسترش دهد و به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود دقت و ارتباط اطلاعات در سیستم‌های هوش مصنوعی است، مناسب است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای پیچیده گراف برای سازماندهی و بازیابی اطلاعات استفاده کنند و در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی مولد دقیق‌تر و کاربردی‌تری بسازند. این دوره درک عمیقی از اینکه چگونه GraphRAG می‌تواند به حل چالش‌های دنیای واقعی کمک کند، ارائه می‌دهد و شرکت‌کنندگان را برای پیاده‌سازی این تکنیک در پروژه‌های آینده آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی GraphRAG Essential Training با تکنیک GraphRAG در هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

به دورهٔ عملی و آینده‌نگرانهٔ سورا، یعنی ابزار تولید ویدیو از متن که توسط شرکت OpenAI معرفی شده است، خوش آمدید. این دوره برای تمام افراد از جمله تولیدکنندگان محتوا که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در داستان‌گویی هستند، مدرسان و اساتیدی که قصد دارند مباحث درسی خود را به شکلی جذاب و پویا به نمایش بگذارند، بازاریابان که می‌خواهند کمپین‌هایی جذاب و چشمگیر خلق کنند، و یا حتی افرادی که شیفتهٔ آیندهٔ هوش مصنوعی هستند، طراحی شده است. سورا یک جهش بزرگ در زمینهٔ تولید محتوا محسوب می‌شود؛ زیرا این ابزار متن‌های ساده را به کلیپ‌های ویدیویی سینمایی و باکیفیت تبدیل می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان تنها با سورا آشنا نخواهند شد، بلکه با آن کار می‌کنند. از طریق آموزش‌های گام به گام، کاربردهای واقعی و چالش‌های خلاقانه، آن‌ها مهارت‌هایی را به دست می‌آورند که از یک فرد مبتدی کنجکاو به یک تولیدکنندهٔ ویدیوی حرفه‌ای تبدیل شوند. شرکت‌کنندگان نحوهٔ نوشتن دستورات (prompt) دقیق برای رسیدن به نتایج بهتر، استفاده از تکنیک‌های داستان‌گویی بصری، بازسازی و ویرایش صحنه‌ها و حتی متحرک‌سازی تصاویر ثابت را فرا خواهند گرفت. این دوره تمام مراحل، از نکات فنی گرفته تا اصول هنری در تولید ویدیو را پوشش می‌دهد و به افراد کمک می‌کند تا از تمام پتانسیل خلاقانهٔ این ابزار انقلابی بهره ببرند. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان مجموعه‌ای از ویدیوهای ساخته شده با هوش مصنوعی را خواهند داشت که بازتابی از دیدگاه و خلاقیت آن‌هاست. این ویدیوها آمادهٔ اشتراک‌گذاری، تبلیغ یا توسعهٔ بیشتر هستند. بیایید سفر خود را در عصر جدید تولید ویدیو آغاز کنیم؛ آینده در دستان شماست.
در دوره آموزشی Mastering AI Video Creation with Sora با تولید ویدیو با استفاده از هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که مایلند مهارت‌های خود را به عنوان متخصص یادگیری ماشین ارتقا دهند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند. برای دستیابی به این هدف، نیازی به آموزش رسمی در علم داده نیست. در طول این دوره، مَت هریسون به عنوان مدرس، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم کلیدی یادگیری ترکیبی آشنا می‌کند. در این دوره، روش‌های مختلف یادگیری ترکیبی از جمله بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه این روش‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند سایکیت‌لرن (scikit-learn) و ایکس‌جی‌بوست (XGBoost) پیاده‌سازی کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی در وظایف واقعی یادگیری ماشین مجهز خواهند شد. این دوره با گیت‌هاب کداسپیسز (GitHub Codespaces) یکپارچه شده است؛ یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات محلی فراهم می‌کند. با استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز، می‌توان در هر زمان و از هر دستگاهی به صورت عملی تمرین کرد – و این در حالی است که از ابزاری استفاده می‌شود که به احتمال زیاد در محیط کار نیز با آن مواجه خواهید شد. برای شروع کار، مطالعه بخش "استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز" همراه با این دوره توصیه می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از یادگیری ترکیبی پیدا کرده و آن را در پروژه‌های خود به کار گیرند، که این امر به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. تأکید این دوره بر جنبه‌های عملی پیاده‌سازی و استفاده از ابزارهای صنعتی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند دانش خود را مستقیماً در سناریوهای واقعی به کار گیرند و به متخصصانی کارآمد در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی بسازند، بدون آنکه درگیر پیچیدگی‌های تئوری شوند. شرکت‌کنندگان در این دوره به سرعت یاد خواهند گرفت که چگونه یک مدل تشخیص آتش مبتنی بر YOLO را راه‌اندازی کرده و آن را با FastAPI برای پردازش بک‌اند و Next.js برای رابط کاربری وب ادغام کنند. این رویکرد عملی به افراد امکان می‌دهد تا به جای غرق شدن در مباحث نظری عمیق، مستقیماً به سمت ساخت یک پروژه کاربردی حرکت کنند. در این دوره، موارد مختلفی مورد بررسی قرار می‌گیرد تا شرکت‌کنندگان تجربه جامعی به دست آورند. ابتدا، نحوه نصب و پیکربندی YOLO برای تشخیص آتش آموزش داده می‌شود، که گام اساسی برای شروع کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر است. سپس، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه یک بک‌اند FastAPI را برای تشخیص آتش در زمان واقعی راه‌اندازی کنند، که برای ارتباط سریع و مؤثر بین مدل و رابط کاربری ضروری است. همچنین، ساخت یک فرانت‌اند Next.js برای نمایش بصری نتایج تشخیص آتش نیز آموزش داده می‌شود، که به کاربران امکان می‌دهد وضعیت را به صورت گرافیکی مشاهده کنند. یکی دیگر از جنبه‌های مهم دوره، پیاده‌سازی یک سیستم هشدار برای اعلان‌های بلادرنگ است تا کاربران فوراً از وقوع آتش‌سوزی مطلع شوند. ذخیره و بازیابی کارآمد گزارش‌های تشخیص آتش نیز بخشی از برنامه آموزشی است که برای تحلیل‌های بعدی و بهبود سیستم اهمیت دارد. علاوه بر این، دوره بهینه‌سازی مدل‌های YOLO برای عملکرد بهتر را پوشش می‌دهد، که برای افزایش دقت و سرعت تشخیص حیاتی است. شرکت‌کنندگان همچنین با نحوه استقرار برنامه خود برای استفاده در محیط‌های واقعی آشنا می‌شوند و تجربه عملی در ساخت برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند.
در دوره آموزشی Build a Fire Detection with AI: YOLO, FastAPI & Next.js با ساخت یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی آشنا خواهید شد.