پی سی دانلود - آموزش-یادگیری-عمیق

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 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.

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.

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ انقلابی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و سایر دستیارهای پیشرفته هوش مصنوعی قدرت می‌بخشند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت مدل‌های زبانی بزرگ، شامل مکانیزم‌های توجه، ترنسفورمرها و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek، به صورت جزء به جزء بررسی خواهد شد. این دوره با کاوش در ایده اصلی مکانیزم‌های توجه آغاز می‌شود که به مدل‌ها اجازه می‌دهد بر روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به بررسی ترنسفورمرها، ستون فقرات مدل‌های زبانی بزرگ، پرداخته می‌شود و تحلیل می‌شود که چگونه این مدل‌ها پردازش موازی کارآمد متن را ممکن می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرفته در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین، با توجه به خود (self-attention)، کدگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند سر (multi-head attention)، که اجزای کلیدی برای کمک به مدل‌ها در درک وابستگی‌های بلندمدت در متن هستند، آشنا خواهید شد. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek، یک مدل متن‌باز پیشرفته که برای پیشبرد کارایی و عملکرد هوش مصنوعی طراحی شده است، مورد بررسی قرار می‌گیرد. در این بخش، بینش‌هایی در مورد چگونگی بهینه‌سازی مکانیزم‌های توجه توسط DeepSeek و آنچه آن را به رقیبی قدرتمند برای سایر مدل‌های زبانی بزرگ تبدیل می‌کند، به دست خواهید آورد.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شامل ترنسفورمرها، مکانیزم‌های توجه و مدل DeepSeek آشنا خواهید شد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که قصد دارند توسعه راهکارهای یادگیری عمیق را آغاز کنند، اما نمی‌خواهند زمان زیادی را صرف مباحث ریاضی و تئوری کنند. همچنین، برای کسانی که مایل به انجام پروژه‌های یادگیری عمیق هستند اما از درگیر شدن با وظایف برنامه‌نویسی طاقت‌فرسا دوری می‌کنند، این دوره بسیار مناسب است. اگر به دنبال فرآیندی خودکار برای توسعه راهکارهای یادگیری عمیق هستید، این دوره دقیقاً برای شماست! به دوره "یادگیری عمیق در عمل" خوش آمدید، بدون دردسر! دوره‌های آموزشی و آموزش‌های فراوانی در زمینه یادگیری عمیق وجود دارد. با این حال، یافتن برخی مهارت‌های عملی در این حجم عظیم از منابع یادگیری عمیق چالش‌برانگیز است و افراد برای کسب این مهارت‌های عملی زمان زیادی را صرف می‌کنند. این دوره این خلأ را پر می‌کند و مجموعه‌ای از سخنرانی‌های عملی همراه با پروژه‌های کاربردی را ارائه می‌دهد که از طریق آن‌ها بهترین شیوه‌هایی که متخصصان یادگیری عمیق برای انجام پروژه‌های خود باید بدانند، معرفی می‌شود.
در دوره آموزشی Deep Learning in Practice I: Tensorflow Basics and Datasets با مبانی توسعه راه‌حل‌های یادگیری عمیق با تمرکز بر تنسورفلو و طراحی مجموعه داده آشنا خواهید شد.

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API با آموزش کامل تنسورفالو 2.0 اشنا خواهید شد.