پی سی دانلود - پردازش-زبان-طبیعی

در این دوره جامع با محوریت پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)، شرکت‌کنندگان به دنیای هیجان‌انگیز فناوری‌های پیشرفته‌ای که در حال متحول ساختن حوزه هوش مصنوعی (AI)، به ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) هستند، قدم خواهند گذاشت. این دوره با تمرکز بر «آینده‌سازی هوش مصنوعی مولد» (Future-Proofing Generative AI)، دانش و مهارت‌های لازم برای مهار قدرت پایگاه‌های داده برداری را در کاربردهای پیشرفته‌ای مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، ترانسفورماتورهای از پیش آموزش‌دیده مولد (GPT) نظیر ChatGPT، و توسعه هوش عمومی مصنوعی (AGI) در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با شروع از مفاهیم پایه‌ای، شرکت‌کنندگان اصول اولیه پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در ایجاد تحول در جریان‌های کاری هوش مصنوعی را فرا خواهند گرفت. از طریق مثال‌های کاربردی و تمرین‌های کدنویسی عملی، تکنیک‌هایی مانند نمایه‌سازی، ذخیره‌سازی، بازیابی داده‌های برداری و کاهش بُعدی مورد بررسی قرار می‌گیرند. همچنین، مهارت لازم برای ادغام پایگاه داده برداری Pinecone با ابزارهای دیگری مانند LangChain و API اوپن‌ای‌آی (OpenAI API) با استفاده از پایتون (Python)، جهت پیاده‌سازی کاربردهای واقعی و آزادسازی تمام پتانسیل پایگاه‌های داده برداری، کسب خواهد شد.
در دوره آموزشی Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases با استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آشنایی با دنیای جذاب پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند GPT طراحی شده است. این ترکیب قدرتمند، جستجوی معنایی، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های هوشمند را در صنایع مختلف ممکن می‌سازد. همچنین، شرکت‌کنندگان با استراتژی‌های مختلف ایندکس‌گذاری، مکانیزم‌های کشینگ و ادغام با ابزارهای شخص ثالث آشنا می‌شوند تا درک کاملی از هر دو بخش نظری و عملی داشته باشند. از طریق دموها و مثال‌های واضح، نحوه استفاده از عملیات برداری، جستجوی شباهت، و تکنیک‌های پیشرفته جست‌وجو برای ایجاد فرصت‌های جدید را فرا خواهند گرفت. چه دانشجو، برنامه‌نویس، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ترکیب پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های زبان بزرگ، پتانسیل کامل این فناوری را برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، هوشمند و آماده برای آینده آزاد کنید.
در دوره آموزشی Vector database using LLM with demo با پایگاه‌های داده برداری و نحوه ادغام آن‌ها با مدل‌های زبان بزرگ آشنا خواهید شد.

این بوت‌کمپ جامع مهندسی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، دوره‌ای یکپارچه برای یادگیری پایتون، گیت، داکر، پایدنتیک، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، عامل‌ها (Agents)، بازیابی افزوده-تولیدی (RAG)، لنگ‌چین (LangChain)، لنگ‌گراف (LangGraph) و هوش مصنوعی چندوجهی از پایه است. این دوره تنها یک آموزش نظری نیست. در پایان آن، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی دنیای واقعی را کدنویسی، استقرار و مقیاس‌دهی کنند؛ برنامه‌هایی که از همان تکنیک‌های قدرتمند چت‌جی‌پی‌تی، جمینی و کلود استفاده می‌کنند.
در دوره آموزشی Full-Stack AI with Python: LLMs, RAG, Agents & LangGraph با مهندسی هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

در این دوره، دنیس لینکوف، مدیر بخش یادگیری ماشین در شرکت Wisedocs، قابلیت‌های گوگل جیمینای را به طور کامل بررسی می‌کند. جیمینای یک مدل هوش مصنوعی چندوجهی است که برای بهبود کارهای روزمره طراحی شده است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از آن برای ایده‌پردازی، نگارش ایمیل و گزارش‌های جامع استفاده کنند. همچنین، آن‌ها با استفاده از نمونه‌ها و تمرین‌های عملی، نحوه خلاصه‌سازی ویدیوهای یوتیوب را تجربه می‌کنند. دوره شامل آموزش استفاده از جیمینای در پلتفرم‌های بومی گوگل مانند سویت، مپس و فلایتس است که کارهای پیچیده‌ای مانند برنامه‌ریزی سفر را ساده می‌سازد. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با کاربردهای خلاقانه جیمینای آشنا می‌شوند؛ از جمله تولید تصاویر و ویدیوها با خروجی‌های کاملاً قابل تنظیم. پس از اتمام دوره، آن‌ها توانایی ادغام هوش مصنوعی در فرایندهای کاری مختلف را کسب کرده و می‌توانند بهره‌وری و پروژه‌های خلاقانه خود را ارتقا دهند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا شوند و از آن‌ها برای افزایش کارایی و نوآوری در زمینه‌های مختلف بهره ببرند.
در دوره آموزشی Prompt Engineering with Gemini با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری و خلاقیت آشنا خواهید شد.

این دوره‌ آموزشی که برای مبتدیان طراحی شده است، مبانی GraphRAG (تولید مبتنی بر بازیابی افزوده گراف) را معرفی می‌کند. این یک تکنیک پیشرفته است که گراف‌های دانش را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا ارتباط متنی و دقت را افزایش دهد. این دوره که برای متخصصان و دانشجویانی که به‌تازگی با GraphRAG آشنا می‌شوند، طراحی شده، مفاهیم کلیدی مانند ساختارهای گراف، گره‌ها، یال‌ها و روابط را پوشش می‌دهد. همچنین، مهارت‌های عملی در ساخت و پیکربندی مدل‌های GraphRAG آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان در این دوره، از طریق تمرین‌های عملی و مثال‌های دنیای واقعی، با نحوه‌ یکپارچه‌سازی GraphRAG در فرآیندهای کاری موجود آشنا می‌شوند تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی غنی و مبتنی بر داده ایجاد کنند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا بتوانند از طریق پروژه‌های مختلف، این تکنیک را در یک خط تولید هوش مصنوعی مولد به کار ببرند و به درک کاملی از آن برسند. این دوره برای هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در هوش مصنوعی گسترش دهد و به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود دقت و ارتباط اطلاعات در سیستم‌های هوش مصنوعی است، مناسب است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای پیچیده گراف برای سازماندهی و بازیابی اطلاعات استفاده کنند و در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی مولد دقیق‌تر و کاربردی‌تری بسازند. این دوره درک عمیقی از اینکه چگونه GraphRAG می‌تواند به حل چالش‌های دنیای واقعی کمک کند، ارائه می‌دهد و شرکت‌کنندگان را برای پیاده‌سازی این تکنیک در پروژه‌های آینده آماده می‌سازد.
در دوره آموزشی GraphRAG Essential Training با تکنیک GraphRAG در هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به افراد علاقه‌مند به توسعه برنامه‌های موبایل با استفاده از فریم‌ورک Flutter و بهره‌گیری از قابلیت‌های یادگیری ماشین ارائه شده توسط Firebase ML Kit می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این دوره با مفاهیم اساسی و پیشرفته Firebase ML Kit آشنا شده و نحوه پیاده‌سازی ویژگی‌های متنوعی مانند برچسب‌گذاری تصاویر، تشخیص بارکد، تشخیص چهره و لبخند، تشخیص متن، ترجمه زبان و شناسایی زبان را در برنامه‌های Flutter فرا خواهند گرفت. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و ساخت پروژه‌های واقعی، دانش و مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های هوشمند اندروید و iOS را با استفاده از یک کدبیس مشترک در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی توسعه‌دهندگان در استفاده از قدرت یادگیری ماشین در برنامه‌های Flutter و آماده‌سازی آن‌ها برای آینده رو به رشد توسعه برنامه‌های هوشمند است.
در دوره آموزشی Flutter و Firebase ML Kit با نحوه ساخت برنامه‌های هوشمند موبایل با استفاده از قابلیت‌های یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

هوش مصنوعی در حال دگرگونی شیوه کار، خودکارسازی وظایف و تعامل با فناوری است. این دوره برای کمک به یادگیرندگان در ساخت عوامل مبتنی بر هوش مصنوعی، ربات‌های خودکارسازی، دستیاران چت و سیستم‌های مدیریت وظیفه با استفاده از ابزارهای متن‌باز طراحی شده است، بدون نیاز به اتکا به APIهای خارجی یا سرویس‌های مبتنی بر ابر. چه یک مبتدی باشید که در حال کاوش در هوش مصنوعی هستید و چه توسعه‌دهنده‌ای که به دنبال یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی است، این دوره رویکردی عملی برای ساخت راهکارهای خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در طول این دوره، یادگیرندگان تجربه عملی در توسعه دستیاران هوشمند کسب خواهند کرد که می‌توانند متن را پردازش کرده، به سوالات کاربران پاسخ دهند، وظایف تکراری را خودکار کنند و گردش کار را به طور موثر مدیریت نمایند. تمرکز بر پیاده‌سازی چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیران وظیفه هوشمند، خوانندگان اسناد، خزنده‌های وب و دستیاران بهره‌وری شخصی خواهد بود. با استفاده از مدل‌های محلی هوش مصنوعی، پایگاه‌های داده وکتور و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی، دانشجویان یاد خواهند گرفت که چگونه راهکارهای هوش مصنوعی را ایجاد کنند که به طور کامل بر روی دستگاه‌های خودشان، بدون هیچ گونه وابستگی به APIهای ابری، کار کنند.
در دوره آموزشی Mastering AI Agents Bootcamp: Build Smart Chatbots & Tools با ساخت عوامل هوش مصنوعی، ربات‌های خودکارسازی و چت‌بات‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

این دوره یکی از عملی‌ترین و جامع‌ترین دوره‌های آموزشی است که تاکنون برای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون طراحی شده است. چه دانشجو باشید، چه توسعه‌دهنده و چه پژوهشگر، این دوره گام به گام شما را از مبانی مطلق NLP راهنمایی می‌کند تا پروژه‌های کوچک خود را بسازید. این پروژه‌ها شامل یک مولد متن به سبک شکسپیر، یک تحلیلگر رزومه، و یک بازنویس جمله مبتنی بر مترادف هستند – تمام این‌ها تنها با استفاده از پایتون و NLTK انجام می‌شوند. شما تنها به یادگیری نظریه اکتفا نخواهید کرد، بلکه آن را به کار خواهید گرفت. هر بخش شامل بررسی دقیق کد، آزمون‌هایی برای سنجش درک شما، و پروژه‌های کوچکی است که می‌توانید با افتخار در نمونه کارهای خود به نمایش بگذارید. این دوره صرفاً بر NLTK تمرکز دارد و مدل‌های شبکه عصبی مدرن یا کتابخانه‌های ترانسفورمر مانند spaCy، BERT یا HuggingFace را پوشش نمی‌دهد. هدف این است که ابتدا با ساخت برنامه‌های کاربردی واقعی با ابزارهای ساده و قابل توضیح، بر مبانی مسلط شوید.
در دوره آموزشی Master NLP with NLTK in Python با مبانی و کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از کتابخانه NLTK در پایتون آشنا خواهید شد و پروژه‌های عملی متنوعی را در این زمینه می‌سازید.

به این دوره جامع خوش آمدید که به شما نحوه کار مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را آموزش می‌دهد! در سال‌های اخیر، LLMها حوزه هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و به برنامه‌هایی مانند ChatGPT، DeepSeek و دیگر دستیاران پیشرفته هوش مصنوعی قدرت بخشیده‌اند. اما این مدل‌ها چگونه متن شبیه به انسان را درک کرده و تولید می‌کنند؟ در این دوره، مفاهیم اساسی پشت LLMها، از جمله مکانیزم‌های توجه، ترانسفورمرها، و معماری‌های مدرن مانند DeepSeek را به تفصیل بررسی خواهیم کرد. در ابتدا، ایده اصلی مکانیزم‌های توجه را کاوش خواهیم کرد که به مدل‌ها اجازه می‌دهند روی مرتبط‌ترین بخش‌های متن ورودی تمرکز کنند و درک متنی را بهبود بخشند. سپس، به ترانسفورمرها، ستون فقرات LLMها، خواهیم پرداخت و تحلیل خواهیم کرد که چگونه پردازش موازی کارآمد متن را امکان‌پذیر می‌سازند و منجر به عملکردی پیشرو در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شوند. همچنین با خود-توجهی (self-attention)، رمزگذاری‌های موقعیتی (positional encodings) و توجه چند-سر (multi-head attention) آشنا خواهید شد که اجزای کلیدی هستند و به مدل‌ها کمک می‌کنند تا وابستگی‌های بلندمدت در متن را ثبت کنند. فراتر از اصول اولیه، DeepSeek را که یک مدل متن‌باز پیشرفته طراحی شده برای گسترش مرزهای کارایی و عملکرد هوش مصنوعی است، بررسی خواهیم کرد. شما درک خواهید کرد که DeepSeek چگونه مکانیزم‌های توجه را بهینه‌سازی می‌کند و چه چیزی آن را به یک رقیب قدرتمند برای سایر LLMها تبدیل کرده است.
در دوره آموزشی Introduction to LLMs Transformer,Attention, Deepseek pytorch با عملکرد، ساختار و کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) آشنا خواهید شد.