پی سی دانلود - یادگیری-ماشین

فناوری تبدیل متن به دستورات پایگاه داده (Text-to-SQL) امروزه به عنوان یکی از قدرتمندترین و کاربردی‌ترین موارد استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در دنیای واقعی شناخته می‌شود. ایده اصلی این فناوری در عین سادگی، بسیار کارآمد است: کاربر سوال خود را به زبان فارسی یا انگلیسی ساده می‌پرسد و سیستم به طور خودکار کد SQL مربوطه را تولید و اجرا می‌کند. اگرچه پیاده‌سازی اولیه این فرآیند با استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT ساده به نظر می‌رسد، اما اجرای صحیح، ایمن و قابل اعتماد آن در لایه‌های بک‌اند یک سیستم حرفه‌ای، چالشی جدی است که نیاز به تخصص و دقت بالایی دارد.
این دوره آموزشی به جای تمرکز بر مفاهیم سطحی، به دانشجویان می‌آموزد که چگونه یک سیستم کامل و در سطح محصولات صنعتی (Production-style) برای تبدیل متن به SQL بسازند. این مسیر با بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Spring AI و Spring Boot و با تکیه بر پایگاه داده PostgreSQL طراحی شده است. تمرکز اصلی آموزش بر ارائه یک معماری شفاف و کنترل دقیق بر لایه‌های بک‌اند است تا برنامه‌نویسان بتوانند بدون وابستگی به جادوی مبهم هوش مصنوعی، بر تمامی فرآیندهای سیستم خود تسلط داشته باشند.
در دوره Spring AI Text-to-SQL: Turning Questions into SQL with LLMs با نحوه تبدیل هوشمندانه و ایمن پرسش‌های انسانی به کدهای پایگاه داده در یک محیط حرفه‌ای آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به صورت تخصصی بر حوزه نوین و پرطرفدار عامل‌های هوشمند (AI Agents) تمرکز دارد و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه با بهره‌گیری از توانمندی‌های کتابخانه LangChain و قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته‌ای نظیر Google Gemini، سیستم‌هایی فراتر از چت‌بات‌های ساده خلق کنند. در طول این مسیر آموزشی، دانش‌جویان با مفاهیم بنیادی و زیرساختی عامل‌های هوشمند آشنا شده و گام‌به‌گام به سمت طراحی سیستم‌های پیچیده و آماده برای ورود به بازار کار و محیط‌های تولیدی حرکت می‌کنند.
تفاوت کلیدی عامل‌های هوشمند با ابزارهای چت سنتی در توانایی آن‌ها برای «تفکر و استدلال» نهفته است. در این دوره، مدرس با رویکردی پروژه‌محور و عملی نشان می‌دهد که چگونه یک عامل هوشمند می‌تواند از ابزارهای مختلف استفاده کند، به پایگاه‌های داده و APIهای خارجی متصل شود، تاریخچه تعاملات با کاربر را به خاطر بسپارد و در نهایت وظایف دشوار و زمان‌بر را به صورت خودکار انجام دهد.
در دوره Agentic AI: Deploy LangChain AI Agent Projects to Production با طراحی و استقرار سیستم‌های خودمختار هوشمند آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز، هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال دگرگون ساختن صنعت فیلم‌سازی است؛ تحولی که ابعاد آن حتی از ظهور دوربین‌های دیجیتال نیز گسترده‌تر ارزیابی می‌شود. آنچه در گذشته به حضور تیم‌های بزرگ تولید، تجهیزات بسیار گران‌قیمت و زمان‌بندی‌های طولانی و طاقت‌فرسا نیاز داشت، امروزه با استفاده از قدرت پردازشی هوش مصنوعی و یک فرآیند خلاقانه سازمان‌یافته، به‌راحتی در دسترس همگان قرار گرفته است. این دوره آموزشی با تمرکز بر همین پتانسیل‌های نوظهور، مسیری گام‌به‌گام را برای خلق یک اثر سینمایی مدرن ترسیم می‌کند.
شرکت‌کنندگان در این مسیر آموزشی، با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در تک‌تک مراحل تولید آشنا خواهند شد. این فرآیند از مراحل زیربنایی مانند توسعه ایده و نگارش فیلم‌نامه آغاز شده و تا طراحی جلوه‌های بصری، تولید ویدیوهای واقع‌گرایانه، تدوین حرفه‌ای، صداگذاری، ساخت موسیقی متن و در نهایت خروجی گرفتن برای نمایش عمومی ادامه می‌یابد. هدف اصلی این است که هنرجویان بیاموزند چگونه خلاقیت انسانی خود را با توانمندی‌های ابزارهای دیجیتال ترکیب کنند تا بدون از دست دادن سبک شخصی و امضای هنری خود، سرعت تولید را به شکل چشمگیری افزایش دهند.
در دوره آموزشی AI Filmmaking با فرآیند کامل تولید فیلم به کمک ابزارهای نوین هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌طور توامان رو به افزایش است، روش‌های سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده کاربران نیستند. این دوره آموزشی با هدف عبور از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شده است تا به متخصصان نشان دهد چگونه می‌توانند سیستم‌های توصیه‌گر موجود را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی ارتقا بخشند. مدرس دوره، ریشابا میسرا، با تمرکز بر جنبه‌های فنی و عملی، مفاهیم کلیدی همچون تولید تعبیه‌ها (Embeddings)، بازرتبه‌بندی معنایی (Semantic Reranking) و مقابله با چالش «شروع سرد» (Cold Start) را تشریح می‌کند.
بخش مهمی از این آموزش به معماری‌های بومی هوش مصنوعی مولد (GenAI-native) اختصاص یافته است. این معماری‌ها امکان ایجاد تجربه‌های پویا و تعاملی مانند جستجوی گفتگو‌محور و توصیه‌های چندرسانه‌ای (Multimodal) را فراهم می‌کنند. شرکت‌کنندگان در این مسیر یاد می‌گیرند که چگونه از ساختارهای ایستا فاصله گرفته و به سمت سیستم‌هایی حرکت کنند که قادر به درک عمیق‌تری از نیات کاربران هستند.
در دوره Building LLM-Powered Recommendation Systems با مفاهیم و زیرساخت‌های نوین طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر GenAI آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی با هدف تبدیل کردن علاقه‌مندان به مهندسان خبره هوش مصنوعی طراحی شده است و مسیری شفاف و گام‌به‌گام را برای یادگیری پیش روی مخاطب قرار می‌دهد. در این برنامه آموزشی، تمرکز تنها بر ارائه تئوری‌ها و مفاهیم انتزاعی نیست، بلکه شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه سیستم‌های هوشمند واقعی را از صفر طراحی کرده و بسازند. یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، ایجاد درک عمیق از چرایی عملکرد الگوریتم‌هاست؛ به طوری که دانشجو صرفاً یک اپراتور ابزار نباشد، بلکه منطق پشت هر فناوری را به درستی درک کند.
در طول مسیر آموزشی، نحوه اتصال اجزای مختلف هوش مصنوعی از جمله داده‌کاوی، یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مورد بررسی قرار می‌گیرد. برخلاف بسیاری از دوره‌های مشابه که ابزارها را به صورت جزیره‌ای و جداگانه آموزش می‌دهند، این دوره بر روی یکپارچه‌سازی تمام این تخصص‌ها در قالب یک «جریان کاری مهندسی» (Workflow) تمرکز دارد؛ دقیقاً همان روشی که در صنایع پیشرو و پروژه‌های بزرگ تجاری در سطح جهان به کار گرفته می‌شود.
در دوره آموزشی Full Stack AI Engineering Bootcamp با فرآیند جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در صنعت آشنا خواهید شد.

دوره حاضر به عنوان یک نقشه راه کامل و تجربه‌ای دست‌اول، با هدف آموزش توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی طراحی شده است. تمرکز اصلی این آموزش بر ترکیب توانمندی‌های دو ابزار قدرتمند یعنی Dify و DeepSeek است تا دانش‌پذیران بتوانند از سطح مبتدی به مرحله‌ای برسند که توانایی پیاده‌سازی پروژه‌های پیچیده را داشته باشند. در طول این مسیر آموزشی، تمامی مراحل به صورت گام‌به‌گام تشریح می‌شود؛ از مباحث ابتدایی و زیرساختی گرفته تا استقرار خصوصی هوش مصنوعی (Private Deployment) که امنیت و کنترل بیشتری به سازمان‌ها می‌دهد.
یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، رویکرد پروژه-محور آن است. مدرس تلاش می‌کند تا به جای تمرکز صرف بر تئوری‌های خشک، فراگیران را با چالش‌های واقعی روبرو کند. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه اپلیکیشن‌هایی در سطح سازمانی خلق کنند و جریان‌های کاری هوشمند و خودکاری را طراحی نمایند که پیش از این نیاز به صرف زمان و نیروی انسانی بسیار داشت. این آموزش‌ها به گونه‌ای تدوین شده است که مستقیماً بر بهره‌وری فردی و حرفه‌ای اثر بگذارد و ارزش افزوده قابل توجهی را برای کسب‌وکارها به ارمغان بیاورد.
در دوره آموزشی Build AI Productivity Tools with Dify & DeepSeek in 3 Hours با نحوه ساخت و خودکارسازی برنامه‌های هوشمند کاربردی آشنا خواهید شد.

دنیای امروز تحت تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها قرار گرفته است؛ سیستم‌های پیشرفته‌ای که هسته اصلی ابزارهایی مانند ChatGPT را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا توانایی درک دستورات پیچیده، تولید محتوای خلاقانه، استدلال منطقی بر اساس متن و حتی استفاده از ابزارهای جانبی برای انجام وظایف خاص را داشته باشند. با این حال، نویسنده متن معتقد است که ساخت یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی که در سطح تجاری و تولیدی قابل اعتماد باشد، فراتر از نوشتن چند دستور ساده یا به اصطلاح "Prompting" است. برای رسیدن به یک خروجی پایدار، برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان باید با معماری زیرساختی این مدل‌ها آشنا شوند.
در دوره آموزشی LLM Engineering: Build Production-Ready AI Systems مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و تکنیک‌های پیشرفته توسعه هوش مصنوعی با نحوه ساخت اپلیکیشن‌های حرفه‌ای و مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

در سال ۲۰۲۶، دنیای فناوری از مرحله ساخت پوسته‌های ساده برای مدل‌های زبانی بزرگ عبور کرده است. امروزه صرفاً اتصال به یک مدل هوش مصنوعی کافی نیست؛ بلکه بازار کار به دنبال متخصصانی است که بتوانند اپلیکیشن‌هایی هوشمند، قابل اتکا و پیچیده ایجاد کنند. این دوره آموزشی با هدف پر کردن این شکاف مهارتی طراحی شده و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از سطح مبتدی به یک مهندس ارشد هوش مصنوعی ارتقا یابند. تمرکز اصلی این آموزش بر سه ستون اصلی اکوسیستم یعنی LangChain، LangGraph و LangSmith است که زیربنای برنامه‌های پیشرفته امروزی را تشکیل می‌دهند.
در بخش نخست، یادگیرندگان با چارچوب LangChain آشنا می‌شوند. این بخش فراتر از فراخوانی‌های ساده API می‌رود و بر استفاده از زبان بیان لنگ‌چین (LCEL) تمرکز دارد. این زبان به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا زنجیره‌های پیچیده‌ای از داده‌ها و مدل‌ها را به صورت کاملاً ماژولار و بهینه به یکدیگر متصل کنند. در ادامه، دوره به سراغ مبحث حیاتی «حافظه» و «حالت» در اپلیکیشن‌ها می‌رود. با استفاده از LangGraph، دانشجویان یاد می‌گیرند که چگونه عامل‌های هوشمند (Agents) بسازند که برخلاف برنامه‌های خطی ساده، دارای چرخه و منطق تصمیم‌گیری هستند. این مهارت برای ساخت سیستم‌هایی که نیاز به استدلال و اصلاح اشتباهات خود دارند، بسیار ضروری است.
در دوره آموزشی The Complete LangChain, LangGraph, & LangSmith Course (2026) با مفاهیم پیشرفته و کاربردی اکوسیستم لنگ‌چین برای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

در دنیای تکنولوژی و بازار کار پویای امروز، اسپرینگ بوت به عنوان مهارتی بی‌رقیب و شماره یک برای توسعه نرم‌افزارهای سازمانی به زبان جاوا شناخته می‌شود. تقاضا برای استخدام برنامه‌نویسانی که تسلط کافی بر اکوسیستم اسپرینگ دارند، به طرز چشمگیری افزایش یافته است؛ به طوری که این متخصصان معمولاً بالاترین سطح حقوقی را دریافت کرده و در معتبرترین موقعیت‌های شغلی جذب می‌شوند. این فریم‌ورک قدرتمند، در واقع ستون فقرات تعداد بی‌شماری از اپلیکیشن‌های مدرن را تشکیل می‌دهد و از استارتاپ‌های نوپا گرفته تا شرکت‌های عظیم در فهرست «فورچون ۵۰۰»، همگی برای زیرساخت‌های خود به آن تکیه کرده‌اند.
افزودن نام «اسپرینگ فریم‌ورک» به رزومه کاری، تنها یک مزیت ساده نیست؛ بلکه فرد را به یکی از برترین کاندیداها برای تصاحب جایگاه‌های شغلی در حوزه‌های توسعه سمت سرور (Backend)، توسعه تمام‌ساحه (Full-stack) و همچنین توسعه زیرساخت‌های ابری تبدیل می‌کند. یادگیری این ابزار به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا با سرعت و کارایی بسیار بالا، برنامه‌هایی بنویسد که نه تنها مقیاس‌پذیر هستند، بلکه امنیت و پایداری لازم برای محیط‌های تجاری را نیز دارا می‌باشند.
در دوره آموزشی Java Spring Framework, Spring Boot, Spring AI - Gen AI با فریم‌ورک Spring Boot و توسعه نرم‌افزارهای سازمانی پیشرفته آشنا خواهید شد.

در دنیای امروز که هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال تغییر دادن ساختارهای شغلی و مدیریتی است، درک دقیق مفاهیم پشت پرده ابزارهایی مانند ChatGPT برای هر متخصص یا مدیری به یک ضرورت تبدیل شده است. این دوره آموزشی با تمرکز بر نیازهای حرفه‌ای‌های دنیای کسب‌وکار و تکنولوژی طراحی شده است که فرصت کافی برای گذراندن دوره‌های طولانی آکادمیک را ندارند. رویکرد اصلی این برنامه، ساده‌سازی مفاهیم بسیار پیچیده ریاضی و محاسباتی است که در قلب مدل‌های زبانی بزرگ نهفته است. مدرس در این دوره از متدی منحصر‌به‌فرد استفاده می‌کند که در آن به جای کدنویسی‌های سنگین یا استفاده از فرمول‌های پیچیده دیفرانسیل و انتگرال، از ابزارهای ملموس‌تری مانند جداول اکسل برای شبیه‌سازی فرآیندها استفاده می‌شود. این روش به مخاطب اجازه می‌دهد تا به صورت بصری و گام‌به‌گام ببیند که چگونه داده‌های متنی به اعداد تبدیل می‌شوند و مدل چگونه می‌تواند از میان میلیاردها احتمال، کلمه بعدی را پیش‌بینی کند.
هدف اصلی این آموزش، ارتقای سطح سواد هوش مصنوعی (AI Literacy) در میان مدیران، توسعه‌دهندگان و استراتژیست‌ها است تا بتوانند با دیدی بازتر و دانش فنی عمیق‌تر، پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در سازمان خود هدایت کنند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که مدل‌هایی نظیر GPT-2 دقیقاً از چه اجزایی تشکیل شده‌اند و هر بخش چه نقشی در پردازش زبان ایفا می‌کند. این دوره تنها به مباحث تئوریک بسنده نمی‌کند، بلکه با ارائه تمرین‌های تعاملی، شکاف بین دانش نظری و کاربرد عملی را پر می‌کند. در نهایت، فرد آموزش‌دیده قادر خواهد بود با اعتمادبه‌نفس کامل در جلسات فنی حضور یافته، محدودیت‌ها و توانمندی‌های واقعی مدل‌های زبانی را تشخیص دهد و از افتادن در دام تبلیغات اغراق‌آمیز درباره هوش مصنوعی جلوگیری کند. این مسیر یادگیری سریع، یک پایه مستحکم برای هرگونه فعالیت آتی در حوزه هوش مصنوعی فراهم می‌سازد که تا سال‌ها اعتبار علمی و کاربردی خود را حفظ خواهد کرد.
در دوره آموزشی How AI & LLMs Work: A Fast-Track Crash Course for Busy Professionals با مفاهیم فنی LLMها، معماری مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد عملی آن‌ها در محیط‌های حرفه‌ای آشنا خواهید شد.