پی سی دانلود - پردازش-زبان-طبیعی

این دوره به شما کمک می‌کند تا به این هدف برسید. امروزه، هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی بزرگ (LMM) همه جا حضور دارند. اما این LLMها چگونه کار می‌کنند؟ چه فناوری ای آن‌ها را نیرو می‌دهد؟ پاسخ این سوال، یادگیری عمیق است. در این دوره، شما دانش پایه و مهارت عملی لازم برای ساختن مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی از ابتدا و با تنها چند خط کد را کسب خواهید کرد. چه مبتدی در هوش مصنوعی باشید و چه یک دانشمند داده با تجربه، این دوره شما را در تسلط بر مفاهیم اصلی یادگیری عمیق از جمله معماری ترانسفورمر راهنمایی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Deep Learning Mastery: Build your AI Foundation بر یادگیری عمیق مسلط خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و کاربردی است که شرکت‌کنندگان را با کاربردهای عملی و قدرتمند هوش مصنوعی آشنا می‌کند. تمرکز این دوره بر یادگیری از طریق عمل است و شرکت‌کنندگان به جای تماشای صرف آموزش‌ها، با استفاده از ابزارهای مختلف هوش مصنوعی به ساخت و خودکارسازی پروژه‌ها می‌پردازند. این دوره طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی را شامل می‌شود، از تعامل هوشمندانه با ChatGPT و تولید تصاویر خلاقانه گرفته تا خودکارسازی وظایف روزمره و حتی ورود به دنیای توسعه کم‌کد. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد خواهند گرفت که چگونه از هوش مصنوعی برای حل مسائل واقعی، بهینه‌سازی زمان و تولید محتوای باکیفیت‌تر استفاده کنند و در نهایت، مجموعه‌ای از پروژه‌های عملی و کاربردی را ایجاد خواهند کرد.
در دوره آموزشی The Complete 14-Day ChatGPT & A.I. Mastery Crash Course با نحوه استفاده عملی از ابزارهای هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف آشنا خواهید شد.

این دوره جامع با هدف ارتقای دانش و مهارت فراگیران، از مفاهیم پایه‌ای تا تخصص پیشرفته در استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek طراحی شده است. این دوره، با پوشش تکنیک‌های ضروری مهندسی پرامپت، کاربردهای عملی در کسب و کار و بهینه‌سازی شبکه‌های اجتماعی، شرکت‌کنندگان را به مهارت‌های لازم برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل DeepSeek مجهز می‌کند. از طریق ماژول‌های ساختاریافته، تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی، فراگیران در این دوره به تسلط کامل بر هنر ایجاد پرامپت‌های مؤثر، بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای تولید محتوا و پیاده‌سازی چارچوب‌های استراتژیک برای اهداف تجاری و خلاقانه دست خواهند یافت. این دوره به صورت گام به گام، فراگیران را از مفاهیم بنیادی مانند اصول پرامپت و مدل‌های استنتاجی، به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند چارچوب‌های متا-روایت و زنجیره‌های پرامپت هدایت می‌کند. همچنین، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای برنامه‌نویسی، کپی‌رایتینگ، بازاریابی، داستان‌سرایی برند و مدیریت شبکه‌های اجتماعی مورد بررسی قرار می‌دهد. فراگیران به بیش از ۷۴ پرامپت دسته‌بندی‌شده برای کارهای مختلفی مانند تولید کد، ایفای نقش، ترجمه و رفع خطا دسترسی خواهند داشت. هدف این دوره، آماده‌سازی فراگیران برای بازار کار است؛ به گونه‌ای که آن‌ها بتوانند پرامپت‌هایی برای کپی‌رایتینگ تجاری، برنامه‌های بازاریابی و محتوای شبکه‌های اجتماعی چندپلتفرمی (مانند TikTok، LinkedIn، YouTube) طراحی کنند. علاوه بر این، ابزارهای نوآورانه‌ای مانند مدل تجزیه وظایف SPECTRA و پرامپت‌های بازگشتی متا-روایت برای تعاملات پیچیده با هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت.
در دوره آموزشی DeepSeek From Beginner to Proficient: DeepSeek AI Guide با چگونگی استفاده از هوش مصنوعی DeepSeek در کاربردهای مختلف آشنا خواهید شد.

برای سال‌ها، هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری، راه‌حل اصلی برای توسعه‌دهندگان بوده است. راحتی مدل‌های مبتنی بر API، ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌ها را بدون نگرانی در مورد زیرساخت، آسان می‌کرد. با این حال، این راحتی با معاوضه‌هایی همراه است: هزینه‌های بالا، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، و وابستگی به ارائه‌دهندگان شخص ثالث. با رشد پذیرش هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان بیشتری در حال بازنگری رویکرد خود و روی آوردن به مدل‌های هوش مصنوعی خودمیزبان هستند که به طور کامل روی دستگاه‌های محلی آن‌ها اجرا می‌شوند. این تغییر نه تنها به دلیل کاهش هزینه‌های ابری است، بلکه در مورد کنترل کامل، عملکرد و استقلال نیز هست. هوش مصنوعی ابری باعث تأخیر می‌شود. هر درخواست باید از طریق اینترنت منتقل شود، با سرورهای راه دور تعامل داشته باشد و نتایج را بازگرداند. اجرای هوش مصنوعی به صورت محلی، تأخیر شبکه را از بین می‌برد و برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی سریع‌تر و پاسخگوتر می‌کند. بسیاری از صنایع، به ویژه بخش‌های مراقبت‌های بهداشتی، مالی و حقوقی، به امنیت داده‌های سخت‌گیرانه نیاز دارند. ارسال اطلاعات حساس به ارائه‌دهندگان ابری، خطرات حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. با اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به صورت محلی، توسعه‌دهندگان داده‌های خود را در داخل مجموعه نگه می‌دارند و از انطباق با مقررات امنیتی اطمینان حاصل می‌کنند.
در دوره آموزشی AI Development with Grok, Qwen2.5, Deepseek & ChatGPT با توسعه هوش مصنوعی به صورت محلی و مستقل از سرویس‌های ابری آشنا خواهید شد.

با توجه به تعدد دوره‌های آموزشی موجود در زمینه ChatGPT، این دوره به طور خاص بر روی مدل قدرتمند GPT-4 و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) تمرکز دارد. هدف اصلی آن، کمک به دانشجویان برای تسلط بر هر دو زمینه است تا بتوانند از حداکثر توانایی‌های ChatGPT بهره‌مند شوند. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مباحث کلیدی متعددی آشنا خواهند شد که به آن‌ها امکان می‌دهد تعاملات خود با ChatGPT را بهینه کرده و نتایج بهتری کسب کنند. یکی از این مباحث، آشنایی عمیق با GPT-4 است. این مدل، قدرتمندترین نسخه ChatGPT محسوب می‌شود و در انجام وظایفی که نیازمند خلاقیت و استدلال پیشرفته هستند، عملکردی فراتر از GPT-3.5 از خود نشان می‌دهد. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه از این مدل به بهترین شکل ممکن استفاده کنند. بخش دیگری از دوره به پلاگین‌ها (Plugins) اختصاص دارد. در این قسمت، قدرتمندترین پلاگین‌های موجود در فروشگاه پلاگین مورد بررسی قرار می‌گیرند و به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود که چگونه با ترکیب حداکثر سه پلاگین، امکانات و قابلیت‌های ChatGPT را به طرز چشمگیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی ChatGPT Unleashed: The Complete ChatGPT Course 2024 با قابلیت‌های کامل ChatGPT از طریق GPT-4 و مهندسی پرامپت آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با مفاهیم کلیدی و اجزای سازنده کتابخانه Semantic Kernel آشنا می‌شوند. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه پلاگین‌های سفارشی ایجاد کنند تا قابلیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی را در برنامه‌های .NET خود گسترش دهند. همچنین، این دوره به صورت عملی نحوه استفاده از Semantic Kernel را در سناریوهای واقعی برنامه‌های کاربردی آموزش می‌دهد و به شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از .NET را ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی Active Directory & Group Policy on Window Server Bootcamp با نحوه ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند با استفاده از کتابخانه Semantic Kernel در محیط .NET آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به استفاده از قدرت هوش مصنوعی به صورت خصوصی و بر روی رایانه‌های شخصی خود می‌پردازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ باز مانند Llama، Gemma و DeepSeek آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند که چگونه این مدل‌ها را از طریق ابزارهایی مانند Ollama و LM Studio بر روی سیستم‌های خود راه‌اندازی و اجرا کنند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی کاربران برای بهره‌گیری از مزایای هوش مصنوعی پیشرفته بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری است. این دوره به طور جامع به مباحثی از جمله نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای لازم، دانلود و مدیریت مدل‌های زبانی، اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی مختلف و استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی محلی می‌پردازد. همچنین، مزایای استفاده از مدل‌های محلی و باز در مقایسه با سرویس‌های ابری، مانند کاهش هزینه‌ها، افزایش حریم خصوصی و امکان سفارشی‌سازی عمیق، به طور کامل مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا به طور مستقل و با استفاده از منابع رایگان، از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر روی رایانه‌های شخصی خود بهره‌مند شوند.
در دوره آموزشی Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide با نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی آشنا خواهید شد.

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ انقلابی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و سایر دستیارهای پیشرفته هوش مصنوعی قدرت می‌بخشند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت مدل‌های زبانی بزرگ، شامل مکانیزم‌های توجه، ترنسفورمرها و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek، به صورت جزء به جزء بررسی خواهد شد. این دوره با کاوش در ایده اصلی مکانیزم‌های توجه آغاز می‌شود که به مدل‌ها اجازه می‌دهد بر روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به بررسی ترنسفورمرها، ستون فقرات مدل‌های زبانی بزرگ، پرداخته می‌شود و تحلیل می‌شود که چگونه این مدل‌ها پردازش موازی کارآمد متن را ممکن می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرفته در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین، با توجه به خود (self-attention)، کدگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند سر (multi-head attention)، که اجزای کلیدی برای کمک به مدل‌ها در درک وابستگی‌های بلندمدت در متن هستند، آشنا خواهید شد. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek، یک مدل متن‌باز پیشرفته که برای پیشبرد کارایی و عملکرد هوش مصنوعی طراحی شده است، مورد بررسی قرار می‌گیرد. در این بخش، بینش‌هایی در مورد چگونگی بهینه‌سازی مکانیزم‌های توجه توسط DeepSeek و آنچه آن را به رقیبی قدرتمند برای سایر مدل‌های زبانی بزرگ تبدیل می‌کند، به دست خواهید آورد.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شامل ترنسفورمرها، مکانیزم‌های توجه و مدل DeepSeek آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه جریان‌های کاری چندعامله هوش مصنوعی را با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، ابزارها و تفویض وظایف در دنیای واقعی سازماندهی کنند. این دوره تجربه عملی برای تقویت مهارت‌های هوش مصنوعی شرکت‌کنندگان فراهم می‌کند. آن‌ها با ساختن و سازماندهی جریان‌های کاری چندعامله هوش مصنوعی با استفاده از CrewAI آشنا خواهند شد. طراحی نقش‌های مختلف برای عامل‌ها مانند سرپرست، محقق و رسیدگی‌کننده به اقدامات را فرا خواهند گرفت. همچنین، نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تصمیم‌گیری و اجرای وظایف شخصی‌سازی‌شده را یاد می‌گیرند. شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود اقدامات مبتنی بر ابزار برای بازیابی داده‌ها و تعامل با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) ایجاد کنند. آن‌ها نحوه زنجیره‌کردن چندین عامل برای همکاری پویا و سفارشی‌سازی اعلان‌های عامل برای هدایت رفتار و خروجی را خواهند آموخت. این دوره برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که به دنبال ساختن سیستم‌های عامل هوشمند هستند که نه تنها صحبت می‌کنند بلکه عمل می‌کنند، مناسب است. شرکت‌کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه با استفاده از چارچوب بصری CrewAI، عامل‌های هوش مصنوعی بسازند که همکاری می‌کنند، وظایف را تفویض می‌کنند و اقدام می‌کنند. این دوره با تعریف نقش‌ها برای هر عامل آغاز می‌شود و سپس آن‌ها را با ابزارها و اقداماتی که به آن‌ها اجازه می‌دهد داده‌ها را به دست آورند، تصمیم بگیرند و به طور یکپارچه با یکدیگر کار کنند، متصل می‌کند. شرکت‌کنندگان از تنظیم جریان‌های کاری ساده به سازماندهی سیستم‌های هوش مصنوعی کامل پیش خواهند رفت. در پایان این دوره، آن‌ها یک مربی مصاحبه شغلی هوش مصنوعی چندعامله خواهند داشت که توسط CrewAI طراحی شده است. CrewAI ساختن عامل‌های هوش مصنوعی را که فکر می‌کنند، همکاری می‌کنند و اقدام می‌کنند، بسیار آسان می‌کند.
در دوره آموزشی Build AI Agents with CrewAI با ساخت و سازماندهی عامل‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره فنی برای متخصصان داده طراحی شده است و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان راه‌حل‌های جستجوی پیچیده‌ای را طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی کرد که گراف‌های دانش، هوش مصنوعی و فناوری‌های جستجوی سنتی را با هم ترکیب می‌کنند. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه تصمیمات معماری اتخاذ کنند، اقدامات امنیتی را پیاده‌سازی کنند و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مؤثری را برای سیستم‌های جستجو در مقیاس سازمانی تعیین کنند. در طول دوره، مربی، اشلی فیت، بر پیاده‌سازی عملی، ملاحظات امنیتی و بهینه‌سازی عملکرد تأکید می‌کند و تجربه عملی با معماری‌های جستجوی مدرن را فراهم می‌آورد. هوش مصنوعی مولد یک مزیت برای فناوری‌های جستجوی سنتی است، به خصوص زمانی که قدرت آن را به صورت ترکیبی به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از این ترکیب قدرتمند، سیستم‌های جستجوی هوشمندانه‌تر و کارآمدتری بسازید که می‌توانند نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهند. مباحث مطرح شده شامل انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب، طراحی ساختارهای داده برای گراف‌های دانش، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای درک بهتر پرس‌وجوها و تولید پاسخ‌های دقیق، و همچنین روش‌های ارزیابی عملکرد و امنیت سیستم‌های جستجو می‌باشد. این رویکرد جامع به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای ساخت نسل بعدی سیستم‌های جستجو را کسب کنند.
در دوره آموزشی Semantic Search and Information Retrieval using GenAI با طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جستجوی پیشرفته آشنا خواهید شد.