پی سی دانلود - یادگیری-ماشین

این مسترکلاس جامع به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مفاهیم اصلی یادگیری ماشین به سمت ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی آماده برای تولید و اجرا هدایت کند. این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، یا هر متخصص فناوری که به دنبال پیشرو بودن در انقلاب هوش مصنوعی است، تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را فراهم می‌آورد. در این بخش، به بررسی عمیق مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning) پرداخته می‌شود. شرکت‌کننده با مفاهیمی مانند جاسازی‌ها (embeddings)، ترانسفورمرها (transformers) و مدل‌های انتشار (diffusion models) که قدرت‌بخش هوش مصنوعی مدرن هستند، آشنا خواهد شد. همچنین نحوه کار مدل‌های بنیادین (foundation models) کلیدی مانند GPT، Claude و Stable Diffusion به طور عملی تشریح می‌شود. این بخش بر ساخت و تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای تولید محاوره و متن تمرکز دارد. تکنیک‌هایی مانند قطعه‌بندی واژگان (tokenization)، دسته‌بندی متن (text classification)، مدل‌سازی موضوع (topic modeling) و شناسایی موجودیت نامدار (named entity recognition) آموزش داده می‌شود. همچنین درک کاملی از معیارهای ارزیابی و بنچمارک‌های مورد استفاده توسط رهبران صنعت کسب خواهد شد. برای کاربردهای تخصصی، نحوه پیاده‌سازی تنظیم دقیق تحت نظارت (supervised fine-tuning) آموزش داده می‌شود.
در دوره آموزشی Mastering Generative AI From Neural Networks to Multi-Agents با مفاهیم یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، تولید تصویر و تکنیک‌های پیشرفته سفارشی‌سازی مدل آشنا خواهید شد.

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 جامع، مرزهای پیشرفتهٔ تقاطع هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار را از طریق معماری انقلابی زیرعامل‌های کلود کد (Claude Code) بررسی می‌کند. هدف این است که شرکت‌کنندگان یاد بگیرند چگونه دستیارهای هوش مصنوعی تخصصی را به کار گیرند که به عنوان یک تیم توسعه هماهنگ با یکدیگر همکاری می‌کنند. این رویکرد، نحوهٔ طراحی، ساخت و نگهداری نرم‌افزارهای مدرن را از اساس متحول می‌کند. این دورهٔ آموزشی فراتر از مفاهیم تئوری، به پیاده‌سازی عملی زیرعامل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد که برای جنبه‌های مختلف چرخه عمر توسعه نرم‌افزار طراحی شده‌اند. در این مسیر، دانشجو با مفاهیم فنی عمیقی همچون معماری کلود کد آشنا می‌شود و درک می‌کند که این سیستم چگونه هم به عنوان سرور و هم به عنوان کلاینت پروتکل زمینه مدل (MCP) عمل می‌کند و نقشش در توسعه با کمک هوش مصنوعی چیست. همچنین، نحوهٔ طراحی و استقرار سیستم‌های زیرعامل را یاد می‌گیرد و به درک کاملی از نحوهٔ عملکرد و مزایای این زیرعامل‌ها دست می‌یابد. علاوه بر این، دوره شامل تمرکز عمیقی بر راه‌اندازی و ادغام سرورهای MCP است تا قابلیت‌های کلود کد گسترش یابد، به‌طوری که شرکت‌کنندگان با ادغام سه سرور MCP مختلف آشنا خواهند شد. علاوه بر موارد ذکر شده، این دوره بر پیاده‌سازی سیستم‌های حافظه سلسله مراتبی تاکید دارد که برای حفظ و بهبود کیفیت کمک هوش مصنوعی ضروری هستند. یکی از نکات کلیدی، به کارگیری تکنیک‌های پیشرفتهٔ مدیریت زمینه (Context Preservation) است تا انسجام و تداوم پروژه در طول جلسات متعدد توسعه حفظ شود. نهایتاً، این آموزش با تمرکز بر بهترین شیوه‌ها در سطح سازمانی و پیاده‌سازی گردش کار آمادهٔ شرکت‌ها با استفاده از زیرعامل‌های هوش مصنوعی، ضمن حفظ استانداردهای امنیتی و انطباق (Compliance)، تکمیل می‌گردد. همچنین، ما در حال کار بر روی تکمیل محتوای دوره با موضوعات بیشتری مانند GitHub Actions و GitHub CICD هستیم.
در دوره آموزشی Claude Code MasterClass : Generative AI-Assisted Development با نحوهٔ توسعهٔ نرم‌افزار به کمک زیرعامل‌های هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

در این دورهٔ عملی، مگان سیلوی، مشاور علوم داده، شرکت‌کنندگان را در مسیر ساخت برنامه‌های کاربردی وب با استفاده از Streamlit هدایت می‌کند. به طور خاص، شرکت‌کنندگان یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered coding assistant) را در محیط Streamlit خواهند ساخت. این دستیار به آن‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و API شرکت OpenAI، داشبوردهای دادهٔ تعاملی را تولید، اصلاح و نگهداری کنند. در ابتدا، شرکت‌کنندگان با ساخت یک دستیار هوش مصنوعی ساده مبتنی بر چت در Streamlit آغاز خواهند کرد. سپس، نحوهٔ بارگذاری، آماده‌سازی و تحلیل داده‌های خود را در Streamlit فرا خواهند گرفت. در مرحلهٔ بعد، از طریق تعاملات مکالمه‌ای با یک دستیار هوش مصنوعی جاسازی‌شده، داشبوردهای پویا همراه با فیلترها و انواع گوناگونی از بصری‌سازی‌ها (ویژوال‌ها) را ایجاد خواهند کرد. در نهایت، آموزش داده می‌شود که چگونه داشبورد هوش مصنوعی کاملاً کاربردی خود را آزمایش کرده، نگهداری کنند و آن را بر روی Streamlit Community Cloud مستقر سازند. این دوره جامع، مهارت‌های لازم برای ساخت ابزارهای داده‌ای قدرتمند و تعاملی را با تمرکز بر بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Build with AI: AI-Powered Dashboards with Streamlit با ساخت برنامه‌های کاربردی وب تعاملی مبتنی بر داده و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

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.

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 یک برنامه آموزشی عملی است که شرکت‌کنندگان در آن یاد می‌گیرند که چگونه OpenAI، Ollama و کتابخانه‌های انتزاعی جدید Microsoft-Extensions-AI (MEAI) را در دات‌نت ادغام کرده و طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد (GenAI) را بسازند. این برنامه‌ها شامل موارد متعددی می‌شوند، از جمله: چت‌بات‌ها و جست‌وجوی معنایی، تا تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و تحلیل تصویر. این دوره برای کمک به توسعه‌دهندگان طراحی شده تا بتوانند از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای ساخت راه‌حل‌های نوآورانه در چارچوب دات‌نت بهره ببرند. در طول این دوره، شرکت‌کنندگان با مباحث کلیدی متعددی آشنا می‌شوند. ابتدا، آن‌ها با اکوسیستم هوش مصنوعی در دات‌نت آشنا خواهند شد. این بخش شامل شناخت کتابخانه‌های انتزاعی جدید مایکروسافت مانند Microsoft-Extensions-AI است که امکان ادغام و جابه‌جایی آسان بین ارائه‌دهندگان مختلف مدل‌های زبانی بزرگ مانند OpenAI، Azure AI، Ollama و حتی مدل‌های میزبانی‌شده شخصی را فراهم می‌کند. سپس، شرکت‌کنندگان نحوه راه‌اندازی و پیکربندی ارائه‌دهندگان مدل‌های زبانی بزرگ را می‌آموزند. این شامل تنظیماتی برای GitHub Models، Ollama و Azure AI Foundry است تا بتوانند بهترین گزینه را برای موارد استفاده خود انتخاب کنند. بخش مهم دیگر، آموزش استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تکمیل متن با مدل‌های OpenAI gpt-5-mini و Ollama llama3.2 است. در این قسمت، آن‌ها یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از دات‌نت، مدل‌های زبانی بزرگ را برای انجام وظایفی مانند طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی، استخراج داده، تشخیص ناهنجاری، ترجمه و تحلیل احساسات ادغام کنند.
در دوره آموزشی GenAI for .NET: Build LLM Apps with OpenAI and Ollama با توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از دات‌نت و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه بدون نوشتن حتی یک خط کد، اپلیکیشن‌های قدرتمند هوش مصنوعی را در عرض چند دقیقه بسازند. ابزار انقلابی جدید گوگل، OPAL، توسعه اپلیکیشن را برای همه آسان می‌کند و قدرت مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند Gemini را به طور مستقیم در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این دوره دروازه‌ای برای خلاقان، صاحبان کسب‌وکارهای کوچک، مدرسان، یا هر فر د کنجکاو دیگری است تا ابزارهایی را که همیشه در ذهن داشته‌اند، بسازند. در این دوره جامع و گام‌به‌گام، شرکت‌کنندگان از یک مبتدی مطلق به یک سازنده مطمئن اپلیکیشن‌های بدون کد تبدیل خواهند شد. دستورالعمل‌های واضح و دقیقی برای استفاده از رابط کاربری ساده گوگل OPAL ارائه می‌شود؛ از نوشتن دستورات به زبان طبیعی گرفته تا کار با ویرایشگر بصری جریان کار. مفاهیم اصلی جریان‌های کاری هوش مصنوعی توضیح داده می‌شود و روش استفاده ازالگوهای آماده برای شروع سریع پروژه‌ها آموزش داده خواهد شد. در این دوره تنها به مباحث تئوری پرداخته نمی‌شود، بلکه تجربه عملی ساخت مینی‌اپلیکیشن‌های کاربردی به دست می‌آید که مشکلات دنیای واقعی را حل می‌کنند و بهره‌وری را افزایش می‌دهند. از ساخت ابزارهای تولید محتوای سفارشی و دستیارهای تحقیقاتی گرفته تا ابزارهای بازاریابی خودکار، شرکت‌کنندگان در پایان این دوره مجموعه‌ای از اپلیکیشن‌های قابل اشتراک‌گذاری خواهند داشت. پس از تکمیل دوره، گواهی پایان دوره به عنوان تأییدی بر مهارت‌های جدید در این زمینه پیشرفته اعطا خواهد شد.
در دوره آموزشی Learn Google OPAL : Building AI Mini-Apps (No Code Required) با روش ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی توسط ابزار گوگل OPAL 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.