پی سی دانلود - شبکه‌های-عصبی

این دوره برای پاسخ به تحولی طراحی شده که هوش مصنوعی در فرایند خلق محتوا ایجاد کرده است. در گذشته، تولید محتوا به تشکیل تیم‌هایی از نویسندگان، طراحان و تدوینگران نیاز داشت، اما اکنون یک خالق محتوا می‌تواند با به‌کارگیری هوش مصنوعی، تمام این وظایف را به تنهایی انجام دهد. این برنامه عملی 28 روزه، شرکت‌کننده را در طول کامل فرایند خلاقیت هدایت می‌کند: از نوشتن دستورات متنی (پرامپت‌نویسی) و تولید متون، تا ساخت تصاویر بصری، طراحی ویدئوها، و متحرک‌سازی آواتارها. ساختار دوره به گونه‌ای است که هر روز، شرکت‌کننده یک درس کوتاه و یک تمرین عملی را به پایان می‌رساند. در انتهای هر هفته، یک پروژه کوچک (مینی‌پروژه) تکمیل می‌شود. با اتمام دوره، شرکت‌کننده یک پورتفولیوی شخصی از محتوای هنری و تولیدی خود خواهد داشت که تماماً با استفاده از هوش مصنوعی ساخته شده است.
در دوره آموزشی 28 Days to Master AI Art Generation System با هوش مصنوعی با تولید محتوای هنری و متنی با ابزارهای هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این مسترکلاس جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اصلی یادگیری ماشین به سمت ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی آماده برای تولید و اجرا هدایت کند. این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، یا هر متخصص فناوری که به دنبال پیشرو بودن در انقلاب هوش مصنوعی است، تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را فراهم می‌آورد. در این بخش، به بررسی عمیق مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning) پرداخته می‌شود. شرکت‌کننده با مفاهیمی مانند جاسازی‌ها (embeddings)، ترانسفورمرها (transformers) و مدل‌های انتشار (diffusion models) که قدرت‌بخش هوش مصنوعی مدرن هستند، آشنا خواهد شد. همچنین نحوه کار مدل‌های بنیادین (foundation models) کلیدی مانند GPT، Claude و Stable Diffusion به طور عملی تشریح می‌شود. این بخش بر ساخت و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای تولید محاوره و متن تمرکز دارد. تکنیک‌هایی مانند قطعه‌بندی واژگان (tokenization)، دسته‌بندی متن (text classification)، مدل‌سازی موضوع (topic modeling) و شناسایی موجودیت نامدار (named entity recognition) آموزش داده می‌شود. همچنین درک کاملی از معیارهای ارزیابی و بنچمارک‌های مورد استفاده توسط رهبران صنعت کسب خواهد شد. برای کاربردهای تخصصی، نحوه پیاده‌سازی تنظیم دقیق تحت نظارت (supervised fine-tuning) آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Mastering Generative AI From Neural Networks to Multi-Agents با مفاهیم یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، تولید تصویر و تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی مدل آشنا خواهید شد.

این دوره شرکت‌کنندگان را از مبانی YOLO11 تا پیشرفته‌ترین کاربردهای هوش بصری (بینایی کامپیوتر) هدایت می‌کند. در این مسیر، آشکارسازی شیء (Object Detection)، تقطیع (Segmentation)، تخمین وضعیت (Pose Estimation) و دسته‌بندی تصاویر (Image Classification) توسط شرکت‌کنندگان مورد بررسی عمیق قرار می‌گیرد. همچنین، فراگیران یاد می‌گیرند چگونه با استفاده از YOLO11 نمودارهای تحلیلی ایجاد کرده و جابجایی اشیا را ردیابی کنند. فراتر از آموزش YOLO11، این دوره پروژه‌های کاربردی و واقعی را با استفاده از Streamlit برای ساخت رابط کاربری، افزایش دقت آشکارسازی با SAHI برای اشیاء کوچک، تخمین فاصله با Depth Pro، و کاوش در مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی چندوجهی مانند Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 را شامل می‌شود. مدل‌هایی که قابلیت‌های Zero-Shot Object Detection، تولید شرح تصویر (Image Captioning)، استدلال (Reasoning) و شناسایی نوری کاراکتر (OCR) را به ارمغان می‌آورند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان تجربه عملی گسترده‌ای با ابزارهای نوین کسب می‌کنند تا بتوانند چالش‌های کاربردی هوش بصری را به طور مؤثر حل نمایند. تمرکز بر به‌روزرسانی‌ها و قابلیت‌های جدید YOLO11، پیاده‌سازی عملی در Google Colab، شمارش ورودی و خروجی اشیاء با استفاده از DeepSORT، و ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی با Streamlit، تضمین‌کننده یک یادگیری جامع و کاربردی است. این آموزش با هدف توانمندسازی فراگیران برای به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی طراحی شده است.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp: YOLO to Multimodal AI با ابزارها و مدل‌های پیشرفته هوش بصری و چندوجهی مانند YOLO11، DeepSORT، SAHI، Depth Pro، Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 آشنا خواهید شد.

این دوره به طور خاص برای علاقه‌مندان به حوزه یادگیری ماشین طراحی شده است. این برنامه آموزشی توسط یک دانشمند داده و یک متخصص یادگیری ماشین طراحی شده تا دانش و تجربیات آن‌ها به شیوه‌ای ساده و قابل فهم به شرکت‌کنندگان منتقل شود. هدف از این دوره کمک به یادگیری نظریه‌های پیچیده، الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی به شیوه‌ای آسان است. در این دوره، دانشجو گام به گام به دنیای یادگیری ماشین هدایت می‌شود. با گذراندن هر بخش آموزشی، شرکت‌کنندگان مهارت‌های جدیدی کسب کرده و درک خود را از این زیرشاخه چالش‌برانگیز و در عین حال سودآور علم داده، ارتقا می‌دهند. این دوره به گونه‌ای انعطاف‌پذیر طراحی شده که می‌توان آن را با تمرکز بر آموزش‌های پایتون، آموزش‌های R، یا ترکیب هر دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R به پایان رساند. شرکت‌کننده می‌تواند زبان برنامه‌نویسی مورد نیاز برای مسیر شغلی خود را انتخاب نماید. این دوره همزمان که جذاب و هیجان‌انگیز است، عمیقاً به مباحث یادگیری ماشین می‌پردازد. 
در دوره آموزشی Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025] با اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و R آشنا خواهید شد.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره یک آشنایی کامل با یادگیری تقویتی عمیق است. یادگیری تقویتی عمیق روش‌های یادگیری تقویتی را با شبکه‌های عصبی عمیق پیوند می‌دهد. تمرکز اصلی بر درک مفاهیم و پیاده‌سازی عملی آن‌ها است. این دوره با مرور اصول اولیه یادگیری تقویتی و چگونگی عملکرد تقریب توابع با استفاده از شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود. سپس، به روش‌های مبتنی بر ارزش مانند شبکه‌های Q عمیق (DQN) و نسخه‌های پیشرفته‌تر آن‌ها پرداخته می‌شود. همچنین الگوریتم‌های گرادیان سیاست مانند PPO, DDPG, TD3, و SAC و تکنیک‌های پیشرفته برای اکتشاف، یادگیری مبتنی بر مدل، و آموزش چند عاملی را پوشش می‌دهد. این دوره یک رویکرد عملی دارد و شامل تمرین‌های کدنویسی با استفاده از PyTorch است. شرکت‌کنندگان در این دوره، عوامل هوشمند خود را می‌سازند، با محیط‌هایی مانند بازی‌های آتاری و شبیه‌سازی‌های رباتیک آزمایش می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه یک فرایند توسعه مناسب برای تحقیقات و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق را تنظیم کنند. علاوه بر الگوریتم‌های اصلی، موضوعات مهم و مدرن دیگری نیز پوشش داده می‌شوند. از جمله این مباحث می‌توان به اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی، مکانیسم‌های توجه، مدل‌های جهان، آموزش توزیع‌شده، و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی اشاره کرد. این موضوعات به شرکت‌کنندگان دیدگاهی گسترده‌تر درباره نحوه کاربرد عملی یادگیری تقویتی عمیق در دنیای واقعی می‌دهند.
در دوره آموزشی Deep Reinforcement Learning با ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق آشنا خواهید شد.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده آشنا خواهید شد.

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.