پی سی دانلود - پای‌تورچ

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده 50 روزه است که به منظور آموزش 50 موضوع مهم و پرکاربرد در زبان برنامه‌نویسی پایتون طراحی شده است. هدف این دوره، توانمندسازی شرکت‌کنندگان با دانش و مهارت‌های عملی لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص پایتون است. این دوره برای افراد مبتدی که قصد دارند یک پایه قوی در پایتون ایجاد کنند و همچنین برای توسعه‌دهندگان با تجربه‌ای که به دنبال گسترش دانش و مهارت‌های خود در زمینه‌های نوین پایتون هستند، مناسب است. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی و پیشرفته پایتون آشنا خواهند شد و از طریق پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، نحوه استفاده از این مفاهیم را در عمل فرا خواهند گرفت. هر درس به یک موضوع خاص و مهم در دنیای پایتون اختصاص دارد و به صورت جامع و کاربردی ارائه می‌شود. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری و تسلط بر مباحث روز پایتون و ورود به بازار کار پر رونق آن فراهم می‌کند.
در دوره آموزشی Learn 50 Hot Python Topics in 50 Days با مباحث پیشرفته و کاربردی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهد 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.