پی سی دانلود - شبکه‌های-عصبی

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی پایتون و آمار به مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هدایت می‌کند. این دوره با پوشش کتابخانه‌های کلیدی مانند NumPy و Pandas، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم را آموزش می‌دهد. سپس به بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، شبکه‌های عصبی، CNNها و RNNها می‌پردازد. شرکت‌کنندگان همچنین با پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های استقرار مدل آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی، تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این دوره تربیت متخصصان آماده برای صنعت در زمینه علم داده و هوش مصنوعی است. علاوه بر این، این دوره بر استقرار مدل و مهندسی MLOps تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های عملی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و مدیریت چرخه عمر آن‌ها را آموزش می‌دهد. از طریق پروژه‌های عملی در دنیای واقعی، شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های خود را برای حل مشکلات پیچیده داده محور به کار می‌گیرند و یک نمونه کار قوی برای نشان دادن توانایی‌های خود ایجاد می‌کنند.
در دوره آموزشی Mastering Data Science & AI with Python & Real-World Project با مفاهیم و تکنیک های علم داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

به این دوره جامع خوش آمدید که به شما نحوه کار مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را آموزش می‌دهد! در سال‌های اخیر، LLMها حوزه هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و دیگر دستیاران پیشرفته هوش مصنوعی قدرت بخشیده‌اند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک کرده و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت LLMها، از جمله مکانیزم‌های توجه، ترانسفورمرها، و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek را به تفصیل بررسی خواهیم کرد. در ابتدا، ایده اصلی مکانیزم‌های توجه را کاوش خواهیم کرد که به مدل‌ها اجازه می‌دهند روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به ترانسفورمرها، ستون فقرات LLMها، خواهیم پرداخت و تحلیل خواهیم کرد که چگونه پردازش موازی کارآمد متن را امکان‌پذیر می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرو در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین با خود-توجهی (self-attention)، رمزگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند-سر (multi-head attention) آشنا خواهید شد که اجزای کلیدی هستند و به مدل‌ها کمک می‌کنند تا وابستگی‌های بلندمدت در متن را ثبت کنند. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek را که یک مدل متن‌باز پیشرفته طراحی شده برای گسترش مرزهای کارایی و عملکرد هوش مصنوعی است، بررسی خواهیم کرد. شما درک خواهید کرد که DeepSeek چگونه مکانیزم‌های توجه را بهینه‌سازی می‌کند و چه چیزی آن را به یک رقیب قدرتمند برای سایر LLMها تبدیل کرده است.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد، ساختار و کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) آشنا خواهید شد.

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 آموزشی جامع به شرکت‌کنندگان دانش و مهارت‌های لازم برای ساختن عامل‌های هوش مصنوعی شخصی‌شان را ارائه می‌دهد. این دوره تمام جنبه‌های کلیدی توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که فراگیران درک کاملی از مفاهیم و تکنیک‌های اساسی به دست می‌آورند. محتوای فعلی دوره همچنان ارزشمند و آموزنده است و مبنای محکمی را برای درک اصول ساخت عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. با این حال، یک نسخه به‌روز‌شده و بهبودیافته از این دوره در اواخر فوریه منتشر خواهد شد که شامل مطالب جدیدتر و رویکردهای پیشرفته‌تری در این زمینه خواهد بود. این به‌روزرسانی با هدف ارائه بهترین و مرتبط‌ترین تجربه یادگیری به شرکت‌کنندگان انجام می‌شود. بنابراین، فراگیران می‌توانند با اطمینان از محتوای فعلی بهره‌مند شوند و منتظر نسخه کامل‌تر و جامع‌تر در آینده نزدیک باشند. این دوره برای افرادی طراحی شده است که علاقه‌مند به ورود به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و ساخت ابزارهای هوشمند خود هستند.
در دوره آموزشی AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت عامل‌های هوش مصنوعی 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.

این دوره آموزشی به منظور ارائه درک جامع از نحوه استفاده از پلتفرم لئوناردو ای‌آی برای خلق آثار هنری و تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره با قابلیت‌های مختلف لئوناردو ای‌آی آشنا خواهند شد و یاد خواهند گرفت که چگونه دستورهای متنی موثر برای تولید تصاویر دلخواه ایجاد کنند. این دوره شامل آموزش گام به گام در مورد نحوه کار با ابزارهای مختلف این پلتفرم، از جمله تنظیمات مدل‌های هوش مصنوعی، تکنیک‌های ویرایش تصویر و بهینه‌سازی خروجی‌ها می‌باشد. همچنین، به بررسی کاربردهای متنوع لئوناردو ای‌آی در پروژه‌های شخصی و حرفه‌ای پرداخته می‌شود و شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های توسعه و بهبود ایده‌های خلاقانه خود آشنا خواهند شد. این دوره برای افراد مبتدی تا کسانی که تجربه کار با هوش مصنوعی را دارند مناسب است و هدف آن توانمندسازی هنرمندان، طراحان و علاقه‌مندان به خلق آثار بصری نوآورانه است. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا با اطمینان و مهارت از لئوناردو ای‌آی برای تولید تصاویر منحصربه‌فرد و با کیفیت بالا استفاده کنند. بیش از 300 نمونه دستور مختلف نیز در این دوره ارائه می‌شود تا هنرجویان بتوانند با الگوبرداری از آن‌ها، خلاقیت خود را به اوج برسانند و نتایج شگفت‌انگیزی خلق کنند.
در دوره آموزشی Leonardo AI: Mastering Generative AI & AI-Art (300+ Prompts) با خلق و ویرایش تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با ارائه درکی اساسی از یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی مقدماتی پایتون آغاز می‌شود و به فراگیران می‌آموزد که چگونه مدل‌های یادگیری ماشین متناسب با کاربردهای امنیت سایبری را بسازند، تجزیه و تحلیل کنند و بهینه‌سازی نمایند. موضوعات مورد بحث شامل شبکه‌های عصبی، تکنیک‌های خوشه‌بندی و نقشه‌های خودسازمان‌دهنده است و موارد استفاده واقعی آن‌ها در زمینه‌هایی مانند تشخیص نفوذ، راهکارهای ضد بدافزار، تحلیل لاگ‌ها و مدیریت آسیب‌پذیری مورد بررسی قرار می‌گیرد. این دوره توسط دکتر چاک ایستوم، یکی از متخصصان برجسته امنیت سایبری و مخترع دارای 26 اختراع، تدریس می‌شود و برای متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت‌های امنیت سایبری خود از طریق تکنیک‌های یادگیری ماشین هستند، ایده‌آل است. چه تحلیلگر امنیت سایبری باشید، چه توسعه‌دهنده نرم‌افزار یا متخصص فناوری اطلاعات، این دوره ابزارها و دانش لازم برای به کارگیری هوش مصنوعی در ایمن‌سازی محیط‌های دیجیتال را در اختیار شما قرار می‌دهد.
در دوره آموزشی Machine Learning and AI in Cybersecurity با نحوه استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در حوزه امنیت سایبری 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.