پی سی دانلود - یادگیری-ماشین

امروزه با پیچیده‌تر شدن ارتباطات داده‌ای، مدل‌های سنتی و رابطه‌ای دیگر پاسخگوی نیازهای مدرن نیستند. این دوره آموزشی به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از سطح صفر با دنیای پایگاه داده‌های گرافی آشنا کرده و آن‌ها را به سطحی برساند که بتوانند اپلیکیشن‌های دنیای واقعی را مدل‌سازی و اجرا کنند. در این مسیر آموزشی، تفاوت‌های بنیادین میان پایگاه داده‌های رابطه‌ای و گرافی بررسی می‌شود و نحوه استفاده سیستم‌های مدرن از گراف‌ها برای نمایش روابط پیچیده تدریس می‌گردد. تمرکز اصلی این دوره بر روی ابزارهای قدرتمندی نظیر Neo4j و زبان برنامه‌نویسی پایتون است تا دانش‌جویان بتوانند خطوط لوله داده‌ای خود را خودکارسازی کنند.
علاوه بر مفاهیم پایه، این دوره به مباحث پیشرفته‌تری همچون گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و تکنولوژی نوین GraphRAG می‌پردازد که در توسعه هوش مصنوعی نقش کلیدی دارند. شرکت‌کنندگان با تئوری گراف شامل مفاهیمی مانند گره‌ها، روابط، گراف‌های جهت‌دار و بدون دور (DAG) آشنا می‌شوند و الگوریتم‌های حیاتی نظیر کوتاه‌ترین مسیر، جستجوی اول سطح (BFS) و جستجوی اول عمق (DFS) را به صورت عملی پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین، این دوره با پوشش دادن مفاهیم RDF و SPARQL، دیدگاهی جامع از گراف‌های معنایی و ویژگی‌های آن‌ها ارائه می‌دهد. پروژه‌های عملی متعددی از جمله سیستم‌های مسیریابی و تشخیص کلاهبرداری در طول دوره گنجانده شده است تا یادگیری به صورت کاملاً کاربردی تثبیت شود.
این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان، از جمله توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی که به دنبال معماری‌های مدرن داده هستند، بسیار ارزشمند است. با توجه به استفاده روزافزون از گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های پیشنهادگر، تسلط بر این حوزه یک مزیت رقابتی بزرگ در بازار کار محسوب می‌شود.
در دوره Graph Databases: Neo4j, RDF, Knowledge Graphs & GraphRAG با مفاهیم، الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر گراف آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به عنوان یک راهنمای کامل و پروژه‌محور طراحی شده است تا شرکت‌کنندگان را با دنیای پیشرفته خودکارسازی (Automation) و عامل‌های هوشمند (AI Agents) آشنا کند. در طول این مسیر آموزشی، یادگیرندگان با تکنیک‌های عملی برای خودکارسازی وظایف تکراری و خسته‌کننده با استفاده از قدرت هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. هدف اصلی این دوره، ایجاد توانمندی در افراد برای ساخت انواع مختلفی از عامل‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند به صورت مستقل یا نیمه‌مستقل وظایف پیچیده را مدیریت کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته این برنامه آموزشی، تمرکز بر مفاهیم فنی و مدرنی نظیر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol - MCP) است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی خود را به پایگاه‌های داده متصل کنند تا امکان ذخیره‌سازی دانش به صورت بلندمدت فراهم شود. این ترکیبِ هوشمندانه میان خودکارسازی و ساخت عامل‌ها، فرصتی استثنایی را برای تمرین مهارت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد و هم‌زمان دانش فنی افراد را در زمینه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به شکل قابل توجهی ارتقا می‌دهد.
در دوره آموزشی AI Automation Workflow, AI Voice Agent, Vector Database, MCP با مفاهیم و ابزارهای پیشرفته خودکارسازی فرآیندها و مدیریت عامل‌های هوشمند آشنا خواهید شد.

امروزه هوش مصنوعی دیگر یک مفهوم مربوط به آینده در دنیای بازاریابی محسوب نمی‌شود؛ بلکه به واقعیتی ملموس تبدیل شده است که شیوه مدیریت کمپین‌ها، جذب سرنخ‌های فروش (Leads) و نهایی کردن قراردادها را در کسب‌وکارهای مدرن به کلی دگرگون کرده است. دوره جامع «مسترکلاس بازاریابی هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت ۲۰۲۶» به عنوان یک نقشه راه کامل و بدون حاشیه، به متخصصان کمک می‌کند تا از طریق یادگیری اصول صحیح نوشتن پرامپت‌ها، به‌کارگیری چت‌بات‌ها و استفاده از ابزارهای اتوماسیون، به شیوه‌ای هوشمندانه‌تر فعالیت کنند، در زمان خود صرفه‌جویی کرده و به رشد تصاعدی کسب‌وکارشان کمک نمایند.
این دوره به طور اختصاصی برای بازاریابان، کارآفرینان، فریلنسرها و صاحبان مشاغلی طراحی شده است که به دنبال عبور از حدس و گمان‌های غیرعلمی و رسیدن به نتایج واقعی و ملموس در دنیای تجارت هستند. در این مسیر آموزشی، تمرکز بر یادگیری تئوری‌های محض نیست؛ بلکه شرکت‌کنندگان دقیقاً مشاهده می‌کنند که چگونه می‌توان جریان‌های کاری (Workflows) مبتنی بر هوش مصنوعی را در یک سازمان مستقر کرد. آن‌ها می‌آموزند که چگونه پرامپت‌های قدرتمند و تاثیرگذاری بنویسند که خروجی‌های دقیق و باکیفیتی ارائه دهد.
علاوه بر این، بخش مهمی از آموزش‌ها به خودکارسازی وظایف تکراری اختصاص یافته است تا افراد بتوانند انرژی و زمان خود را به جای انجام امور روزمره و خسته‌کننده، بر روی استراتژی‌های کلان رشد متمرکز کنند. با تسلط بر تکنیک‌های ارائه شده، بازاریابان قادر خواهند بود محتواهای شخصی‌سازی شده تولید کنند، تحلیل‌های دقیق‌تری از رفتار مشتریان داشته باشند و در نهایت، نرخ تبدیل خود را به شکل چشمگیری افزایش دهند. این دوره به عنوان یک کاتالیزور عمل کرده و فاصله بین پتانسیل‌های هوش مصنوعی و پیاده‌سازی عملی آن در محیط‌های حرفه‌ای را کاملاً از بین می‌برد تا هر کسب‌وکاری بتواند در بازار رقابتی سال ۲۰۲۶ پیشرو باقی بماند.
در دوره آموزشی AI Marketing & Prompt Engineering Masterclass 2026 با نحوه استفاده کاربردی از هوش مصنوعی و خودکارسازی فرآیندهای بازاریابی آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی «مسترکلاس گوگل جمنای: از صفر تا صد» با هدف آزادسازی پتانسیل‌های بی‌نظیر هوش مصنوعی گوگل برای دانشجویان، متخصصان، تولیدکنندگان محتوا و توسعه‌دهندگان طراحی شده است. این مسیر آموزشی شرکت‌کنندگان را از مفاهیم پایه‌ای و ابتدایی به سمت کاربردهای پیچیده و واقعی در دنیای حرفه‌ای هدایت می‌کند. هدف اصلی این دوره، توانمندسازی افراد برای استفاده اعتمادبه‌نفس از ابزارهای هوش مصنوعی جهت افزایش بهره‌وری، شکوفایی خلاقیت و تقویت مهارت‌های حل مسئله است.
در طول این برنامه آموزشی، یادگیرندگان با ساختار درونی و نحوه عملکرد گوگل جمنای آشنا می‌شوند. یکی از بخش‌های کلیدی دوره، آموزش هنر «پرومپت‌نویسی» یا همان نوشتن دستورات اثرگذار است که به کاربر اجازه می‌دهد دقیق‌ترین پاسخ‌ها را از هوش مصنوعی دریافت کند. علاوه بر این، نحوه به‌کارگیری جمنای در حوزه‌های متنوعی نظیر تولید محتوای متنی و تصویری، تحلیل داده‌های پیچیده، دستیاری در برنامه‌نویسی، بهبود جریان‌های کاری تجاری و اتوماسیون اداری به طور کامل تشریح می‌شود.
در دوره آموزشی Google Gemini Masterclass: A Complete Gemini AI Zero to Hero با نحوه استفاده حرفه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی گوگل برای ارتقای بهره‌وری و خلاقیت آشنا خواهید شد.

دوره آموزشی مذکور با این هدف طراحی شده است که به توسعه‌دهندگان بیاموزد چگونه از ساخت چت‌بات‌های ابتدایی و ساده عبور کرده و به سمت خلق عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) هوشمند حرکت کنند؛ سیستم‌هایی که نه تنها قادر به پاسخگویی به سوالات هستند، بلکه می‌توانند کارهای مختلفی را به صورت خودکار انجام دهند. این مسترکلاس به عنوان تنها منبع مورد نیاز برای پر کردن شکاف میان اپلیکیشن‌های ساده‌ای که صرفاً یک لایه ظاهری برای مدل‌های زبانی (LLM Wrappers) هستند و سیستم‌های پیچیده و آماده تولید (Production-ready) شناخته می‌شود.
در حالی که اکثر توسعه‌دهندگان در سطح ساخت برنامه‌های ساده‌ای مانند «چت با فایل‌های PDF» متوقف شده‌اند، این دوره آموزشی سطوح بسیار عمیق‌تری را هدف قرار می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این مسیر، معماری یک اپلیکیشن عامل‌محور و فول‌استک را از پایه و با استفاده از فریم‌ورک‌های قدرتمندی نظیر Angular برای بخش کاربری و Node.js برای بخش سرور پیاده‌سازی می‌کنند. همچنین در این فرایند، پروتکل‌های پیشرفته‌ای مانند MCP (Model Context Protocol) و خط لوله‌های پیشرفته RAG به صورت عملی مورد استفاده قرار می‌گیرند. دلیل اهمیت این دوره در تغییر رویکرد صنعت از «هوش مصنوعی مولد» (Generative AI) به سمت «هوش مصنوعی عامل‌محور» (Agentic AI) نهفته است. امروزه شرکت‌های بزرگ دیگر تنها به دنبال تولید متن نیستند، بلکه به دنبال عامل‌هایی می‌گردند که بتوانند پایگاه‌های داده را پرس‌وجو کنند، ابزارهای مختلف را اجرا نمایند و به طور مستقل دست به اقدام بزنند. این دوره آموزشی توسعه‌دهندگان را در خط مقدم این تحول تکنولوژیک قرار می‌دهد.
در طول این مسیر، یک پلتفرم هوش مصنوعی در سطح حرفه‌ای ساخته می‌شود که دارای یک رابط کاربری مدرن با انگولار و یک بک‌اند مستحکم با Node.js و Express است. تمرکز اصلی بر یادگیری صرفِ نحو (Syntax) نیست، بلکه آموزش معماری پشت سیستم‌های خودگردان (Autonomous Systems) در اولویت قرار دارد. 
در دوره آموزشی Agentic AI Full‑Stack Masterclass: RAG, MCP & AI Agents با مفاهیم و روش‌های ساخت سیستم‌های خودکار و پیشرفته هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه یک عامل (Agent) هوش مصنوعی عمومی را بسازند که بتواند ابزارهای مختلف موجود بر روی دستگاه آن‌ها را هماهنگ و مدیریت کند. این ابزارها شامل قابلیت‌هایی مانند خواندن و تبدیل فایل‌ها، فراخوانی ابزارهای شخص ثالث نظیر جستجوی وب و اجرای کد، و در نهایت تحویل نتایج به یک مرورگر محلی هستند. تمرکز اصلی این دوره بر ایجاد یک عامل با یک حلقه اجرایی است که بتواند تاریخچه مکالمات را حفظ کند. این عامل از قابلیت فراخوانی ابزار (Tool Calling) برای انتخاب ابزارها و استدلال‌های مناسب استفاده می‌کند، پیام‌ها را بر اساس نتایج ابزارها به‌روزرسانی می‌کند و در نهایت، تصمیم می‌گیرد که چه زمانی عملیات را متوقف کند.
در طول دوره، شرکت‌کنندگان با نحوه مدیریت محتوا از طریق تکنیک‌های خلاصه‌سازی (Summarization) و بازیابی اطلاعات (Retrieval) آشنا خواهند شد. همچنین، روش‌های افزودن ارزیابی‌ها (Evals) برای شناسایی شکست‌ها و خطاها در عملکرد عامل آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، به مبحث مهم افزودن گاردریل‌ها (Guardrails) و بررسی‌های "انسان در حلقه" (Human-in-the-loop checks) برای اقدامات حساس پرداخته می‌شود تا از ایمنی و دقت عامل اطمینان حاصل شود. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان یک عامل هوشمند در اختیار خواهند داشت که می‌توانند به‌طور مستمر آن را با ابزارهای جدید، پروتکل‌های تازه و رابط‌های کاربری بیشتر گسترش دهند و توسعه دهند. این عامل یک پایه قوی برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار و انعطاف‌پذیر است.
در دوره آموزشی Build an AI Agent from Scratch, v2 با نحوه ساخت، توسعه و ارزیابی یک عامل هوش مصنوعی با قابلیت فراخوانی و هماهنگی ابزارها آشنا خواهید شد.

مبانی یادگیری ماشین: ساخت مدل‌های هوش مصنوعی در سطح تخصصی یک برنامه جامع و مناسب برای مبتدیان است که طراحی شده تا شرکت‌کنندگان را از مفاهیم بنیادی به سمت تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین هدایت کند. این دوره یک مسیر ساختاریافته و کامل را برای تسلط بر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و مدل‌سازی یادگیری ماشین فراهم می‌کند، خواه فرد در برنامه‌نویسی تازه‌کار باشد یا به دنبال تقویت مجموعه مهارت‌های خود در هوش مصنوعی باشد.
شرکت‌کنندگان در این دوره کار خود را با یادگیری برنامه‌نویسی پایتون، که زبان ضروری برای توسعه مدرن هوش مصنوعی است، آغاز می‌کنند. در مرحله بعد، یک پایه ریاضی قوی از طریق مباحث آمار و آزمون فرضیه ایجاد خواهد شد. این دانش، ذهنیت تحلیلی لازم برای تفسیر مطمئن داده‌ها را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. با پیشرفت در دوره، آنها تجربه‌ عملی در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها کسب می‌کنند – این‌ها مهارت‌های کلیدی هستند که هر متخصص یادگیری ماشین برای آماده‌سازی و درک مجموعه‌داده‌های واقعی به آن‌ها متکی است.
در نهایت، شرکت‌کنندگان عمیقاً وارد حوزه یادگیری ماشین می‌شوند؛ جایی که نحوه طراحی، آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌هایی که امروزه در صنایع مختلف استفاده می‌شوند را خواهند آموخت. هر ماژول از این دوره عملی، جذاب و مناسب برای فراگیران با هر پیش‌زمینه‌ای طراحی شده است.
در دوره آموزشی Machine Learning Foundations: Build Expert-Level AI Models با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

انقلاب هوش مصنوعی فرا رسیده است، در حالی که سیستم‌های سازمانی همچنان با زبان جاوا قدرت می‌گیرند. توسعه‌دهندگان جاوا به یک روش مدرن و کاربردی برای ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه علم داده نیاز دارند. این دوره پاسخی مستقیم به این نیاز است و یک توسعه‌دهنده Spring Boot را به یک مهندس هوش مصنوعی با تقاضای بالا تبدیل می‌کند. در این دوره، موارد غیرضروری کنار گذاشته شده و دقیقاً نحوه ساخت ویژگی‌های هوش مصنوعی قوی و مقیاس‌پذیر با استفاده از الگوهای آشنای اکوسیستم Spring آموزش داده می‌شود. حرکت از مفاهیم بنیادی به سمت ویژگی‌های عملیاتی و آماده برای تولید (Production) به سرعت انجام می‌گیرد: شرکت‌کننده بر مکانیک اصلی مدل‌های LLM—مانند توکن‌ها (Tokens)، پرامپت‌ها (Prompts) و پنجره‌های محتوا (Context Windows)—که اجزای سازنده هر برنامه هوش مصنوعی هستند، تسلط پیدا خواهد کرد. اولین برنامه Spring AI خود را از پایه خواهد ساخت. فراتر از تولید متن، ادغام قابلیت‌هایی چون تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار (TTS)، تبدیل گفتار به متن (STT) و قابلیت‌های چندحالتی (Multimodal) (بینایی/صوتی) را می‌آموزد. همچنین، خطوط لوله (Pipelines) تعدیل (Moderation) را با استفاده از هر دو مدل OpenAI و مدل رایگان Mistral پیاده‌سازی خواهد کرد.
در دوره آموزشی Spring AI: Build Java AI Apps, Chatbots & RAG Systems (2026) شما با نحوه ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در برنامه‌های Spring Boot با استفاده از فریم‌ورک Spring AI آشنا خواهید شد.

دوره «راهنمای کامل زیرساخت هوش مصنوعی: از صفر تا صد»، یک برنامه نهایی و کامل از ابتدا تا انتها است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بر زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی به تسلط برسند. فرقی نمی‌کند که فرد یک مهندس مشتاق هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا متخصص یادگیری ماشین باشد، این دوره او را از اصول بسیار اولیه لینوکس، رایانش ابری و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تا مباحث پیشرفته‌تری مانند آموزش توزیع‌شده، ارکستراسیون کوبرنتیس، عملیات یادگیری ماشین (MLOps)، قابلیت مشاهده (Observability)، و استقرار هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) هدایت می‌کند. در طول فقط ۵۲ هفته، شرکت‌کننده از راه‌اندازی اولین ماشین مجازی GPU خود به مرحله طراحی و ارائه یک سیستم کامل زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی و آماده تولید (Production) پیشرفت خواهد کرد. این برنامه درسی جامع تضمین می‌کند که فرد هم مبانی نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای پرشتاب و در حال تحول زیرساخت هوش مصنوعی را کسب می‌کند. دوره با مبانی آغاز می‌شود: اینکه زیرساخت هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، و چگونه CPU، GPU و TPU (واحدهای پردازشی تنسور) به بار کاری مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول اساسی لینوکس را می‌آموزند، زیرساخت‌های ابری در AWS، گوگل کلود و آژور را بررسی می‌کنند و اعتماد به نفس لازم برای راه‌اندازی نمونه‌های محاسباتی GPU را به دست می‌آورند. از آنجا، آنها وارد مفاهیم کانتینرسازی با داکر، ارکستراسیون با کوبرنتیس و اتوماسیون با نمودارهای Helm می‌شوند—مهارت‌هایی که هر مهندس هوش مصنوعی باید بر آنها مسلط شود.
در دوره آموزشی The Complete Guide to AI Infrastructure: Zero to Hero با طراحی و اجرای یک سیستم کامل و آماده به کار زیرساخت هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

دنیای کسب‌وکار به سرعت در حال تغییر است و شکاف درآمدی بین کارگرانی که دارای مهارت‌های هوش مصنوعی هستند در مقایسه با کسانی که فاقد این مهارت‌ها هستند، رو به افزایش است. در حال حاضر، افرادی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند، 56% بیشتر درآمد کسب می‌کنند و این تفاوت در طول 12 ماه دو برابر شده است. پیش‌بینی می‌شود تا سال 2027، این اختلاف بسیار عظیم خواهد بود. بازار جهانی هوش مصنوعی قرار است در سال آینده به 900 میلیارد دلار برسد و 40% از اپلیکیشن‌های تجاری بر مبنای هوش مصنوعی اجرا خواهند شد. اگر فردی توانایی ساخت و توسعه با هوش مصنوعی را نداشته باشد، قطعاً از قافله عقب خواهد ماند. در حالی که بیشتر مردم مصرف‌کننده هوش مصنوعی خواهند بود، تنها عده کمی آن را توسعه خواهند داد. این دوره شرکت‌کننده را به یک توسعه‌دهنده تبدیل می‌کند. این دوره شامل بیش از 10 ساعت آموزش در قالب 70 درس است که هیچ مطلب اضافی و حاشیه‌ای ندارد. شرکت‌کننده به صورت کامل بر Google AI Studio و مدل Gemini مسلط می‌شود تا بتواند محتوای متنی، کد، تصاویر و صدا را تولید کند. همچنین، مباحثی مانند پخش زنده (Live Streaming)، نحوه اتصال به ابزارهای دیگر و چگونگی پایین نگه داشتن هزینه‌ها آموزش داده می‌شود. تمام تکنیک‌هایی که در این دوره ارائه می‌شوند، مستقیماً برای کاربردهای دنیای واقعی قابل استفاده هستند.
در دوره آموزشی Google AI Studio: Build real-world AI Apps with Gemini با توسعه اپلیکیشن‌های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از Google AI Studio و مدل Gemini آشنا خواهید شد.