پی سی دانلود - شبکه‌های-عصبی

در دنیای امروز که هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال تغییر دادن ساختارهای شغلی و مدیریتی است، درک دقیق مفاهیم پشت پرده ابزارهایی مانند ChatGPT برای هر متخصص یا مدیری به یک ضرورت تبدیل شده است. این دوره آموزشی با تمرکز بر نیازهای حرفه‌ای‌های دنیای کسب‌وکار و تکنولوژی طراحی شده است که فرصت کافی برای گذراندن دوره‌های طولانی آکادمیک را ندارند. رویکرد اصلی این برنامه، ساده‌سازی مفاهیم بسیار پیچیده ریاضی و محاسباتی است که در قلب مدل‌های زبانی بزرگ نهفته است. مدرس در این دوره از متدی منحصر‌به‌فرد استفاده می‌کند که در آن به جای کدنویسی‌های سنگین یا استفاده از فرمول‌های پیچیده دیفرانسیل و انتگرال، از ابزارهای ملموس‌تری مانند جداول اکسل برای شبیه‌سازی فرآیندها استفاده می‌شود. این روش به مخاطب اجازه می‌دهد تا به صورت بصری و گام‌به‌گام ببیند که چگونه داده‌های متنی به اعداد تبدیل می‌شوند و مدل چگونه می‌تواند از میان میلیاردها احتمال، کلمه بعدی را پیش‌بینی کند.
هدف اصلی این آموزش، ارتقای سطح سواد هوش مصنوعی (AI Literacy) در میان مدیران، توسعه‌دهندگان و استراتژیست‌ها است تا بتوانند با دیدی بازتر و دانش فنی عمیق‌تر، پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در سازمان خود هدایت کنند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که مدل‌هایی نظیر GPT-2 دقیقاً از چه اجزایی تشکیل شده‌اند و هر بخش چه نقشی در پردازش زبان ایفا می‌کند. این دوره تنها به مباحث تئوریک بسنده نمی‌کند، بلکه با ارائه تمرین‌های تعاملی، شکاف بین دانش نظری و کاربرد عملی را پر می‌کند. در نهایت، فرد آموزش‌دیده قادر خواهد بود با اعتمادبه‌نفس کامل در جلسات فنی حضور یافته، محدودیت‌ها و توانمندی‌های واقعی مدل‌های زبانی را تشخیص دهد و از افتادن در دام تبلیغات اغراق‌آمیز درباره هوش مصنوعی جلوگیری کند. این مسیر یادگیری سریع، یک پایه مستحکم برای هرگونه فعالیت آتی در حوزه هوش مصنوعی فراهم می‌سازد که تا سال‌ها اعتبار علمی و کاربردی خود را حفظ خواهد کرد.
در دوره آموزشی How AI & LLMs Work: A Fast-Track Crash Course for Busy Professionals با مفاهیم فنی LLMها، معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد عملی آن‌ها در محیط‌های حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

فناوری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در حال حاضر انقلابی بنیادین در نحوه توسعه نرم‌افزارها، فرآیندهای کسب‌وکار و مسیرهای شغلی ایجاد کرده‌اند. این دوره آموزشی با رویکردی از سطح مبتدی تا متوسط طراحی شده است تا به دانش‌پذیران کمک کند نه تنها درک عمیقی از زیرساخت‌های این فناوری به دست آورند، بلکه با اعتماد به نفس کامل برای شرکت در آزمون تخصصی NVIDIA Certified Associate – Generative AI and LLMs (NCA-GENL) آماده شوند.
محتوای این برنامه آموزشی دقیقاً بر اساس راهنمای رسمی آزمون و سرفصل‌های تایید شده توسط شرکت انویدیا تدوین شده است. این موضوع تضمین می‌کند که تمامی مباحث تدریس شده به طور مستقیم با اهداف گواهینامه همسو باشد. با این حال، دوره تنها به مباحث تئوری آزمون محدود نمی‌شود؛ بلکه هدف نهایی آن، ایجاد مهارت‌های عملی و واقعی در حوزه GenAI است که فراتر از آمادگی برای یک امتحان ساده، فرد را برای چالش‌های دنیای واقعی تکنولوژی آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی NVIDIA GenAI & LLMs: Learn and Pass NCA-GENL Certification با مفاهیم هوش مصنوعی مولد و آمادگی برای آزمون تخصصی انویدیا آشنا خواهید شد.

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.