پی سی دانلود - شبکه‌های-عصبی

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.

در این دوره، شما با اصول اولیه هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد و قادر خواهید بود مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمندی را از ابتدا ایجاد کنید. این مدل‌ها می‌توانند متن‌های روان، تصاویر واقع‌گرایانه و حتی موسیقی شبیه به واقعیت تولید کنند.
در دوره Learn Generative AI with PyTorch شما با اصول و تکنیک‌های ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از پایتورچ آشنا خواهید شد.

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که فناوری‌های هوش مصنوعی مانند OpenAI ChatGPT، GPT-4، DALL-E، Midjourney و Stable Diffusion چگونه کار می‌کنند؟ در این دوره، شما اصول اولیه این کاربردهای پیشگامانه را یاد خواهید گرفت.
در دوره PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence، شما با اصول اولیه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به کمک کتابخانه پایتورچ آشنا خواهید شد.

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API با آموزش کامل تنسورفالو 2.0 اشنا خواهید شد.

کراس (Keras) یک کتابخانهٔ متن‌باز شبکه عصبی است که به زبان پایتون نوشته شده است و قابل است که بر روی تنسورفلو یا ثینو قابل اجرا است. این نرم‌افزار به منظور آزمایش کردن سریع یادگیری عمیق طراحی شده است و در طراحی آن بر روی کوچک، ماژولار و قابل گسترش بودن توجه شده است. یادگیری عمیق (Deep learning) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود.
در دوره آموزشی Applied Deep Learning with Keras با آموزش یادگیری عمیق با کراس اشنا خواهید شد.