پی سی دانلود - شبکه‌های-عصبی

این دوره آموزشی، یک دوره کامل و جامع برای افرادی است که علاقه مند به یادگیری و ساخت عوامل AI با استفاده از LangGraph هستند. در این دوره، شرکت کنندگان از صفر تا صد ساخت عوامل AI را یاد می گیرند، به طوری که حتی افرادی که هیچ تجربه قبلی در این زمینه ندارند، می توانند از این دوره بهره مند شوند. در ابتدا، مبانی و مفاهیم اساسی عوامل AI توضیح داده می شود تا شرکت کنندگان درک کاملی از این فناوری پیدا کنند. سپس، به آموزش عملی و گام به گام ساخت سیستم های AI عامل با استفاده از فریم ورک های مدرن پرداخته می شود. در طول دوره، شرکت کنندگان با جدیدترین تکنیک ها و پیشرفت ها در زمینه عوامل AI آشنا می شوند و نحوه استفاده از آنها در پروژه های واقعی را یاد می گیرند. علاوه بر این، مهارت های عملی لازم برای نوشتن و پیاده سازی منطق مبتنی بر AI، ادغام API ها و ساخت برنامه هایی که چالش های دنیای واقعی را حل می کنند، به شرکت کنندگان آموزش داده می شود. در نهایت، نحوه استقرار و بهینه سازی عوامل AI برای استفاده در محیط های واقعی به شرکت کنندگان آموزش داده می شود.
در دوره آموزشی Build Your AI Agent with LangGraph from Zero to Hero با توسعه عوامل AI آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به معرفی تکنیک‌های تشخیص هویت گوینده می‌پردازد و مباحثی از جمله تاریخچه این تکنیک‌ها، مبانی آکوستیک و پردازش صوتی، روش‌های استخراج ویژگی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده (مانند مدل‌های ترکیبی گوسی و شبکه‌های عصبی) و تکنیک‌های پردازش داده را پوشش می‌دهد. تمرکز اصلی بر ساخت سیستم‌های تشخیص هویت گوینده مدرن با استفاده از یادگیری عمیق است و شامل تمرین‌های عملی و یک پروژه نهایی برای ساخت یک سیستم کامل می‌باشد.
در دوره آموزشی Speaker Recognition | By Award Winning Textbook Author با مفاهیم و روش‌های تشخیص هویت گوینده آشنا خواهید 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.

این دوره آموزشی جامع به افراد می‌آموزد که چگونه از قدرت AI برای بهبود گردش کار و تولید محتوای خود از طریق ساخت Custom GPT بهره ببرند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی ساخت ربات‌های GPT سفارشی آشنا می‌شوند و مهارت‌های عملی لازم برای طراحی و پیاده‌سازی ربات‌هایی را کسب می‌کنند که می‌توانند وظایف متنوعی را انجام دهند. بخش Literature Exploration with AI به کاربران امکان می‌دهد ربات‌هایی بسازند که می‌توانند با متون ادبی تعامل داشته باشند، به سوالات مربوط به نویسندگان و شخصیت‌ها پاسخ دهند و تحلیل‌های عمیقی ارائه دهند. در قسمت Streamlining Emails and Events، فراگیران یاد می‌گیرند که چگونه ربات‌هایی ایجاد کنند که می‌توانند ایمیل‌ها را خلاصه کرده و اطلاعات مهم را استخراج کنند و به طور خودکار رویدادها را به تقویم اضافه کنند، که منجر به صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری می‌شود. بخش Authentic Content Creation بر اهمیت حفظ صدای شخصی در محتوای تولید شده توسط AI تاکید دارد و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه ربات‌های 'Humanizer' بسازند تا اطمینان حاصل شود که محتوای تولید شده اصیل و مطابق با سبک نویسنده است. در نهایت، بخش Project Assignment فرصتی برای تمرین عملی و به اشتراک گذاشتن پروژه‌ها فراهم می‌کند، که به فراگیران اجازه می‌دهد تا کاربردهای واقعی Custom GPT را تجربه کنند و از دیگران بازخورد دریافت کنند. این دوره برای هر کسی که علاقه‌مند به استفاده از AI به روش‌های خلاقانه و کارآمد برای بهبود فرآیندهای کاری و تولید محتوا است، مناسب است.
در دوره آموزشی Custom GPT Guide: Learn to Build Custom GPTs (2025) با ساخت و کاربردهای Custom GPT آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت کنندگان نحوه استفاده از فریم‌ورک PyTorch برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق و کاربردهای آن در دنیای واقعی را آموزش می‌دهد. این دوره به صورت عملی و پروژه‌محور طراحی شده است و شرکت‌کنندگان با انجام آزمایش‌ها، تمرین‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری عمیق دنیای واقعی، مهارت‌های لازم برای حل مسائل پیچیده در زمینه یادگیری عمیق را کسب خواهند کرد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم اساسی PyTorch مانند تانسورها، شبکه‌های عصبی، توابع فعال‌سازی، بهینه‌سازها و روش‌های ارزیابی مدل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از PyTorch، مدل‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای مختلف مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص الگو ساخته خواهد شد. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از PyTorch طراحی، آموزش و ارزیابی کنند و از آن‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنند. همچنین، شرکت‌کنندگان با جدیدترین تحقیقات و پیشرفت‌ها در زمینه یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch آشنا خواهند شد.
در دوره آموزشی PyTorch for Deep Learning Bootcamp با برنامه نویسی PyTorch و ساخت مدل های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک دوره 5 در 1 است. در این دوره، YOLOv7، YOLOv8، YOLOv9، YOLOv10، و YOLOv11 که پنج مدل برتر یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء هستند، آموزش داده می‌شود. این مدل‌ها به دلیل سرعت و دقت بالا، بسیار محبوب هستند. YOLOv11 جدیدترین نسخه YOLO است، در حالی که YOLOv8 محبوب‌ترین نسخه YOLO در بین تمام نسخه‌ها محسوب می‌شود.
در دوره آموزشی YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 - Deep Learning Course با مدل‌های پیشرفته تشخیص اشیاء و کاربردهای عملی آنها آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته مانند Django REST Framework و React.js، یک پورتال کامل پیش‌بینی سهام را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند. این دوره نه تنها به مباحث توسعه وب می‌پردازد، بلکه با ارائه مفاهیم کلیدی ماشین لرنینگ، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیش‌بینی پیچیده را ایجاد و با برنامه‌های وب ادغام کنند.
در دوره آموزشی Full Stack Machine Learning | Django REST Framework, React با ساخت پورتال پیش‌بینی سهام با استفاده از Django REST Framework، React.js و Machine Learning آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی درباره DeepSeek AI است. DeepSeek AI یکی از مدل های قدرتمند AI در حال حاضر است که قابلیت های پیشرفته ای را در کاربردهای مختلف ارائه می دهد. سوالاتی که در این دوره به آنها پاسخ داده می شود عبارتند از: DeepSeek AI چه تفاوتی با ChatGPT دارد؟ چه چیزی آن را متمایز می کند؟ برای چه مواردی می توان از آن استفاده کرد؟ چگونه می توان از آن به بهترین نحو استفاده کرد؟ چگونه می توان آن را به صورت local روی دستگاه خود نصب و استفاده کرد؟ و چگونه می توان از آن به طور موثر در صنایع مختلف استفاده کرد؟
در دوره آموزشی DeepSeek AI 101: DeepSeek Generative AI Complete Essentials با DeepSeek AI آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی، یک مسترکلاس جامع 4 در 1 در زمینه هوش مصنوعی و Machine Learning است. این دوره شامل چهار شاخه اصلی Machine Learning شامل Supervised Learning، Unsupervised Learning و Reinforcement Learning است.
در دوره آموزشی Machine Learning 4-in-1 AI Masterclass: (ML, SML, UML & RL) با مباحث یادگیری ماشین و کاربرد آن در کسب و کار آشنا خواهید شد.