پی سی دانلود - آموزش-هوش-مصنوعی

فناوری تبدیل متن به دستورات پایگاه داده (Text-to-SQL) امروزه به عنوان یکی از قدرتمندترین و کاربردی‌ترین موارد استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در دنیای واقعی شناخته می‌شود. ایده اصلی این فناوری در عین سادگی، بسیار کارآمد است: کاربر سوال خود را به زبان فارسی یا انگلیسی ساده می‌پرسد و سیستم به طور خودکار کد SQL مربوطه را تولید و اجرا می‌کند. اگرچه پیاده‌سازی اولیه این فرآیند با استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT ساده به نظر می‌رسد، اما اجرای صحیح، ایمن و قابل اعتماد آن در لایه‌های بک‌اند یک سیستم حرفه‌ای، چالشی جدی است که نیاز به تخصص و دقت بالایی دارد.
این دوره آموزشی به جای تمرکز بر مفاهیم سطحی، به دانشجویان می‌آموزد که چگونه یک سیستم کامل و در سطح محصولات صنعتی (Production-style) برای تبدیل متن به SQL بسازند. این مسیر با بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Spring AI و Spring Boot و با تکیه بر پایگاه داده PostgreSQL طراحی شده است. تمرکز اصلی آموزش بر ارائه یک معماری شفاف و کنترل دقیق بر لایه‌های بک‌اند است تا برنامه‌نویسان بتوانند بدون وابستگی به جادوی مبهم هوش مصنوعی، بر تمامی فرآیندهای سیستم خود تسلط داشته باشند.
در دوره Spring AI Text-to-SQL: Turning Questions into SQL with LLMs با نحوه تبدیل هوشمندانه و ایمن پرسش‌های انسانی به کدهای پایگاه داده در یک محیط حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به عنوان یک نقشه راه جامع، عملی و کاملاً مدرن طراحی شده است تا متخصصان را با دنیای پیچیده و جذاب میکروسرویس‌های هوشمند با استفاده از زبان C# و پلتفرم .NET آشنا کند. در طول این مسیر، شرکت‌کنندگان تنها با مفاهیم تئوری روبرو نمی‌شوند، بلکه یاد می‌گیرند که چگونه یک سیستم توزیع‌شده واقعی را از پایه طراحی و پیاده‌سازی کنند. این سیستم شامل چندین سرویس مجزا است که به صورت هماهنگ با یکدیگر ارتباط برقرار کرده، داده‌ها را پردازش می‌کنند و برای استقرار در محیط‌های ابری (Cloud-ready) کاملاً بهینه و مقیاس‌پذیر شده‌اند.
رویکرد اصلی این دوره بر پایه یادگیری از طریق انجام دادن (Hands-on) بنا شده است. به جای تکیه بر اسلایدهای طولانی، مدرس بر ساخت گام‌به‌گام هر بخش از سیستم تمرکز دارد. این مراحل شامل مدیریت دقیق درخواست‌ها (Request Handling)، تعیین مرزهای سرویس (Service Boundaries)، پیاده‌سازی زیرساخت‌های ذخیره‌سازی داده‌ها، فرآیندهای پردازش در پس‌زمینه (Background Processing) و همچنین ادغام مؤلفه‌های پردازش هوشمند در بدنه میکروسرویس‌ها می‌باشد. هر مفهوم فنی و معماری که در طول دوره مطرح می‌شود، بلافاصله در قالب کدهای اجرایی و تصمیمات معماری واقعی به نمایش درمی‌آید تا دانشجو درک عمیقی از چالش‌های دنیای واقعی به دست آورد.
در دوره Modern C# Microservices with Docker, K8s & AI با نحوه ساخت سیستم‌های توزیع‌شده و معماری میکروسرویس آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به صورت تخصصی بر حوزه نوین و پرطرفدار عامل‌های هوشمند (AI Agents) تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه با بهره‌گیری از توانمندی‌های کتابخانه LangChain و قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته‌ای نظیر Google Gemini، سیستم‌هایی فراتر از چت‌بات‌های ساده خلق کنند. در طول این مسیر آموزشی، دانش‌جویان با مفاهیم بنیادی و زیرساختی عامل‌های هوشمند آشنا شده و گام‌به‌گام به سمت طراحی سیستم‌های پیچیده و آماده برای ورود به بازار کار و محیط‌های تولیدی حرکت می‌کنند.
تفاوت کلیدی عامل‌های هوشمند با ابزارهای چت سنتی در توانایی آن‌ها برای «تفکر و استدلال» نهفته است. در این دوره، مدرس با رویکردی پروژه‌محور و عملی نشان می‌دهد که چگونه یک عامل هوشمند می‌تواند از ابزارهای مختلف استفاده کند، به پایگاه‌های داده و APIهای خارجی متصل شود، تاریخچه تعاملات با کاربر را به خاطر بسپارد و در نهایت وظایف دشوار و زمان‌بر را به صورت خودکار انجام دهد.
در دوره Agentic AI: Deploy LangChain AI Agent Projects to Production با طراحی و استقرار سیستم‌های خودمختار هوشمند آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز، هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال دگرگون ساختن صنعت فیلم‌سازی است؛ تحولی که ابعاد آن حتی از ظهور دوربین‌های دیجیتال نیز گسترده‌تر ارزیابی می‌شود. آنچه در گذشته به حضور تیم‌های بزرگ تولید، تجهیزات بسیار گران‌قیمت و زمان‌بندی‌های طولانی و طاقت‌فرسا نیاز داشت، امروزه با استفاده از قدرت پردازشی هوش مصنوعی و یک فرآیند خلاقانه سازمان‌یافته، به‌راحتی در دسترس همگان قرار گرفته است. این دوره آموزشی با تمرکز بر همین پتانسیل‌های نوظهور، مسیری گام‌به‌گام را برای خلق یک اثر سینمایی مدرن ترسیم می‌کند.
شرکت‌کنندگان در این مسیر آموزشی، با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در تک‌تک مراحل تولید آشنا خواهند شد. این فرآیند از مراحل زیربنایی مانند توسعه ایده و نگارش فیلم‌نامه آغاز شده و تا طراحی جلوه‌های بصری، تولید ویدیوهای واقع‌گرایانه، تدوین حرفه‌ای، صداگذاری، ساخت موسیقی متن و در نهایت خروجی گرفتن برای نمایش عمومی ادامه می‌یابد. هدف اصلی این است که هنرجویان بیاموزند چگونه خلاقیت انسانی خود را با توانمندی‌های ابزارهای دیجیتال ترکیب کنند تا بدون از دست دادن سبک شخصی و امضای هنری خود، سرعت تولید را به شکل چشمگیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی AI Filmmaking با فرآیند کامل تولید فیلم به کمک ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

تغییر بنیادین در دنیای تکنولوژی نه در آینده، بلکه همین حالا در حال وقوع است. این دوره با تمرکز بر اظهارات جاش میلر، مدیرعامل شرکت The Browser Company، نشان می‌دهد که فضای کسب‌وکارهای مدرن چگونه به سمت جذب نیروهایی حرکت می‌کند که به ابزارهای هوش مصنوعی مانند Claude Code تسلط کامل دارند. شرکت‌های بزرگ اکنون تمایل دارند برای استعدادهای استثنایی که با فرهنگ توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی عجین شده‌اند، مبالغ بسیار بالاتری پرداخت کنند.
این دوره به تحلیل این واقعیت می‌پردازد که تسلط بر Claude Code دیگر صرفاً یک مزیت جانبی نیست، بلکه به یک فیلتر اصلی در فرآیند استخدام تبدیل شده است. در دنیای امروز، مرزهای سنتی بین نقش‌های شغلی در حال کمرنگ شدن است. طراحان محصول اکنون می‌توانند بدون انتظار برای تیم‌های مهندسی، درخواست‌های تغییر (PR) را ارسال کنند و افرادی که تخصص مهندسی ندارند، قادرند ایده‌های خود را به جای چندین هفته، تنها در عرض چند ساعت نمونه‌سازی و اعتبارسنجی کنند.
در دوره آموزشی Master Claude Code با روش‌های نوین برنامه‌نویسی و توسعه سریع محصول به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور توامان رو به افزایش است، روش‌های سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده کاربران نیستند. این دوره آموزشی با هدف عبور از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شده است تا به متخصصان نشان دهد چگونه می‌توانند سیستم‌های توصیه‌گر موجود را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی ارتقا بخشند. مدرس دوره، ریشابا میسرا، با تمرکز بر جنبه‌های فنی و عملی، مفاهیم کلیدی همچون تولید تعبیه‌ها (Embeddings)، بازرتبه‌بندی معنایی (Semantic Reranking) و مقابله با چالش «شروع سرد» (Cold Start) را تشریح می‌کند.
بخش مهمی از این آموزش به معماری‌های بومی هوش مصنوعی مولد (GenAI-native) اختصاص یافته است. این معماری‌ها امکان ایجاد تجربه‌های پویا و تعاملی مانند جستجوی گفتگو‌محور و توصیه‌های چندرسانه‌ای (Multimodal) را فراهم می‌کنند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای ایستا فاصله گرفته و به سمت سیستم‌هایی حرکت کنند که قادر به درک عمیق‌تری از نیات کاربران هستند.
در دوره Building LLM-Powered Recommendation Systems با مفاهیم و زیرساخت‌های نوین طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر GenAI آشنا خواهید شد.

دوره حاضر به عنوان یک نقشه راه کامل و تجربه‌ای دست‌اول، با هدف آموزش توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی طراحی شده است. تمرکز اصلی این آموزش بر ترکیب توانمندی‌های دو ابزار قدرتمند یعنی Dify و DeepSeek است تا دانش‌پذیران بتوانند از سطح مبتدی به مرحله‌ای برسند که توانایی پیاده‌سازی پروژه‌های پیچیده را داشته باشند. در طول این مسیر آموزشی، تمامی مراحل به صورت گام‌به‌گام تشریح می‌شود؛ از مباحث ابتدایی و زیرساختی گرفته تا استقرار خصوصی هوش مصنوعی (Private Deployment) که امنیت و کنترل بیشتری به سازمان‌ها می‌دهد.
یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، رویکرد پروژه-محور آن است. مدرس تلاش می‌کند تا به جای تمرکز صرف بر تئوری‌های خشک، فراگیران را با چالش‌های واقعی روبرو کند. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه اپلیکیشن‌هایی در سطح سازمانی خلق کنند و جریان‌های کاری هوشمند و خودکاری را طراحی نمایند که پیش از این نیاز به صرف زمان و نیروی انسانی بسیار داشت. این آموزش‌ها به گونه‌ای تدوین شده است که مستقیماً بر بهره‌وری فردی و حرفه‌ای اثر بگذارد و ارزش افزوده قابل توجهی را برای کسب‌وکارها به ارمغان بیاورد.
در دوره آموزشی Build AI Productivity Tools with Dify & DeepSeek in 3 Hours با نحوه ساخت و خودکارسازی برنامه‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

دنیای هوش مصنوعی از مدل‌های ساده چت‌بات فراتر رفته و به سمت «عامل‌های هوشمند» حرکت کرده است؛ موجودیت‌هایی که نه تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند از ابزارها استفاده کرده و وظایف پیچیده را به صورت خودکار انجام دهند. در این دوره آموزشی، اپریل گیتنز (April Gittens)، مهندس باسابقه هوش مصنوعی، به زبانی ساده و تخصصی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با بهره‌گیری از قدرت پایتون و افزونه کاربردی AI Toolkit در محیط ویرایشگر Visual Studio Code، عامل‌هایی ساخت که توانایی تعامل هوشمندانه با محیط را داشته باشند.
بخش اول آموزش بر پایه و اساس معماری عامل‌ها تمرکز دارد. مخاطب می‌آموزد که یک عامل هوشمند دقیقاً چگونه فکر می‌کند و چطور می‌توان با نوشتن دستورات (Prompts) اثربخش، رفتار آن را هدایت کرد. همچنین استفاده از اسکیماها (Schemas) برای دریافت خروجی‌های ساختاریافته آموزش داده می‌شود تا اطمینان حاصل شود که عامل هوشمند، داده‌ها را به شکلی دقیق و قابل استفاده برای برنامه‌های دیگر ارائه می‌دهد.
در مراحل پیشرفته‌تر، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با تعریف ابزارهای اختصاصی (Custom Tools)، قابلیت‌های عامل خود را گسترش دهند. این یعنی عامل هوشمند فقط به دانش متنی محدود نمی‌شود و می‌تواند عملیاتی مانند جستجوی داده یا محاسبات خاص را انجام دهد. علاوه بر این، دوره به موضوع حیاتی ارزیابی پاسخ‌ها می‌پردازد. با استفاده از معیارهای سنجش داخلی (Metrics)، برنامه‌نویس می‌تواند کیفیت و دقت عملکرد عامل را بررسی کرده و آن را برای سناریوهای واقعی و چالش‌برانگیز در دنیای صنعت آماده کند.
در دوره آموزشی Creating Agents with Python and the AI Toolkit for Visual Studio Code با نحوه طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی عامل‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

در سال ۲۰۲۶، دنیای فناوری از مرحله ساخت پوسته‌های ساده برای مدل‌های زبانی بزرگ عبور کرده است. امروزه صرفاً اتصال به یک مدل هوش مصنوعی کافی نیست؛ بلکه بازار کار به دنبال متخصصانی است که بتوانند اپلیکیشن‌هایی هوشمند، قابل اتکا و پیچیده ایجاد کنند. این دوره آموزشی با هدف پر کردن این شکاف مهارتی طراحی شده و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح مبتدی به یک مهندس ارشد هوش مصنوعی ارتقا یابند. تمرکز اصلی این آموزش بر سه ستون اصلی اکوسیستم یعنی LangChain، LangGraph و LangSmith است که زیربنای برنامه‌های پیشرفته امروزی را تشکیل می‌دهند.
در بخش نخست، یادگیرندگان با چارچوب LangChain آشنا می‌شوند. این بخش فراتر از فراخوانی‌های ساده API می‌رود و بر استفاده از زبان بیان لنگ‌چین (LCEL) تمرکز دارد. این زبان به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا زنجیره‌های پیچیده‌ای از داده‌ها و مدل‌ها را به صورت کاملاً ماژولار و بهینه به یکدیگر متصل کنند. در ادامه، دوره به سراغ مبحث حیاتی «حافظه» و «حالت» در اپلیکیشن‌ها می‌رود. با استفاده از LangGraph، دانشجویان یاد می‌گیرند که چگونه عامل‌های هوشمند (Agents) بسازند که برخلاف برنامه‌های خطی ساده، دارای چرخه و منطق تصمیم‌گیری هستند. این مهارت برای ساخت سیستم‌هایی که نیاز به استدلال و اصلاح اشتباهات خود دارند، بسیار ضروری است.
در دوره آموزشی The Complete LangChain, LangGraph, & LangSmith Course (2026) با مفاهیم پیشرفته و کاربردی اکوسیستم لنگ‌چین برای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

در دنیای تکنولوژی و بازار کار پویای امروز، اسپرینگ بوت به عنوان مهارتی بی‌رقیب و شماره یک برای توسعه نرم‌افزارهای سازمانی به زبان جاوا شناخته می‌شود. تقاضا برای استخدام برنامه‌نویسانی که تسلط کافی بر اکوسیستم اسپرینگ دارند، به طرز چشمگیری افزایش یافته است؛ به طوری که این متخصصان معمولاً بالاترین سطح حقوقی را دریافت کرده و در معتبرترین موقعیت‌های شغلی جذب می‌شوند. این فریم‌ورک قدرتمند، در واقع ستون فقرات تعداد بی‌شماری از اپلیکیشن‌های مدرن را تشکیل می‌دهد و از استارتاپ‌های نوپا گرفته تا شرکت‌های عظیم در فهرست «فورچون ۵۰۰»، همگی برای زیرساخت‌های خود به آن تکیه کرده‌اند.
افزودن نام «اسپرینگ فریم‌ورک» به رزومه کاری، تنها یک مزیت ساده نیست؛ بلکه فرد را به یکی از برترین کاندیداها برای تصاحب جایگاه‌های شغلی در حوزه‌های توسعه سمت سرور (Backend)، توسعه تمام‌ساحه (Full-stack) و همچنین توسعه زیرساخت‌های ابری تبدیل می‌کند. یادگیری این ابزار به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا با سرعت و کارایی بسیار بالا، برنامه‌هایی بنویسد که نه تنها مقیاس‌پذیر هستند، بلکه امنیت و پایداری لازم برای محیط‌های تجاری را نیز دارا می‌باشند.
در دوره آموزشی Java Spring Framework, Spring Boot, Spring AI - Gen AI با فریم‌ورک Spring Boot و توسعه نرم‌افزارهای سازمانی پیشرفته آشنا خواهید شد.