پی سی دانلود - یادگیری-ماشین

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که مایلند مهارت‌های خود را به عنوان متخصص یادگیری ماشین ارتقا دهند، اما نمی‌دانند از کجا شروع کنند. برای دستیابی به این هدف، نیازی به آموزش رسمی در علم داده نیست. در طول این دوره، مَت هریسون به عنوان مدرس، شرکت‌کنندگان را با مفاهیم کلیدی یادگیری ترکیبی آشنا می‌کند. در این دوره، روش‌های مختلف یادگیری ترکیبی از جمله بگینگ (Bagging)، بوستینگ (Boosting) و استکینگ (Stacking) بررسی می‌شوند. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه این روش‌ها را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند سایکیت‌لرن (scikit-learn) و ایکس‌جی‌بوست (XGBoost) پیاده‌سازی کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی در وظایف واقعی یادگیری ماشین مجهز خواهند شد. این دوره با گیت‌هاب کداسپیسز (GitHub Codespaces) یکپارچه شده است؛ یک محیط توسعه‌دهنده ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات محلی فراهم می‌کند. با استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز، می‌توان در هر زمان و از هر دستگاهی به صورت عملی تمرین کرد – و این در حالی است که از ابزاری استفاده می‌شود که به احتمال زیاد در محیط کار نیز با آن مواجه خواهید شد. برای شروع کار، مطالعه بخش "استفاده از گیت‌هاب کداسپیسز" همراه با این دوره توصیه می‌شود. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا درک عمیقی از یادگیری ترکیبی پیدا کرده و آن را در پروژه‌های خود به کار گیرند، که این امر به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و افزایش دقت پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. تأکید این دوره بر جنبه‌های عملی پیاده‌سازی و استفاده از ابزارهای صنعتی است تا شرکت‌کنندگان بتوانند دانش خود را مستقیماً در سناریوهای واقعی به کار گیرند و به متخصصانی کارآمد در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شوند.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning: Ensemble Learning با پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ترکیبی آشنا خواهید شد.

Lovable 2.0 با ترکیب یک AI هوشمندتر و عامل‌گرا (agentic) با یک رابط کاربری جدید و جسورانه (نسخه بهبود یافته نسبت به 1.0)، قابلیت‌های چندنفره قوی و ابزارهای امنیتی داخلی، آنچه را که ممکن است، بازتعریف می‌کند. طرز فکر "vibe-coding" شما را تشویق می‌کند تا بر روی ایده‌ها و تجربه کاربری تمرکز کنید، در حالی که AI Lovable مسئولیت سنگین و فنی کدنویسی را بر عهده می‌گیرد. چه یک توسعه‌دهنده باتجربه باشید و چه تازه شروع کرده‌اید، Lovable 2.0 به شما این قدرت را می‌دهد تا بدون موانع سنتی کدنویسی دستی، اپلیکیشن بسازید، تکرار کنید و آن‌ها را راه‌اندازی کنید. پس، چه چیزی Lovable 2.0 را از نسخه قبلی خود متمایز می‌کند؟ Chat Mode Agent جدید در قلب این تکامل قرار دارد. برخلاف دستیارهای ساده، این agent واقعاً عامل‌گرا است؛ زیرا در چندین مرحله استدلال می‌کند، زمینه پروژه شما را تجزیه و تحلیل می‌کند و به برنامه‌ریزی، اشکال‌زدایی و بهبود کار شما کمک می‌کند، مگر اینکه شما بخواهید تغییرات مستقیمی در کد ایجاد کند. این بدان معناست که می‌توانید طوفان فکری کنید، سؤال بپرسید و مشکلات پیچیده را به زبان طبیعی حل کنید، در حالی که همیشه کنترل جهت پروژه خود را در دست دارید.
در دوره آموزشی Learn AI Application Development with Lovable 2.0 با توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و امکانات پلتفرم Lovable 2.0 آشنا خواهید شد.

در این دوره، یادگیری عملی در اولویت قرار دارد و به شرکت‌کنندگان تجربه دست اول کار با مجموعه‌ داده‌های واقعی در صنایع و کاربردهای گوناگون ارائه می‌شود. از پیش‌بینی روند بازار سهام گرفته تا تحلیل رفتار مشتری، از پردازش زبان طبیعی تا تشخیص تصویر، فراگیران با طیف متنوعی از پروژه‌ها مواجه خواهند شد که چالش‌های پیش روی دانشمندان داده در دنیای پویای امروز را منعکس می‌کنند. هر پروژه در این دوره، که توسط متخصصان صنعت رهبری می‌شود، به دقت طراحی شده است تا بینش‌های ارزشمند و تکنیک‌های عملی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار دهد. خواه یک مبتدی باشید که به دنبال ایجاد یک پایه قوی است یا یک متخصص داده با تجربه که قصد دارد توانایی‌های خود را ارتقا دهد، این دوره برای تمام سطوح مهارت مناسب است و شما را در هر مرحله از پروژه‌ها راهنمایی می‌کند. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای کسب تجربه عملی گسترده و آمادگی برای ورود به عرصه حرفه‌ای علم داده فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Data Science Bootcamp 2025 : Build 365 Projects in 365 Days با کاربردهای متنوع علم داده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، دانش کاملی را در زمینه زبان برنامه‌نویسی R و کاربردهای آن در علم داده در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. این دوره با مبانی و مفاهیم اساسی R آغاز شده و به تدریج به موضوعات پیشرفته‌تری مانند دستکاری داده‌ها، ساختارهای داده، توابع، تحلیل داده‌ها، آمار توصیفی و تصویرسازی داده‌ها با استفاده از GGPLOT2 می‌پردازد. این دوره شامل تمرینات عملی، مطالعات موردی و پنج پروژه عملی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در حل مسائل واقعی علم داده تقویت کنند. هدف این دوره، آماده‌سازی افراد برای ورود به بازار کار به عنوان متخصصان علم داده با دانش و مهارت‌های لازم است.
در دوره آموزشی R Programming Ninja Course 2025:Data Science with 5 Projects با مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای علم داده با استفاده از زبان برنامه نویسی R آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فرد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در برنامه‌نویسی پایتون همراهی می‌کند و مهارت‌های لازم برای اتوماسیون سیستم و بهینه‌سازی عملکرد را به او می‌آموزد. این دوره همچنین مهارت‌های حیاتی برای اتوماسیون سیستم، مانند نوشتن اسکریپت‌ها برای کنترل سیستم عامل، خودکارسازی وظایف تکراری و تعامل با سیستم‌های خارجی را پوشش می‌دهد. او به مباحث چندنخی برای بهینه‌سازی عملکرد، پروفایل‌سازی حافظه و موضوعات پیشرفته مانند هم‌روندی خواهد پرداخت. این دوره همچنین او را برای کاربردهای واقعی پایتون، مانند خودکارسازی گردش کارها، مدیریت فایل‌ها و ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، آماده می‌کند. در پایان این دوره، او در پایتون ماهر خواهد شد و قادر به توسعه برنامه‌هایی خواهد بود که عملکرد سیستم او را بهینه می‌کنند، گردش کارهای پیچیده را خودکار می‌سازند و مشکلات دنیای واقعی را به طور مؤثر حل می‌کنند. این دوره برای توسعه‌دهندگان مشتاق، علاقه‌مندان به اتوماسیون و هر کسی که به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون خود است، ایده‌آل است.
در دوره آموزشی Complete Python Programming : From Basics to Advance با مبانی و مفاهیم پیشرفته برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی بسازند، بدون آنکه درگیر پیچیدگی‌های تئوری شوند. شرکت‌کنندگان در این دوره به سرعت یاد خواهند گرفت که چگونه یک مدل تشخیص آتش مبتنی بر YOLO را راه‌اندازی کرده و آن را با FastAPI برای پردازش بک‌اند و Next.js برای رابط کاربری وب ادغام کنند. این رویکرد عملی به افراد امکان می‌دهد تا به جای غرق شدن در مباحث نظری عمیق، مستقیماً به سمت ساخت یک پروژه کاربردی حرکت کنند. در این دوره، موارد مختلفی مورد بررسی قرار می‌گیرد تا شرکت‌کنندگان تجربه جامعی به دست آورند. ابتدا، نحوه نصب و پیکربندی YOLO برای تشخیص آتش آموزش داده می‌شود، که گام اساسی برای شروع کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر است. سپس، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه یک بک‌اند FastAPI را برای تشخیص آتش در زمان واقعی راه‌اندازی کنند، که برای ارتباط سریع و مؤثر بین مدل و رابط کاربری ضروری است. همچنین، ساخت یک فرانت‌اند Next.js برای نمایش بصری نتایج تشخیص آتش نیز آموزش داده می‌شود، که به کاربران امکان می‌دهد وضعیت را به صورت گرافیکی مشاهده کنند. یکی دیگر از جنبه‌های مهم دوره، پیاده‌سازی یک سیستم هشدار برای اعلان‌های بلادرنگ است تا کاربران فوراً از وقوع آتش‌سوزی مطلع شوند. ذخیره و بازیابی کارآمد گزارش‌های تشخیص آتش نیز بخشی از برنامه آموزشی است که برای تحلیل‌های بعدی و بهبود سیستم اهمیت دارد. علاوه بر این، دوره بهینه‌سازی مدل‌های YOLO برای عملکرد بهتر را پوشش می‌دهد، که برای افزایش دقت و سرعت تشخیص حیاتی است. شرکت‌کنندگان همچنین با نحوه استقرار برنامه خود برای استفاده در محیط‌های واقعی آشنا می‌شوند و تجربه عملی در ساخت برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند.
در دوره آموزشی Build a Fire Detection with AI: YOLO, FastAPI & Next.js با ساخت یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی آشنا خواهید شد.

پایتون، زبانی محبوب و خوانا با رویکرد شی‌گرا است که هم قدرتمند است و هم یادگیری آن نسبتاً آسان. این دوره برای هر کسی، چه تازه‌کار در برنامه‌نویسی و چه توسعه‌دهنده‌ای باتجربه، طراحی شده است تا به او در شروع کار با پایتون کمک کند. در این دوره، جو مارینی ابتدا یک مرور کلی بر فرآیند نصب پایتون، سینتکس اصلی آن و مثالی از نحوه ساخت و اجرای یک برنامه ساده پایتون ارائه می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این دوره یاد می‌گیرند که چگونه با تاریخ و زمان کار کنند، فایل‌ها را بخوانند و بنویسند، و داده‌های JSON و XML را از وب بازیابی و تجزیه کنند. این مهارت‌ها برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب، تحلیل داده و بسیاری از حوزه‌های دیگر ضروری هستند. همچنین، این دوره شامل چالش‌های برنامه‌نویسی است که توسط CoderPad ارائه می‌شوند. این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد لحظه‌ای هستند که به شما امکان می‌دهند هم‌زمان با محتوای دوره، تمرین عملی کدنویسی داشته باشید و مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را ارتقا دهید. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم را درک می‌کنند، بلکه قادر به پیاده‌سازی آن‌ها در سناریوهای واقعی نیز خواهند بود. هدف نهایی این دوره، تجهیز شرکت‌کنندگان به دانش و ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون ماهر و کارآمد است.
در دوره آموزشی Learning Python با مبانی و کاربردهای عملی زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره برای همه‌ی افرادی که به دنبال تسلط بر هوش مصنوعی عامل‌محور در خودکارسازی تست هستند، چه تازه‌کار باشند و چه حرفه‌ای، طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره به دنیای آینده تست نرم‌افزار با خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی قدم می‌گذارند. این آموزش با دقت فراوان برای کسانی که قصد دارند برای اولین بار با هوش مصنوعی عامل‌محور آشنا شوند یا دانش خود را در این زمینه ارتقاء دهند، طراحی شده است. این دوره بینش‌های عمیقی را در مورد پیشرفته‌ترین ابزارها، چارچوب‌ها و روش‌هایی که صنعت تست نرم‌افزار را متحول می‌کنند، ارائه می‌دهد. این دوره توسط یکی از برجسته‌ترین مدرسان در این حوزه تدریس می‌شود که بیش از ۱۲ دوره آموزشی و ۲۵,۰۰۰ دانشجو را آموزش داده است. در صورت عدم رضایت از مفید بودن دوره، تضمین بازگشت وجه وجود دارد.
در دوره آموزشی Software Testing with AI Agents | Agentic AI Testing با خودکارسازی تست نرم‌افزار با استفاده از هوش مصنوعی عامل‌محور آشنا خواهید شد.