پی سی دانلود - یادگیری-عمیق

این دوره جامع با هدف آزادسازی پتانسیل هوش مصنوعی مولد و Microsoft Copilot برای متحول کردن فرآیندهای کسب‌وکار، بهبود تصمیم‌گیری و پیشبرد نوآوری طراحی شده است. این دوره جامع، متخصصان را با مهارت‌های پیشرفته‌ای تجهیز می‌کند تا از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Gemini، Claude، DeepSeek و Microsoft Copilot برای طیف گسترده‌ای از کاربردهای تجاری بهره‌برداری کنند.
در دوره Generative AI, ChatGPT, Copilot & AI Agents Masterclass 2025 با کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار آشنا خواهید شد.

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که فناوری‌های هوش مصنوعی مانند OpenAI ChatGPT، GPT-4، DALL-E، Midjourney و Stable Diffusion چگونه کار می‌کنند؟ در این دوره، شما اصول اولیه این کاربردهای پیشگامانه را یاد خواهید گرفت.
در دوره PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence، شما با اصول اولیه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به کمک کتابخانه پایتورچ آشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Mathematics for Data Science and Machine Learning using R با آموزش ریاضیات برای علوم داده و یادگیری ماشین با زبان آر اشنا خواهید شد.

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API با آموزش کامل تنسورفالو 2.0 اشنا خواهید شد.

اوپن‌سی‌وی (OpenCV) یا همان Open Computer Vision Library مجموعه ای از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی پردازش تصویر و یادگیری ماشین است. این مجموعه بیشتر بر پردازش تصویر بی درنگ (Real Time) تمرکز دارد. در ابتدا توسط اینتل ساخته و پشتیبانی می‌شد و هم اکنون توسط Willow Garage و Itseez پشتیبانی می‌گردد. استفاده از آن با پروانه فری بی‌اس‌دی آزاد است. اوپن سی وی کتاب‌خانه‌ای چندسکویی است و توسط سیستم عامل های ویندوز، لینوکس، مک اواس، آی او اِس و اندروید پشتیبانی می‌شود. همچنین دارای رابط برنامه نویسی به زبان های سی، سی++، پایتون، جاوا و متلب است. یکی از اهداف OpenCV فراهم کردن یک زیربنای بینایی کامپیوتر با کاربرد ساده است؛ به طوری که افراد بتوانند برنامه‌های بینایی نسبتاً پیچیده خود را به سرعت بسازند. کتابخانه OpenCV شامل بیش از ۵۰۰ تابع پیرامون موضوعات مختلف بینایی، از بررسی محصول کارخانه گرفته تا تصویربرداری پزشکی، امنیت، واسط کاربر، تنظیم دوربین، رباتیک و بینایی دوچشمی (استریو) است. از آنجا که همواره قرابت زیادی بین بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین وجود اشته است، OpenCV شامل یک کتابخانه یادگیری ماشین همه‌منظوره (۳MLL) نیز هست. این زیر کتابخانه، روی مباحث تشخیص الگوی آماری و دسته‌بندی تمرکز دارد.
در دوره آموزشی OpenCV Python For Beginners Hands on Computer Vision با آموزش مقدماتی پردازش تصویر با اوپن سی وی پایتون اشنا خواهید شد.