پی سی دانلود - هوش-مصنوعی-مولد

در دنیای تکنولوژی و بازار کار پویای امروز، اسپرینگ بوت به عنوان مهارتی بی‌رقیب و شماره یک برای توسعه نرم‌افزارهای سازمانی به زبان جاوا شناخته می‌شود. تقاضا برای استخدام برنامه‌نویسانی که تسلط کافی بر اکوسیستم اسپرینگ دارند، به طرز چشمگیری افزایش یافته است؛ به طوری که این متخصصان معمولاً بالاترین سطح حقوقی را دریافت کرده و در معتبرترین موقعیت‌های شغلی جذب می‌شوند. این فریم‌ورک قدرتمند، در واقع ستون فقرات تعداد بی‌شماری از اپلیکیشن‌های مدرن را تشکیل می‌دهد و از استارتاپ‌های نوپا گرفته تا شرکت‌های عظیم در فهرست «فورچون ۵۰۰»، همگی برای زیرساخت‌های خود به آن تکیه کرده‌اند.
افزودن نام «اسپرینگ فریم‌ورک» به رزومه کاری، تنها یک مزیت ساده نیست؛ بلکه فرد را به یکی از برترین کاندیداها برای تصاحب جایگاه‌های شغلی در حوزه‌های توسعه سمت سرور (Backend)، توسعه تمام‌ساحه (Full-stack) و همچنین توسعه زیرساخت‌های ابری تبدیل می‌کند. یادگیری این ابزار به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا با سرعت و کارایی بسیار بالا، برنامه‌هایی بنویسد که نه تنها مقیاس‌پذیر هستند، بلکه امنیت و پایداری لازم برای محیط‌های تجاری را نیز دارا می‌باشند.
در دوره آموزشی Java Spring Framework, Spring Boot, Spring AI - Gen AI با فریم‌ورک Spring Boot و توسعه نرم‌افزارهای سازمانی پیشرفته آشنا خواهید شد.

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.

بسیاری از متخصصان بر این باورند که محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی ناشی از ضعف مدل‌های زبانی است، اما واقعیت این است که شکست این سیستم‌ها اغلب از دستورالعمل‌های ضعیف، آزمایش‌نشده، ناامن یا مدیریت‌نشده ریشه می‌گیرد. این دوره آموزشی با هدف تغییر دیدگاه کاربران از نوشتن دستورالعمل‌های مبتنی بر «آزمون و خطا» به سمت یک رویکرد «مهندسی‌محور» طراحی شده است. در این مسیر، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه با دقت و سخت‌گیری مشابه در مهندسی نرم‌افزار، با دستورالعمل‌های هوش مصنوعی برخورد کنند و آن‌ها را به عنوان دارایی‌های ارزشمند تولیدی مدیریت نمایند.
در بخش‌های مختلف این دوره، مفاهیم حیاتی مانند نسخه‌بندی دستورالعمل‌ها، انجام تست‌های A/B برای یافتن بهترین خروجی، و اجرای تست‌های رگرسیون جهت اطمینان از پایداری مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین تمرکز ویژه‌ای بر مباحث امنیت و بررسی‌های ایمنی وجود دارد تا از سوءاستفاده‌های احتمالی یا خروجی‌های نامطلوب جلوگیری شود. شرکت‌کنندگان از طریق آزمایشگاه‌های عملی و مثال‌های واقعی در دنیای تجارت، تجربه کسب می‌کنند که چگونه حتی کوچک‌ترین تغییر در ساختار یک دستورالعمل می‌تواند تأثیرات شگرف و تعیین‌کننده‌ای بر پارامترهای کلیدی پروژه داشته باشد. این پارامترها شامل دقت پاسخ‌دهی، هزینه‌های پردازشی، سرعت پاسخ‌دهی (Latency)، ایمنی داده‌ها و در نهایت قابلیت اطمینان کل سیستم هوش مصنوعی است.
در دوره آموزشی Applied Prompt Engineering for AI Systems با اصول حرفه‌ای طراحی و بهینه‌سازی سیستماتیک دستورالعمل‌های هوش مصنوعی 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.

دوره آموزشی متخصص تایید شده هوش مصنوعی آمازون (AWS Certified AI Practitioner) با کد آزمون AIF-C01، با هدف توانمندسازی افراد در تمامی سطوح مهارتی طراحی شده است. این برنامه آموزشی به گونه‌ای تدوین شده که نه‌تنها برای مهندسان مشتاق یادگیری ماشین، بلکه برای مدیران کسب‌وکار و تحلیلگران داده نیز بسیار کاربردی و راهگشا باشد. هدف اصلی این دوره، ایجاد یک زیربنای فکری و فنی مستحکم در حوزه مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است تا شرکت‌کنندگان بتوانند با اعتماد به نفس کامل در پروژه‌های مبتنی بر تکنولوژی‌های نوظهور مشارکت کنند.
در طول این مسیر آموزشی، دانش‌جویان با مجموعه‌ای گسترده از سرویس‌های پیشرفته شرکت آمازون آشنا می‌شوند. از جمله این ابزارها می‌توان به پلتفرم جامع SageMaker برای ساخت و آموزش مدل‌ها، سرویس Bedrock برای دسترسی به مدل‌های پایه هوش مصنوعی مولد، و همچنین ابزارهای تخصصی‌تری مانند Comprehend برای پردازش متن، Rekognition برای تحلیل تصویر و ویدیو، و Lex جهت ساخت رابط‌های گفتگوی هوشمند اشاره کرد. تمرکز دوره تنها بر جنبه‌های تئوری نیست، بلکه از طریق ماژول‌های آموزشی تحت هدایت مدرس و بررسی سناریوهای واقعی در دنیای تجارت، تلاش می‌شود تا دانش‌جویان درک عمیقی از کاربرد عملی این فناوری‌ها پیدا کنند.
در دوره آموزشی AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) با مفاهیم کاربردی و خدمات ابری هوش مصنوعی در پلتفرم AWS آشنا خواهید شد.

این دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه یک عامل (Agent) هوش مصنوعی عمومی را بسازند که بتواند ابزارهای مختلف موجود بر روی دستگاه آن‌ها را هماهنگ و مدیریت کند. این ابزارها شامل قابلیت‌هایی مانند خواندن و تبدیل فایل‌ها، فراخوانی ابزارهای شخص ثالث نظیر جستجوی وب و اجرای کد، و در نهایت تحویل نتایج به یک مرورگر محلی هستند. تمرکز اصلی این دوره بر ایجاد یک عامل با یک حلقه اجرایی است که بتواند تاریخچه مکالمات را حفظ کند. این عامل از قابلیت فراخوانی ابزار (Tool Calling) برای انتخاب ابزارها و استدلال‌های مناسب استفاده می‌کند، پیام‌ها را بر اساس نتایج ابزارها به‌روزرسانی می‌کند و در نهایت، تصمیم می‌گیرد که چه زمانی عملیات را متوقف کند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه مدیریت محتوا از طریق تکنیک‌های خلاصه‌سازی (Summarization) و بازیابی اطلاعات (Retrieval) آشنا خواهند شد. همچنین، روش‌های افزودن ارزیابی‌ها (Evals) برای شناسایی شکست‌ها و خطاها در عملکرد عامل آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، به مبحث مهم افزودن گاردریل‌ها (Guardrails) و بررسی‌های "انسان در حلقه" (Human-in-the-loop checks) برای اقدامات حساس پرداخته می‌شود تا از ایمنی و دقت عامل اطمینان حاصل شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان یک عامل هوشمند در اختیار خواهند داشت که می‌توانند به‌طور مستمر آن را با ابزارهای جدید، پروتکل‌های تازه و رابط‌های کاربری بیشتر گسترش دهند و توسعه دهند. این عامل یک پایه قوی برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار و انعطاف‌پذیر است.
در دوره آموزشی Build an AI Agent from Scratch, v2 با نحوه ساخت، توسعه و ارزیابی یک عامل هوش مصنوعی با قابلیت فراخوانی و هماهنگی ابزارها آشنا خواهید شد.

انقلاب هوش مصنوعی فرا رسیده است، در حالی که سیستم‌های سازمانی همچنان با زبان جاوا قدرت می‌گیرند. توسعه‌دهندگان جاوا به یک روش مدرن و کاربردی برای ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه علم داده نیاز دارند. این دوره پاسخی مستقیم به این نیاز است و یک توسعه‌دهنده Spring Boot را به یک مهندس هوش مصنوعی با تقاضای بالا تبدیل می‌کند. در این دوره، موارد غیرضروری کنار گذاشته شده و دقیقاً نحوه ساخت ویژگی‌های هوش مصنوعی قوی و مقیاس‌پذیر با استفاده از الگوهای آشنای اکوسیستم Spring آموزش داده می‌شود. حرکت از مفاهیم بنیادی به سمت ویژگی‌های عملیاتی و آماده برای تولید (Production) به سرعت انجام می‌گیرد: شرکت‌کننده بر مکانیک اصلی مدل‌های LLM—مانند توکن‌ها (Tokens)، پرامپت‌ها (Prompts) و پنجره‌های محتوا (Context Windows)—که اجزای سازنده هر برنامه هوش مصنوعی هستند، تسلط پیدا خواهد کرد. اولین برنامه Spring AI خود را از پایه خواهد ساخت. فراتر از تولید متن، ادغام قابلیت‌هایی چون تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار (TTS)، تبدیل گفتار به متن (STT) و قابلیت‌های چندحالتی (Multimodal) (بینایی/صوتی) را می‌آموزد. همچنین، خطوط لوله (Pipelines) تعدیل (Moderation) را با استفاده از هر دو مدل OpenAI و مدل رایگان Mistral پیاده‌سازی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Spring AI: Build Java AI Apps, Chatbots & RAG Systems (2026) شما با نحوه ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در برنامه‌های Spring Boot با استفاده از فریم‌ورک Spring AI آشنا خواهید شد.

AI Image Object Replacer Pro قدرت هوش مصنوعی مولد (Generative AI) پیشرفته را مستقیماً به دسکتاپ شما می‌آورد. این برنامه به کاربران اجازه می‌دهد تا به آسانی اشیا، افراد یا متن‌های ناخواسته را از تصاویر خود حذف کنند، یا هر چیزی را که تصور می‌کنند با یک دستور متنی ساده (Text Prompt) جایگزین یا اضافه نمایند. با ابزارهای بصری و مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی این نرم‌افزار، ویرایش عکس در سطح حرفه‌ای برای همه قابل دسترس می‌شود. این برنامه تضمین می‌کند که فرآیند ویرایش ۱۰۰٪ به صورت محلی و آفلاین انجام شود، بنابراین تصاویر شما کاملاً خصوصی و ایمن باقی می‌مانند.

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 جامع، مسیری ساختاریافته و گام به گام را برای ورود به دنیای برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهد. از مفاهیم پایه‌ای مانند متغیرها، عملگرها، عبارات شرطی و حلقه‌ها شروع شده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری همچون برنامه‌نویسی شیءگرا، ساختارهای داده‌ای گوناگون، مدیریت خطاها و استثناها، توابع بازگشتی، عبارات منظم، دکوراتورها و کار با تاریخ و زمان می‌پردازد. این دوره با تاکید بر یادگیری عملی، نه تنها مفاهیم تئوری را به طور کامل شرح می‌دهد بلکه با ارائه مثال‌ها و تمرین‌های عملی، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا این مفاهیم را درک کرده و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها را بیاموزند. علاوه بر این، این دوره به بررسی ویژگی‌های جدید و پیشرفته پایتون مانند عملگر Walrus، آرگومان‌های فقط موقعیتی، f-String، عملگر Union، Type Hinting، پشتیبانی بومی از زمان و تطبیق الگوی ساختاری می‌پردازد. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان نه تنها دانش جامعی در مورد زبان برنامه‌نویسی پایتون کسب خواهند کرد بلکه با انجام 15 پروژه عملی، آمادگی لازم برای ورود به بازار کار و استفاده از پایتون در پروژه‌های واقعی و همچنین کار با هوش مصنوعی مولد را به دست خواهند آورد.
در دوره آموزشی Python Masterclass 2025: Job Ready With 15 Projects + GenAI با مباحث اساسی و پیشرفته زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد و برای ورود به بازار کار آماده می‌شوید.