پی سی دانلود - تنسورفلو

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی برنامه‌نویسی پایتون و کار با کتابخانه‌های Numpy و Matplotlib به سطح پیشرفته‌ای از بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق با استفاده از OpenCV، TensorFlow و Keras هدایت می‌کند. در طول دوره، مفاهیم تئوری به همراه پیاده‌سازی عملی از طریق پروژه‌های متعدد آموزش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان درک عمیقی از مباحث کسب کرده و توانایی توسعه پروژه‌های کاربردی در این زمینه‌ها را پیدا کنند. یادگیری در این دوره از طریق توسعه پروژه‌ها و نوشتن کدها به صورت تعاملی صورت می‌گیرد. شرکت‌کنندگان به همراه مدرس حدود 17 پروژه را توسعه خواهند داد. در حال حاضر 13 پروژه در دوره قرار داده شده است و حدود 4 پروژه دیگر نیز به زودی اضافه خواهد شد. تلاش خواهد شد که حداقل 2 پروژه در هر هفته به محتوای دوره افزوده شود.
در دوره آموزشی Master Computer Vision & Deep Learning in OpenCV and Keras با مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مفاهیم پایه تا پیشرفته بینایی کامپیوتر راهنمایی می‌کند و بر استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال و مدل‌های تشخیص اشیا با بهره‌گیری از TensorFlow و PyTorch تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان در این دوره با نحوه کار با داده‌های تصویری، تکنیک‌های پیش‌پردازش و افزایش داده، اصول یادگیری عمیق و معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنال آشنا می‌شوند. همچنین، استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیا و قطعه‌بندی تصویر از دیگر مباحث مهم این دوره است. در نهایت، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود پروژه‌های عملی در زمینه بینایی کامپیوتر را طراحی و پیاده‌سازی کنند.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp With PyTorch & Tensorflow با مباحث تئوری و عملی بینایی کامپیوتر و کاربرد آن در پروژه‌های واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت کنندگان را از مبانی برنامه نویسی پایتون تا مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین راهنمایی می کند. در این دوره، شرکت کنندگان ابتدا یک پایه قوی در برنامه نویسی پایتون، شامل ساختار داده ها و توابع، به دست می آورند و سپس با استفاده از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند NumPy، Pandas و Matplotlib، نحوه دستکاری و مصورسازی موثر داده ها را فرا می گیرند. بخش قابل توجهی از دوره به آماده سازی داده ها اختصاص دارد و شرکت کنندگان مهارت های لازم برای پاک‌سازی داده ها، مدیریت داده های از دست رفته و شناسایی داده های پرت را کسب می کنند. علاوه بر این، اصول و تکنیک های تحلیل اکتشافی داده ها به طور کامل پوشش داده می شود و شرکت کنندگان یاد می گیرند چگونه با استفاده از روش های آماری و ابزارهای مصورسازی، بینش های ارزشمندی از داده ها استخراج کنند.
در دوره آموزشی Data Science Mastery: Journey into Machine Learning با برنامه نویسی پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فراگیران را با مبانی و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب TensorFlow آشنا می‌سازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان ابتدا با مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی و TensorFlow آشنا شده و سپس به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی می‌پردازند. این دوره با تمرکز بر کاربردهای عملی، به بررسی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و تکنیک انتقال یادگیری برای مسائل مربوط به بینایی کامپیوتر می‌پردازد. ویژگی بارز این دوره، استفاده از پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی است که به فراگیران کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای دنیای واقعی به کار گیرند و درک عمیق‌تری از مفاهیم پیدا کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا مدل‌های یادگیری عمیق را با TensorFlow طراحی، پیاده‌سازی و بهینه کرده و از این تکنیک‌ها برای حل مسائل گوناگون هوش مصنوعی استفاده نمایند. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه هوش مصنوعی، تقویت مهارت‌های خود و یا آماده شدن برای مشاغل مرتبط هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Ultimate Deep Learning Course With TensorFlow با مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه جامع برای افراد مبتدی است که علاقه مند به یادگیری Flutter و نحوه ادغام Machine Learning در اپلیکیشن های موبایل هستند. در این دوره، شرکت کنندگان با مفاهیم اساسی Flutter آشنا می شوند و یاد می گیرند که چگونه رابط های کاربری جذاب و کارآمد ایجاد کنند. علاوه بر این، دوره به بررسی چگونگی استفاده از ML models و تکنیک های OCR برای افزودن قابلیت های هوشمند به اپلیکیشن ها می پردازد. مباحث کلیدی شامل Object Detection و Text Detection می باشد که با استفاده از ابزارهای استاندارد و قابل فهم آموزش داده می شوند. این دوره به گونه ای طراحی شده است که بدون نیاز به پیش زمینه تخصصی، افراد با داشتن آشنایی اولیه با الگوریتم ها و کار با کامپیوتر بتوانند در آن شرکت کنند و مهارت های لازم برای توسعه اپلیکیشن های مدرن و هوشمند را کسب نمایند. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شرکت کنندگان برای ساخت اپلیکیشن های دلخواه با بهره گیری از قدرت هوش مصنوعی است که می تواند به افزایش حرفه ای بودن کار آنها و در نتیجه بهبود فرصت های شغلی و درآمد منجر شود.
در دوره آموزشی Build Intelligent Apps: Flutter & Machine Learning for Begin با توسعه اپلیکیشن های موبایل هوشمند با استفاده از Flutter و Machine Learning آشنا خواهید شد.

این دوره فقط پایتون را به شما آموزش نمی دهد - بلکه به شما یاد می دهد که چگونه در پایتون فکر کنید. شما با اصول اولیه مانند variables، data types، loops و functions شروع می کنید، سپس به تدریج به کار با داده های واقعی، کاوش در libraries مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و موارد دیگر می پردازید. اما بهترین بخش این است: همه چیز به روشی فوق العاده ساده و قابل درک توضیح داده شده است. چه یک دانشجوی کالج، یک متخصص شاغل، یا فقط کسی باشید که در مورد AI کنجکاو است - این دوره شما را با صفر jargon، مثال های زندگی واقعی و تمرین های عملی فراوان می پذیرد.
در دوره آموزشی Master Python to Master Machine Learning با برنامه نویسی پایتون و Machine Learning آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، متخصصان حوزه‌های گوناگون را با مفاهیم و کاربردهای عملی هوش مصنوعی مولد آشنا می‌سازد. شرکت‌کنندگان در این دوره، بدون نیاز به دانش فنی برنامه‌نویسی، با ابزارهای کلیدی هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Google Gemini و Microsoft Copilot کار خواهند کرد و می‌آموزند چگونه از این ابزارها برای بهبود بهره‌وری، خلاقیت و حل چالش‌های موجود در صنایع خود مانند بازاریابی دیجیتال، فروش، امنیت سایبری و تولید محتوا استفاده کنند. این دوره با ارائه نمایش‌های تعاملی و تمرین‌های عملی، اطمینان می‌دهد که شرکت‌کنندگان می‌توانند دانش کسب‌شده را به طور موثر در کار روزانه خود به کار گیرند.
در دوره آموزشی Complete Zero-To-Hero Generative AI Bootcamp for All (2024) با نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد در زمینه‌های مختلف آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده 50 روزه است که به منظور آموزش 50 موضوع مهم و پرکاربرد در زبان برنامه‌نویسی پایتون طراحی شده است. هدف این دوره، توانمندسازی شرکت‌کنندگان با دانش و مهارت‌های عملی لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص پایتون است. این دوره برای افراد مبتدی که قصد دارند یک پایه قوی در پایتون ایجاد کنند و همچنین برای توسعه‌دهندگان با تجربه‌ای که به دنبال گسترش دانش و مهارت‌های خود در زمینه‌های نوین پایتون هستند، مناسب است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی و پیشرفته پایتون آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، نحوه استفاده از این مفاهیم را در عمل فرا خواهند گرفت. هر درس به یک موضوع خاص و مهم در دنیای پایتون اختصاص دارد و به صورت جامع و کاربردی ارائه می‌شود. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری و تسلط بر مباحث روز پایتون و ورود به بازار کار پر رونق آن فراهم می‌کند.
در دوره آموزشی Learn 50 Hot Python Topics in 50 Days با مباحث پیشرفته و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهد شد.

این دوره آموزشی به شما کمک می کند تا با استفاده از پایتون، پروژه های عملی در زمینه هوش مصنوعی، شامل Machine Learning و Deep Learning، را انجام دهید. شما با datasets معروف آشنا خواهید شد و نحوه استفاده از کتابخانه های Scikit-Learn، Tensorflow و Keras را برای حل مسائل دنیای واقعی یاد خواهید گرفت. این دوره برای افرادی مناسب است که دانش پایه ای پایتون دارند و می خواهند مهارت های خود را در هوش مصنوعی ارتقا دهند.
در دوره آموزشی Artificial Intelligence Projects with Python با پروژه های هوش مصنوعی آشنا می شوید.

این دوره آموزشی جامع به بررسی چگونگی کار با فایل‌های صوتی در حوزه machine learning می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این دوره با فرآیند کامل پردازش فایل‌های صوتی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python آشنا خواهند شد. تمرکز اصلی این دوره بر استفاده از Convolutional Neural Networks برای ساخت مدل‌های AI با فرمت H5 به منظور classification صداها است. علاوه بر این، دوره شامل آموزش assembly و programming برد Raspberry Pi 5 و نحوه deployment و prediction فایل‌های صوتی با استفاده از مدل‌های AI خواهد بود. مباحث کلیدی شامل شناسایی محیط‌های صوتی برای machine-learning، ضبط و برش فایل‌های صوتی به clip‌های مختلف، پردازش raw audio clip‌ها و افزودن “keyword” برای تشخیص توسط شبکه عصبی است. همچنین، تکنیک‌های clip labeling، clip slicing و clip batching به منظور آماده‌سازی داده‌ها برای Neural Net آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با مراحل مختلف پردازش raw audio clip‌ها شامل load کردن، تحلیل در time domain و frequency domain، ایجاد spectrogram و resize کردن آن‌ها برای استفاده در prediction آشنا خواهند شد. در بخش عملی دوره، از Python programming برای تولید مدل‌های H5 AI جهت prediction صدا استفاده خواهد شد. در نهایت، نحوه deployment و اجرای این مدل‌ها در Raspberry Pi 5 برای کنترل servo motor با استفاده از دستورات صوتی و testing مدل در یک فرآیند real-time prediction مورد بررسی قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Audio Classification using Convolutional Neural Net با نحوه کار با فایل‌های صوتی در machine learning و ساخت مدل‌های AI برای classification صدا آشنا خواهید شد.