مهارت‌هایی یاد بگیر که واقعاً می‌توانی با آن‌ها بسازی

در این دوره آموزشی، به‌صورت عملی و پروژه‌محور یاد می‌گیریم چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) را برای کاربردهای خاص خودمان Fine-Tune کنیم. امروزه مدل‌هایی مانند LLaMA، Mistral، BERT، T5 و مدل‌های مبتنی بر Transformer توانایی‌های بسیار قدرتمندی دارند؛ اما برای رسیدن به بهترین عملکرد در یک حوزه تخصصی، معمولاً نیاز داریم آن‌ها را با داده‌های اختصاصی خودمان تنظیم کنیم. در این دوره از پایه با مفاهیم Fine-Tuning شروع می‌کنیم و سپس به تکنیک‌های پیشرفته و بهینه مانند LoRA، QLoRA و PEFT می‌پردازیم تا بتوانیم مدل‌های بزرگ را حتی با منابع سخت‌افزاری محدود آموزش دهیم. در طول دوره با استفاده از اکوسیستم Hugging Face، کتابخانه‌های Transformers، Datasets، PEFT، Accelerate و TRL مدل‌های مختلف را Fine-Tune کرده و پروژه‌های واقعی را پیاده‌سازی می‌کنیم. در این دوره چه چیزهایی یاد می‌گیریم؟ 🔹 آشنایی عمیق با معماری Transformer و مفاهیم پایه LLMها 🔹 کار با Hugging Face Transformers و مدل‌های Pre-trained 🔹 آماده‌سازی Dataset برای Fine-Tuning مدل‌های زبانی 🔹 تفاوت روش‌های مختلف Fine-Tuning و انتخاب روش مناسب 🔹 آموزش و Fine-Tuning مدل‌های BERT برای Classification 🔹 استفاده از Knowledge Distillation برای ساخت مدل‌های کوچک‌تر و سریع‌تر 🔹 Fine-Tuning مدل‌های DistilBERT و TinyBERT 🔹 Fine-Tuning مدل‌های T5 برای Text Summarization 🔹 Fine-Tuning Vision Transformer برای Image Classification 🔹 مفهوم Instruction Tuning و Chat Models 🔹 Fine-Tuning مدل‌های LLaMA برای ساخت مدل‌های مکالمه‌ای 🔹 Fine-Tuning مدل‌های Qwen برای کاربردهای مختلف 🔹 آشنایی کامل با LoRA (Low-Rank Adaptation) 🔹 Fine-Tuning بهینه با QLoRA و Quantization 🔹 استفاده از PEFT برای کاهش هزینه آموزش مدل‌های بزرگ 🔹 Fine-Tuning مدل‌های LLM روی Datasetهای شخصی 🔹 ساخت مدل‌های Voice و Audio با استفاده از LLMها و Qwen-TTS 🔹 Fine-Tuning مدل‌های صوتی با داده‌های اختصاصی پروژه‌هایی که در این دوره انجام می‌دهیم: ✅ ساخت مدل Classification اختصاصی با BERT ✅ تشخیص موجودیت‌های نامدار (NER) با مدل‌های Transformer ✅ ساخت سیستم خلاصه‌سازی متن با T5 ✅ Fine-Tuning مدل‌های LLM برای Chat و Instruction Following ✅ تنظیم مدل‌های LLaMA و Qwen روی داده‌های سفارشی ✅ استفاده از LoRA و QLoRA برای آموزش مدل‌های بزرگ با GPU محدود ✅ Fine-Tuning مدل‌های صوتی برای کاربردهای Voice AI این دوره مناسب چه کسانی است؟ این دوره برای افرادی مناسب است که: ✔ با Python آشنایی دارند و می‌خواهند وارد حوزه LLM Engineering شوند ✔ می‌خواهند مدل‌های زبانی موجود را برای پروژه‌های واقعی شخصی‌سازی کنند ✔ قصد دارند در حوزه Generative AI، NLP و مدل‌های مولد فعالیت کنند ✔ می‌خواهند به جای استفاده صرف از APIها، مدل‌های AI اختصاصی خودشان را بسازند ✔ علاقه‌مند به تحقیق و توسعه در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ هستند پیش‌نیازهای دوره: آشنایی متوسط با Python آشنایی اولیه با Machine Learning و Deep Learning آشنایی مقدماتی با PyTorch آشنایی کلی با مفاهیم Neural Networks

آیا می‌خواهید واقعاً درک کنید که مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) چگونه ساخته می‌شوند؟ در این دوره آموزشی، از سطح مفاهیم پایه شروع می‌کنیم و قدم‌به‌قدم یک مدل زبانی بزرگ را از صفر با استفاده از PyTorch پیاده‌سازی می‌کنیم. هدف این دوره فقط استفاده از مدل‌های آماده نیست؛ بلکه یاد می‌گیریم در پشت صحنه LLMها چه اتفاقی رخ می‌دهد و چگونه می‌توان یک مدل زبانی را ساخت، آموزش داد، بهبود داد و برای کاربردهای واقعی آماده کرد. در طول این دوره، معماری داخلی مدل‌های زبانی بزرگ، فرآیند آموزش، Alignment، Fine-Tuning و تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی مدل‌ها را بررسی خواهیم کرد. در این مسیر یاد می‌گیریم: 🔹 ساخت یک LLM کوچک از صفر و درک تمام مفاهیم کلیدی پشت آن 🔹 بررسی معماری Transformer و اجزای اصلی مدل‌های زبانی 🔹 تحلیل عمیق نحوه عملکرد مدل با Visualizationهای پیشرفته 🔹 پیاده‌سازی و درک مفاهیم داخلی یک Advanced LLM 🔹 ساخت فرآیند Alignment از صفر و آشنایی با نحوه هماهنگ‌سازی مدل‌ها با اهداف انسانی 🔹 انجام Fine-Tuning مدل‌های زبانی با استفاده از QLoRA 🔹 یادگیری تکنیک‌های کاهش هزینه آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها 🔹 بررسی ارتباط بین شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و مدل‌های مولد 🔹 توسعه درک عمیق‌تر از نحوه کارکرد مدل‌های Generative AI سرفصل‌های اصلی دوره: 📌 Coding a Small LLM from Scratch ساخت یک مدل زبانی کوچک و بررسی تمام مفاهیم پایه مورد نیاز 📌 Inside the AI Matrix Visualization و تحلیل عمیق ساختار داخلی LLMها 📌 Understanding Advanced LLMs بررسی معماری و مفاهیم پیشرفته مدل‌های زبانی 📌 Building Alignment Process from Scratch درک فرآیند Alignment و نحوه آموزش مدل برای رفتار بهتر 📌 Fine-Tuning LLMs with QLoRA افزودن مهارت‌های جدید به مدل‌های زبانی با روش‌های کم‌هزینه Fine-Tuning 📌 Origami + AI Learning بررسی ارتباط ایده‌های یادگیری، شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی 📌 Activating the Generative Model of Your Own Mind نگاهی عمیق‌تر به مدل‌های مولد و نحوه تفکر در مورد AI این دوره مناسب چه کسانی است؟ ✅ مهندسان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ✅ برنامه‌نویسان Python و PyTorch ✅ دانشجویان علاقه‌مند به Deep Learning ✅ افرادی که می‌خواهند از سطح استفاده‌کننده مدل‌های AI به سطح سازنده مدل برسند ✅ کسانی که می‌خواهند درک عمیقی از ChatGPT، Llama و مدل‌های مشابه داشته باشند پیش‌نیازهای پیشنهادی: آشنایی مقدماتی با Python آشنایی اولیه با Deep Learning آشنایی پایه با مفاهیم Neural Networks

در این دوره جامع، وارد دنیای Deep Learning (یادگیری عمیق) می‌شویم و مفاهیم اصلی، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده در ساخت مدل‌های هوش مصنوعی را از پایه یاد می‌گیریم. این دوره برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند درک عمیقی از شبکه‌های عصبی، معماری‌های مدرن یادگیری عمیق و نحوه پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Python و PyTorch داشته باشند. در طول این دوره ابتدا با مفاهیم پایه Deep Learning آشنا می‌شویم و سپس قدم‌به‌قدم به سمت ساخت و آموزش مدل‌های واقعی حرکت می‌کنیم. در این دوره یاد می‌گیرید: 🔹 مفاهیم پایه یادگیری عمیق و نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی 🔹 کار با Python، NumPy و PyTorch برای توسعه مدل‌های Deep Learning 🔹 ساخت و آموزش Artificial Neural Networks (ANNs) 🔹 مفهوم Gradient Descent و نحوه بهینه‌سازی مدل‌ها 🔹 جلوگیری از Overfitting با روش‌هایی مانند Regularization و Cross Validation 🔹 انتخاب Activation Function، Optimizer و Hyperparameterها 🔹 ساخت Feed Forward Neural Networks 🔹 ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین 🔹 کار با پروژه‌های عملی Deep Learning 🔹 آشنایی با Autoencoderها 🔹 اجرای مدل‌های Deep Learning روی GPU 🔹 طراحی و پیاده‌سازی Convolutional Neural Networks (CNNs) 🔹 پروژه‌های مرتبط با تصاویر و Computer Vision 🔹 Transfer Learning و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده 🔹 Neural Style Transfer 🔹 Generative Adversarial Networks (GANs) 🔹 Recurrent Neural Networks (RNNs) و مدل‌های GRU/LSTM 🔹 مباحث اخلاقی و آینده Deep Learning همچنین در بخش‌های ابتدایی دوره، مباحث ضروری Python شامل: ✅ ساختار داده‌ها در Python ✅ Indexing و Slicing ✅ Functions ✅ Flow Control ✅ کار با Text و Plotها بررسی می‌شود تا بتوانید بدون نیاز به پیش‌نیازهای پیچیده وارد دنیای Deep Learning شوید. این دوره مناسب چه کسانی است؟ این دوره برای: 🎯 دانشجویان و علاقه‌مندان هوش مصنوعی 🎯 برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد حوزه Machine Learning و Deep Learning شوند 🎯 Data Scientistها و تحلیلگرانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند 🎯 افرادی که قصد ساخت پروژه‌های واقعی AI دارند مناسب است. پیش‌نیازهای دوره برای شروع این دوره بهتر است با موارد زیر آشنایی اولیه داشته باشید: ✔ مفاهیم پایه برنامه‌نویسی ✔ آشنایی مقدماتی با Python ✔ آشنایی اولیه با ریاضیات پایه اما تمام مباحث مورد نیاز در طول دوره مرور و توضیح داده خواهد شد. اگر به دنبال یادگیری Deep Learning به صورت اصولی و پروژه‌محور هستید، این دوره می‌تواند مسیر شما را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی هموار کند.

آیا با کندی سرعت Pandas در پردازش فایل‌های سنگین مشکل دارید؟ در این دوره جامع، به سراغ کتابخانه قدرتمند Polars می‌رویم؛ ابزاری که بازی تحلیل داده در پایتون را تغییر داده است! 🔥 در این دوره آموزشی، ما از مفاهیم اولیه شروع می‌کنیم و تا مباحث پیشرفته مثل استفاده از GPU، کار با دیتابیس و پردازش بیش از یک میلیارد رکورد داده پیش می‌رویم. اگر دیتا ساینتیست، تحلیلگر داده یا برنامه‌نویس پایتون هستید، یادگیری Polars برای شما ضروری است. آنچه در این دوره یاد خواهید گرفت: آشنایی کامل با DataFrames و توابع Polars مقایسه عملی سرعت Polars و Pandas (تست ۱ میلیارد رکورد) نحوه استفاده از GPU برای افزایش سرعت پردازش اتصال به دیتابیس و مصورسازی داده‌ها (Visualization) انجام ۲ پروژه کامل و کاربردی 📌 سرفصل‌ها : کار با دیتا فریم‌ها خواندن و کار با فایل‌ها انتخاب و تغییر ستون‌ها توابع تجمیعی فیلتر کردن داده‌ها گروه‌بندی و مرتب‌سازی مدیریت داده‌های گم‌شده ادغام و اتصال داده‌ها اتصال به پایگاه داده مصورسازی داده‌ها توابع پنجره‌ای استفاده از GPU در Polars تست پردازش ۱+ میلیارد رکورد! مقایسه Pandas و Polars در داده‌های حجیم Polars و یادگیری ماشین پروژه اول پروژه دوم 🔔 فراموش نکنید که کانال را سابسکرایب کنید و نظرات خودتون رو درباره سرعت Polars برامون بنویسید! #python #polars #datascience #pandas #bigdata #پایتون #تحلیل_داده #دیتا_ساینس #برنامه_نویسی

دوره جامع FastAPI از صفر تا استقرار در دنیای واقعی اگر دنبال ساخت APIهای حرفه‌ای، سریع و امن با پایتون هستی، این دوره دقیقاً برای توست. قدم‌به‌قدم از مبانی شروع می‌کنیم و تا پیاده‌سازی در محیط تولید (Production) پیش می‌رویم: از راه‌اندازی و طراحی Endpointها، پایگاه‌داده، احراز هویت و مجوزها، تست‌نویسی و مهاجرت دیتابیس تا نسخه‌سازی با Git و دیپلوی نهایی. این دوره چه چیزهایی بهت می‌دهد؟ شناخت کامل FastAPI و مزیت‌هایش (سرعت بالا، تایپ‌هینت‌ها، مستندسازی خودکار، async) ساخت RESTful APIهای تمیز و ماژولار با الگوهای حرفه‌ای پیاده‌سازی لایه‌های Authentication & Authorization (مانند توکن‌های JWT و نقش‌ها) اتصال به پایگاه‌داده و آماده‌سازی Database برای تولید به همراه مفاهیم اساسی Performance و ایمنی داده انجام مهاجرت‌های دیتابیس (Alembic) بدون از دست رفتن داده Unit & Integration Testing برای اطمینان از کیفیت کد ساخت یک اپلیکیشن فول‌استک با API بک‌اند FastAPI و یک فرانت‌اند رایج مدیریت نسخه‌ها و گردش‌کار تیمی با Git Deploy امن و استاندارد روی سرور یا سرویس‌های ابری 🎯 مخاطبان این دوره برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند APIهای سریع و مقیاس‌پذیر بسازند بک‌اند دولوپرهایی که به دنبال Production-Ready FastAPI هستند دانشجویان یا فریلنسرهایی که می‌خواهند با نمونه‌کارهای واقعی، وارد بازار کار شوند پیش‌نیاز: آشنایی پایه با پایتون (متغیرها، توابع، ماژول‌ها). بقیه را در خود دوره یاد می‌گیری. خروجی نهایی تو پس از دوره یک بک‌اند استاندارد و Production-Ready با FastAPI تسلط بر احراز هویت و مجوزها و الگوهای امنیتی رایج مهارت در مهاجرت‌های دیتابیس و نگهداری داده در طول توسعه توانایی نوشتن تست برای اطمینان از کیفیت و کاهش ریسک تجربه ساخت یک پروژه فول‌استک برای رزومه و پرتفولیو آمادگی برای دیپلوی و نگهداری سرویس در محیط واقعی چرا این دوره متفاوت است؟ پروژه‌محور و کاملاً عملی؛ هر فصل یک خروجی ملموس می‌سازد تمرکز روی آن‌چیزی که در محیط تولید واقعاً به آن نیاز داری سادگی بیان + استانداردهای حرفه‌ای = یادگیری سریع اما اصولی چطور از دوره استفاده کنم؟ ویدیوها را به ترتیب ببین و هم‌زمان کدنویسی کن هر فصل یک Feature واقعی بساز در انتها آماده‌ای کدت را روی سرور/ابر بالا بیاوری اگر این دوره برات مفید بود، لطفاً لایک، سابسکرایب و کامنت یادت نره تا فصل‌های جدیدتر و پروژه‌های بیشتر بسازیم 🙌

آموزش جامع و کاملاً عملی Redis به زبان فارسی؛ از نصب و راه‌اندازی تا پیاده‌سازی الگوهای حرفه‌ای. در طول این دوره تمرین‌محور، یک اپلیکیشن فروشگاه اینترنتی می‌سازیم و با مفاهیمی مثل مدل‌سازی داده، جستجو، همزمانی و ارتباط سرویس‌ها در دنیای واقعی کار می‌کنیم. در این دوره چه یاد می‌گیرید؟ راه‌اندازی Redis به‌صورت لوکال و کار با CLI دستورات افزودن و Query گرفتن از داده‌ها کار با Hash‌ها، List‌ها، Set‌ها و Sorted Set‌ها (رتبه‌بندی و امتیازدهی) ایجاد یکتایی داده با Set‌ها + تمرین‌های عملی Pipelining برای بهینه‌سازی کارایی Design Patterns قدرتمند مخصوص Redis و نکات و Gotcha‌های مهم تبدیل مدل‌های رابطه‌ای به مدل Redis (Data Modeling) HyperLogLog برای شمارش تقریبی توسعه قابلیت‌ها با Scripting مدیریت Concurrency و حل مسائل همزمانی جستجو و فیلتر پیشرفته با RediSearch (Querying & Search in Action) ارتباط بین سرویس‌ها با Streams پیاده‌سازی و تمرین مستمر روی پروژه E-Commerce مخاطبان برنامه‌نویسان بک‌اند و فول‌استک، مهندسان داده و هرکسی که می‌خواهد Redis را به‌صورت کاربردی و پروژه‌محور یاد بگیرد.