پی سی دانلود - یادگیری-عمیق

این دوره شرکت‌کنندگان را از مبانی YOLO11 تا پیشرفته‌ترین کاربردهای هوش بصری (بینایی کامپیوتر) هدایت می‌کند. در این مسیر، آشکارسازی شیء (Object Detection)، تقطیع (Segmentation)، تخمین وضعیت (Pose Estimation) و دسته‌بندی تصاویر (Image Classification) توسط شرکت‌کنندگان مورد بررسی عمیق قرار می‌گیرد. همچنین، فراگیران یاد می‌گیرند چگونه با استفاده از YOLO11 نمودارهای تحلیلی ایجاد کرده و جابجایی اشیا را ردیابی کنند. فراتر از آموزش YOLO11، این دوره پروژه‌های کاربردی و واقعی را با استفاده از Streamlit برای ساخت رابط کاربری، افزایش دقت آشکارسازی با SAHI برای اشیاء کوچک، تخمین فاصله با Depth Pro، و کاوش در مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی چندوجهی مانند Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 را شامل می‌شود. مدل‌هایی که قابلیت‌های Zero-Shot Object Detection، تولید شرح تصویر (Image Captioning)، استدلال (Reasoning) و شناسایی نوری کاراکتر (OCR) را به ارمغان می‌آورند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان تجربه عملی گسترده‌ای با ابزارهای نوین کسب می‌کنند تا بتوانند چالش‌های کاربردی هوش بصری را به طور مؤثر حل نمایند. تمرکز بر به‌روزرسانی‌ها و قابلیت‌های جدید YOLO11، پیاده‌سازی عملی در Google Colab، شمارش ورودی و خروجی اشیاء با استفاده از DeepSORT، و ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی با Streamlit، تضمین‌کننده یک یادگیری جامع و کاربردی است. این آموزش با هدف توانمندسازی فراگیران برای به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی طراحی شده است.
در دوره آموزشی Complete Computer Vision Bootcamp: YOLO to Multimodal AI با ابزارها و مدل‌های پیشرفته هوش بصری و چندوجهی مانند YOLO11، DeepSORT، SAHI، Depth Pro، Qwen2.5-VL، Florence 2 و Google Gemini 2.5 آشنا خواهید شد.

این دوره به طور خاص برای علاقه‌مندان به حوزه یادگیری ماشین طراحی شده است. این برنامه آموزشی توسط یک دانشمند داده و یک متخصص یادگیری ماشین طراحی شده تا دانش و تجربیات آن‌ها به شیوه‌ای ساده و قابل فهم به شرکت‌کنندگان منتقل شود. هدف از این دوره کمک به یادگیری نظریه‌های پیچیده، الگوریتم‌ها و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی به شیوه‌ای آسان است. در این دوره، دانشجو گام به گام به دنیای یادگیری ماشین هدایت می‌شود. با گذراندن هر بخش آموزشی، شرکت‌کنندگان مهارت‌های جدیدی کسب کرده و درک خود را از این زیرشاخه چالش‌برانگیز و در عین حال سودآور علم داده، ارتقا می‌دهند. این دوره به گونه‌ای انعطاف‌پذیر طراحی شده که می‌توان آن را با تمرکز بر آموزش‌های پایتون، آموزش‌های R، یا ترکیب هر دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R به پایان رساند. شرکت‌کننده می‌تواند زبان برنامه‌نویسی مورد نیاز برای مسیر شغلی خود را انتخاب نماید. این دوره همزمان که جذاب و هیجان‌انگیز است، عمیقاً به مباحث یادگیری ماشین می‌پردازد. 
در دوره آموزشی Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025] با اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و R آشنا خواهید شد.

کمپ آموزشی یادگیری ماشین برای مبتدیان ۲۰۲۵، سریع‌ترین راه برای شروع مسیر شما در برنامه‌نویسی پایتون، علم داده و یادگیری ماشین است و هیچ پیش‌نیاز قبلی لازم ندارد. این دوره با اصول بسیار پایه پایتون آغاز می‌شود: انواع داده، متغیرها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، مدیریت استثناها، کار با فایل‌ها و توسعه مبتنی بر تست. همچنین شرکت‌کنندگان با پایگاه‌های داده و APIها که برای مدیریت داده‌های دنیای واقعی ضروری هستند، کار خواهند کرد. پس از کسب مهارت کافی در پایتون، شرکت‌کنندگان به عمق یادگیری ماشین خواهند رفت. در این بخش، آنها گام به گام الگوریتم‌های کلیدی را بررسی و به کار خواهند برد.
در دوره آموزشی The Complete Machine Learning Bootcamp for Beginners 2025 با مبانی برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند از یک مبتدی مطلق به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای تبدیل شوند. در این مسیر، شرکت‌کنندگان مهارت‌های برنامه‌نویسی سنتی را با قدرت توسعه به کمک هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند. در ابتدا، دوره با اصول اولیه توسعه وب مانند HTML و CSS آغاز می‌شود تا پایه و اساس محکمی ایجاد گردد. سپس، به سراغ مبانی جاوا اسکریپت می‌رود تا شرکت‌کنندگان نحوه نوشتن منطق، مدیریت داده‌ها و ایجاد تعامل را بیاموزند. در ادامه، با React.js آشنا می‌شوند تا بتوانند رابط‌های کاربری مدرن، پویا و واکنش‌گرا بسازند. در نهایت، با استفاده از Nest.js و RESTful APIs، نحوه ایجاد بک‌اندهای امن و مقیاس‌پذیر و اتصال فرانت‌اند به پایگاه‌های داده واقعی را فرا می‌گیرند. در تمام طول دوره، به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود که چگونه از پرامپت‌های هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار برنامه‌نویسی استفاده کنند. این تکنیک به آن‌ها کمک می‌کند تا باگ‌ها را سریع‌تر پیدا کنند، نمونه کد تولید کنند و خلاقیت خود را بهبود بخشند. به جای تنها حفظ کردن دستورات، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با همکاری هوش مصنوعی، هوشمندانه‌تر کار کنند. این دوره کاملاً پروژه‌محور است و شرکت‌کنندگان با ساختن پروژه‌های واقعی، از جمله یک پروژه تمام‌عیار وب‌سایت دانشگاه، تمام آموخته‌های خود را به کار می‌گیرند. در پایان دوره، آن‌ها نه تنها می‌دانند چگونه یک برنامه کامل را از صفر بسازند، بلکه با مهارت استفاده از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به روند کاری خود نیز آشنا شده‌اند؛ مهارتی که امروزه برای توسعه‌دهندگان ضروری است.
در دوره آموزشی Full Stack AI Prompt/Vibe coding Developer from Zero to Pro با توسعه‌دهندگی تمام‌عیار به کمک هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شکلی واضح و عملی طراحی شده تا درک جامعی از شبکه‌های عصبی به دانشجویان ارائه دهد. این مسیر یادگیری از مفاهیم بسیار پایه آغاز شده و به تدریج به معماری‌های پیشرفته‌ای که امروزه در پژوهش‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازد. در ابتدا، دانشجویان با مفاهیم پایه‌ای پرسبترون‌ها و پرسبترون‌های چندلایه، که سنگ‌بنای مدل‌های شبکه‌های عصبی هستند، آشنا می‌شوند. در ادامه، گام‌به‌گام به اصول آموزش شبکه‌ها مانند روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها (Xavier و He)، توابع هزینه و استراتژی‌های بهینه‌سازی پرداخته می‌شود. تکنیک‌های منظم‌سازی مانند درون‌ریزی (dropout) و نرمال‌سازی دسته‌ای (batch normalization) نیز پوشش داده می‌شوند تا دانشجویان با نحوه بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش‌برازش آشنا شوند. پس از تکمیل مباحث پایه، دوره به شبکه‌های عمیق پیش‌خور، اتصالات پسماند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) گسترش می‌یابد. دانشجویان در این بخش می‌بینند که چگونه از شبکه‌های عصبی کانولوشنی هم به صورت نظری و هم عملی با استفاده از کتابخانه PyTorch استفاده می‌شود. همچنین، نحوه پیاده‌سازی معماری‌های مشابه در زبان‌های Julia و MATLAB نیز توضیح داده می‌شود. سپس، دوره به سمت شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، LSTM‌ها، GRUها و مدل‌های زمانی پیش می‌رود، که دانشجویان را برای کار با داده‌های توالی و مسائل پیش‌بینی آماده می‌سازد. در بخش‌های پایانی، مکانیزم‌های توجه (attention mechanisms) و ترنسفورمرها که امروزه ابزارهای استانداردی در پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر هستند، پوشش داده می‌شوند. همچنین، خودرمزگذارها (autoencoders)، خودرمزگذارهای متغیر (variational autoencoders)، مدل‌های احتمالی مانند شبکه‌های عصبی بیزی، و رویکردهای خودسازمان‌دهنده مانند شبکه‌های کوهنن مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، دوره شامل مباحثی درباره شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) و سایر معماری‌های تخصصی مانند شبکه‌های اکو استیت و ODEs عصبی می‌شود، که تضمین می‌کند دانشجویان با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها آشنایی پیدا کنند.
در این دوره آموزشی Neural Networks with Python : 1 با ساختار و کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی آشنا می‌کند.

این دوره یک آشنایی کامل با یادگیری تقویتی عمیق است. یادگیری تقویتی عمیق روش‌های یادگیری تقویتی را با شبکه‌های عصبی عمیق پیوند می‌دهد. تمرکز اصلی بر درک مفاهیم و پیاده‌سازی عملی آن‌ها است. این دوره با مرور اصول اولیه یادگیری تقویتی و چگونگی عملکرد تقریب توابع با استفاده از شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود. سپس، به روش‌های مبتنی بر ارزش مانند شبکه‌های Q عمیق (DQN) و نسخه‌های پیشرفته‌تر آن‌ها پرداخته می‌شود. همچنین الگوریتم‌های گرادیان سیاست مانند PPO, DDPG, TD3, و SAC و تکنیک‌های پیشرفته برای اکتشاف، یادگیری مبتنی بر مدل، و آموزش چند عاملی را پوشش می‌دهد. این دوره یک رویکرد عملی دارد و شامل تمرین‌های کدنویسی با استفاده از PyTorch است. شرکت‌کنندگان در این دوره، عوامل هوشمند خود را می‌سازند، با محیط‌هایی مانند بازی‌های آتاری و شبیه‌سازی‌های رباتیک آزمایش می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه یک فرایند توسعه مناسب برای تحقیقات و کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق را تنظیم کنند. علاوه بر الگوریتم‌های اصلی، موضوعات مهم و مدرن دیگری نیز پوشش داده می‌شوند. از جمله این مباحث می‌توان به اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی، مکانیسم‌های توجه، مدل‌های جهان، آموزش توزیع‌شده، و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی اشاره کرد. این موضوعات به شرکت‌کنندگان دیدگاهی گسترده‌تر درباره نحوه کاربرد عملی یادگیری تقویتی عمیق در دنیای واقعی می‌دهند.
در دوره آموزشی Deep Reinforcement Learning با ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی عمیق آشنا خواهید شد.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده 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.

این دوره آموزشی برای دانشجویانی طراحی شده که می‌خواهند از یک برنامه‌نویس مبتدی به یک متخصص در کتابخانه نام‌پای تبدیل شوند. نام‌پای زیربنای اصلی تقریباً تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از جمله این کتابخانه‌ها می‌توان به سای‌پای (SciPy)، پانداس (Pandas)، پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) اشاره کرد. این دوره به افراد کمک می‌کند تا چالش‌های رایج در یادگیری نام‌پای را پشت سر بگذارند و از صرفاً استفاده از توابع فراتر رفته و به درکی عمیق از عملکرد داخلی آن برسند. این دوره یک آموزش ساده در مورد توابع نام‌پای نیست. بلکه رویکرد آن بر پرورش تفکر نام‌پای در دانشجویان تمرکز دارد تا بتوانند با اطمینان، کدهای حرفه‌ای را نوشته و اشکال‌زدایی کنند. دانشجویان در طول دوره با مفاهیم گام‌به‌گام و از طریق تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌های واقعی و آزمون‌ها آشنا می‌شوند. در پایان این دوره، آن‌ها تنها توابع نام‌پای را نمی‌شناسند، بلکه نحوه عملکرد آن در پشت پرده محاسبات مربوط به سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نیز درک خواهند کرد. این دانش به دانشجویان اعتماد به نفس لازم برای کار با کتابخانه‌های پیشرفته و پروژه‌های دنیای واقعی را می‌دهد.
در دوره آموزشی NumPy Mastery for Machine Learning & AI-Beginner to Pro 2025 با کتابخانه نام‌پای، نحوه تفکر در آن، و کاربردهای آن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.