پی سی دانلود - آموزش-هوش-مصنوعی

این دوره آموزشی، اولین دوره عمومی آموزش داده‌های هوش مصنوعی در جهان است. در این دوره فشرده، شرکت‌کنندگان تمام مهارت‌ها و دانش لازم برای موفقیت در حوزه آموزش داده‌های هوش مصنوعی را کسب خواهند کرد؛ حوزه‌ای نوظهور و با رشد سریع که آینده مدل‌های هوش مصنوعی و به طور کلی هوش مصنوعی را شکل می‌دهد. در ابتدا، دوره به طور مختصر به مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی که برای درک این حوزه ضروری هستند، مانند یادگیری ماشین، می‌پردازد. سپس، شرکت‌کنندگان به تسلط بر ایجاد و ارزیابی داده‌های انسانی برای تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های هوش مصنوعی مانند تنظیم دقیق نظارت شده (Supervised fine-tuning) و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback) می‌رسند. پس از تسلط بر این مفاهیم، دوره به بررسی استانداردهای کیفیت و ایمنی داده‌ها می‌پردازد که هدایت‌کننده آموزش پرکاربردترین مدل‌های هوش مصنوعی امروزی هستند؛ مدل‌هایی که به طور پنهانی توسط رهبران صنعت مانند OpenAI و Cohere استفاده می‌شوند. در نهایت، دوره با آموزش نحوه یافتن اولین شغل به عنوان مربی داده هوش مصنوعی/آموزگار هوش مصنوعی به پایان می‌رسد. با تکامل مدل‌های هوش مصنوعی، تقاضا برای مربیان داده ماهر افزایش می‌یابد و فرصت‌هایی برای استقلال مالی و رشد شغلی در سراسر جهان فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی The Complete AI Data Training Course 2025 با آموزش داده‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع با هدف توانمندسازی شرکت‌کنندگان برای ساخت برنامه‌های کاربردی وب پیچیده با استفاده از Next.js، فریم‌ورک محبوب React، طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در طول این دوره، به عمق دنیای توسعه فول‌استک قدم خواهند گذاشت و از مبانی Next.js شروع کرده و به سمت موضوعات پیشرفته حرکت خواهند کرد. آنها یاد خواهند گرفت که چگونه برنامه‌های پویا و با عملکرد بالا ایجاد کنند که از رندرینگ سمت سرور (SSR)، تولید سایت استاتیک (SSG) و هیدراسیون سمت کلاینت بهره می‌برد.
در دوره آموزشی NextJS Fullstack Course (SupaBlog AI App) با توسعه برنامه‌های وب فول‌استک با استفاده از Next.js 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 هدف کمک به افراد مبتدی در زمینه داده و همچنین متخصصان باتجربه که به دنبال انجام سریع‌تر و کارآمدتر کارهای خود هستند، طراحی شده است. این کتاب که توسط دو دانشمند داده در سطح جهانی و یک مدیر ریسک با تجربه نگاشته شده است، بر روی وظایف عملی تحلیل داده‌ها که روزانه با آن‌ها سروکار خواهید داشت، تمرکز می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه پرسش‌های (prompts) مؤثری برای ChatGPT بنویسند و تحلیل‌های توصیفی جامعی را از ابتدا تا انتها انجام دهند. یکی از جنبه‌های کلیدی این دوره، راه‌اندازی یک محیط تحلیل داده سازگار با هوش مصنوعی است. همچنین، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ارزیابی کیفیت داده‌های خود و توسعه یک برنامه تحلیل استراتژیک را کسب می‌کنند. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه کدهای لازم برای تحلیل داده‌های غیرمتنی را تولید کنید و داده‌های متنی را مستقیماً با ChatGPT کاوش نمایید. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه گزارش‌های قابل اعتماد و دقیقی تهیه کنید. در طول دوره "شروع تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی مولد و پایتون"، شرکت‌کنندگان با ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه کارایی کدنویسی خود را بهبود بخشند، رویکردهای تحلیلی جدیدی را ایجاد کنند و خطوط لوله (pipelines) داده را بهینه‌سازی نمایند. برای هر مرحله از فرآیند داده، کشف خواهید کرد که چگونه ChatGPT می‌تواند تکنیک‌های داده را تنها با استفاده از دستورات ساده به زبان انگلیسی پیاده‌سازی کند. علاوه بر این، درک حیاتی و شهودی در مورد خطرات و خطاهایی که هنوز با این ابزارها همراه هستند، در شما توسعه می‌یابد. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با اتکا به هوش مصنوعی، تحلیل‌های داده‌ای پیچیده‌تر و با سرعت بیشتری را انجام دهند، در حالی که از نقاط ضعف و محدودیت‌های این فناوری‌ها نیز آگاه باشند.
در دوره آموزشی Starting Data Analytics with Generative AI and Python, Video Edition با استفاده از هوش مصنوعی مولد و پایتون، مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و بهبود کارایی را فرا خواهید گرفت.

در این دوره‌ی جامع، شرکت‌کنندگان از ابتدا یاد می‌گیرند که چگونه مدل‌های تشخیص حرکات بدن را در اپلیکیشن‌های فلاتر ادغام کنند. چه در حال ساخت ردیاب‌های تناسب اندام باشید، چه مربیان یوگا با قابلیت هوش مصنوعی، یا اپلیکیشن‌های بازی تعاملی، قابلیت تشخیص حرکات بدن به شما این امکان را می‌دهد که حرکات بدن انسان را با شناسایی نقاط کلیدی مانند شانه‌ها، آرنج‌ها، زانوها و مچ پا تجزیه و تحلیل کنید. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا اپلیکیشن‌هایی با قابلیت‌های پیشرفته بسازند که به کاربران امکان تعامل هوشمند با دستگاه‌های موبایل خود را می‌دهند. این شامل توسعه‌ی اپلیکیشن‌هایی است که می‌توانند وضعیت‌های بدنی را تشخیص داده و بازخورد فوری ارائه دهند، که برای اهدافی مانند بهبود فرم ورزشی یا انجام صحیح حرکات یوگا بسیار مفید است. معرفی تشخیص حرکات بدن و کاربردهای واقعی آن: در این بخش، شرکت‌کنندگان با مفهوم تشخیص حرکات بدن و کاربردهای گسترده‌ی آن در حوزه‌های مختلف مانند تناسب اندام، ورزش، مراقبت‌های بهداشتی، و بازی‌سازی آشنا می‌شوند. نحوه‌ی ادغام مدل‌های تشخیص حرکات بدن در فلاتر: این بخش به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه مدل‌های تشخیص حرکات بدن را با استفاده از تصاویر ثابت و همچنین ویدیوهای زنده‌ی دوربین در اپلیکیشن‌های فلاتر پیاده‌سازی کنند.
در دوره آموزشی Build AI Fitness Apps in Flutter with Pose Detection با ساخت اپلیکیشن‌های تناسب اندام با قابلیت تشخیص حرکات بدن در فلاتر آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، گیل هرناندز، مدرس دوره، به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه یک محیط توسعه راه‌اندازی کنند و دستیار هوش مصنوعی را برای ادغام در یک پروژه Node با استفاده از Express پیکربندی نمایند. فراگیران در این دوره با نحوه پیاده‌سازی قابلیت‌های جستجوی پیشرفته با استفاده از ابزار جستجوی فایل (File Search) و ذخیره‌گاه‌های وکتور (vector stores) آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه استفاده از ابزار مفسر کد (Code Interpreter) API، مدیریت ورودی کاربر، تولید پاسخ‌های سفارشی و مدیریت رشته‌های مکالمه (conversation threads) را کشف خواهند کرد. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به یک دستیار هوش مصنوعی کاملاً کاربردی مجهز خواهند شد که قادر به جستجوی اسناد است.
در دوره آموزشی Build a Document Search Assistant with Node and OpenAI's Assistants API با ساخت یک دستیار جستجوی اسناد با استفاده از Node.js و API دستیارهای OpenAI آشنا 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.

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 جامع با هدف ارتقای دانش و مهارت فراگیران، از مفاهیم پایه‌ای تا تخصص پیشرفته در استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek طراحی شده است. این دوره، با پوشش تکنیک‌های ضروری مهندسی پرامپت، کاربردهای عملی در کسب و کار و بهینه‌سازی شبکه‌های اجتماعی، شرکت‌کنندگان را به مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل DeepSeek مجهز می‌کند. از طریق ماژول‌های ساختاریافته، تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی، فراگیران در این دوره به تسلط کامل بر هنر ایجاد پرامپت‌های مؤثر، بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای تولید محتوا و پیاده‌سازی چارچوب‌های استراتژیک برای اهداف تجاری و خلاقانه دست خواهند یافت. این دوره به صورت گام به گام، فراگیران را از مفاهیم بنیادی مانند اصول پرامپت و مدل‌های استنتاجی، به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند چارچوب‌های متا-روایت و زنجیره‌های پرامپت هدایت می‌کند. همچنین، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای برنامه‌نویسی، کپی‌رایتینگ، بازاریابی، داستان‌سرایی برند و مدیریت شبکه‌های اجتماعی مورد بررسی قرار می‌دهد. فراگیران به بیش از ۷۴ پرامپت دسته‌بندی‌شده برای کارهای مختلفی مانند تولید کد، ایفای نقش، ترجمه و رفع خطا دسترسی خواهند داشت. هدف این دوره، آماده‌سازی فراگیران برای بازار کار است؛ به گونه‌ای که آن‌ها بتوانند پرامپت‌هایی برای کپی‌رایتینگ تجاری، برنامه‌های بازاریابی و محتوای شبکه‌های اجتماعی چندپلتفرمی (مانند TikTok، LinkedIn، YouTube) طراحی کنند. علاوه بر این، ابزارهای نوآورانه‌ای مانند مدل تجزیه وظایف SPECTRA و پرامپت‌های بازگشتی متا-روایت برای تعاملات پیچیده با هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت.
در دوره آموزشی DeepSeek From Beginner to Proficient: DeepSeek AI Guide با چگونگی استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek در کاربردهای مختلف آشنا خواهید شد.

برای سال‌ها، هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری، راه‌حل اصلی برای توسعه‌دهندگان بوده است. راحتی مدل‌های مبتنی بر API، ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌ها را بدون نگرانی در مورد زیرساخت، آسان می‌کرد. با این حال، این راحتی با معاوضه‌هایی همراه است: هزینه‌های بالا، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، و وابستگی به ارائه‌دهندگان شخص ثالث. با رشد پذیرش هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان بیشتری در حال بازنگری رویکرد خود و روی آوردن به مدل‌های هوش مصنوعی خودمیزبان هستند که به طور کامل روی دستگاه‌های محلی آن‌ها اجرا می‌شوند. این تغییر نه تنها به دلیل کاهش هزینه‌های ابری است، بلکه در مورد کنترل کامل، عملکرد و استقلال نیز هست. هوش مصنوعی ابری باعث تأخیر می‌شود. هر درخواست باید از طریق اینترنت منتقل شود، با سرورهای راه دور تعامل داشته باشد و نتایج را بازگرداند. اجرای هوش مصنوعی به صورت محلی، تأخیر شبکه را از بین می‌برد و برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی سریع‌تر و پاسخگوتر می‌کند. بسیاری از صنایع، به ویژه بخش‌های مراقبت‌های بهداشتی، مالی و حقوقی، به امنیت داده‌های سخت‌گیرانه نیاز دارند. ارسال اطلاعات حساس به ارائه‌دهندگان ابری، خطرات حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. با اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به صورت محلی، توسعه‌دهندگان داده‌های خود را در داخل مجموعه نگه می‌دارند و از انطباق با مقررات امنیتی اطمینان حاصل می‌کنند.
در دوره آموزشی AI Development with Grok, Qwen2.5, Deepseek & ChatGPT با توسعه هوش مصنوعی به صورت محلی و مستقل از سرویس‌های ابری آشنا خواهید شد.