پی سی دانلود - آموزش-هوش-مصنوعی

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.

این دوره برای همه‌ی افرادی که به دنبال تسلط بر هوش مصنوعی عامل‌محور در خودکارسازی تست هستند، چه تازه‌کار باشند و چه حرفه‌ای، طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره به دنیای آینده تست نرم‌افزار با خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی قدم می‌گذارند. این آموزش با دقت فراوان برای کسانی که قصد دارند برای اولین بار با هوش مصنوعی عامل‌محور آشنا شوند یا دانش خود را در این زمینه ارتقاء دهند، طراحی شده است. این دوره بینش‌های عمیقی را در مورد پیشرفته‌ترین ابزارها، چارچوب‌ها و روش‌هایی که صنعت تست نرم‌افزار را متحول می‌کنند، ارائه می‌دهد. این دوره توسط یکی از برجسته‌ترین مدرسان در این حوزه تدریس می‌شود که بیش از ۱۲ دوره آموزشی و ۲۵,۰۰۰ دانشجو را آموزش داده است. در صورت عدم رضایت از مفید بودن دوره، تضمین بازگشت وجه وجود دارد.
در دوره آموزشی Software Testing with AI Agents | Agentic AI Testing با خودکارسازی تست نرم‌افزار با استفاده از هوش مصنوعی عامل‌محور آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که مشتاق غوطه ور شدن در دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی هستند. برخلاف دوره‌های نظری و خسته‌کننده، این مسترکلاس بر رویکرد عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را از یک تازه‌کار هوش مصنوعی به یک خالق با اعتماد به نفس تبدیل می‌کند. این دوره با استفاده از مثال‌های واقعی و تمرین‌های گام به گام، به کاربران امکان می‌دهد تا به صورت عملی با Google AI Studio کار کنند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان به صورت عمیق با تمام قابلیت‌های Google AI Studio آشنا می‌شوند. از آپلود داده‌ها گرفته تا پیاده‌سازی مدل، هر جزئی از این پلتفرم به دقت مورد بررسی قرار می‌گیرد. دوره شامل پروژه‌های عملی و هیجان‌انگیزی است که قدرت هر ویژگی و تنظیمات آن را به نمایش می‌گذارد و به فراگیران کمک می‌کند تا با انجام دادن، یاد بگیرند. همچنین، شرکت‌کنندگان اسرار بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستیابی به حداکثر دقت و کارایی را کشف خواهند کرد. این بهینه‌سازی شامل درک مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مانند دما (temperature)، تاپ-پی (top-p)، تاپ-کی (top-k) و غیره است که همگی با مثال‌های کاربردی توضیح داده می‌شوند. در نهایت، این دوره به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای طیف وسیعی از کاربردها، از تولید محتوای جذاب گرفته تا حل مسائل پیچیده، استفاده کرد و پتانسیل خلاقانه آن را به طور کامل آزاد ساخت.
در دوره آموزشی Google AI Studio Masterclass - A Gen-AI Certification Course با تمام قابلیت‌های Google AI Studio و نحوه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را به دنیای هوش مصنوعی و کدنویسی با ChatGPT می‌برد. چه در برنامه‌نویسی مبتدی باشید و چه به دنبال گسترش مهارت‌های خود در مسیری منحصر به فرد باشید، این دوره گام به گام شما را راهنمایی می‌کند تا در استفاده از پتانسیل ChatGPT در چندین زبان برنامه‌نویسی ماهر شوید. این دوره با ترکیبی از دانش پایه، کاربردهای عملی و ادغام‌های آینده‌نگرانه، برای مخاطبان گسترده‌ای طراحی شده است. چه یک توسعه‌دهنده باتجربه باشید و چه کسی که تازه وارد دنیای کدنویسی شده است، چیزی در این دوره برای شما وجود دارد! این دوره جامع، نه تنها یک دوره آموزشی بلکه یک سفر کامل است که شما را از یک یادگیرنده کنجکاو به یک استاد کدنویسی با ChatGPT تبدیل می‌کند.
در دوره آموزشی ChatGPT Coding Express: Fast-Track Coding with ChatGPT با کدنویسی سریع و توسعه برنامه‌های متنوع با استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT آشنا می‌شوید.

هوش مصنوعی در حال دگرگونی شیوه کار، خودکارسازی وظایف و تعامل با فناوری است. این دوره برای کمک به یادگیرندگان در ساخت عوامل مبتنی بر هوش مصنوعی، ربات‌های خودکارسازی، دستیاران چت و سیستم‌های مدیریت وظیفه با استفاده از ابزارهای متن‌باز طراحی شده است، بدون نیاز به اتکا به APIهای خارجی یا سرویس‌های مبتنی بر ابر. چه یک مبتدی باشید که در حال کاوش در هوش مصنوعی هستید و چه توسعه‌دهنده‌ای که به دنبال یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی است، این دوره رویکردی عملی برای ساخت راهکارهای خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در طول این دوره، یادگیرندگان تجربه عملی در توسعه دستیاران هوشمند کسب خواهند کرد که می‌توانند متن را پردازش کرده، به سوالات کاربران پاسخ دهند، وظایف تکراری را خودکار کنند و گردش کار را به طور موثر مدیریت نمایند. تمرکز بر پیاده‌سازی چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیران وظیفه هوشمند، خوانندگان اسناد، خزنده‌های وب و دستیاران بهره‌وری شخصی خواهد بود. با استفاده از مدل‌های محلی هوش مصنوعی، پایگاه‌های داده وکتور و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی، دانشجویان یاد خواهند گرفت که چگونه راهکارهای هوش مصنوعی را ایجاد کنند که به طور کامل بر روی دستگاه‌های خودشان، بدون هیچ گونه وابستگی به APIهای ابری، کار کنند.
در دوره آموزشی Mastering AI Agents Bootcamp: Build Smart Chatbots & Tools با ساخت عوامل هوش مصنوعی، ربات‌های خودکارسازی و چت‌بات‌های هوشمند آشنا خواهید شد.