آموزش جامع DeepSeek: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی - آخرین آپدیت

دانلود DeepSeek Essentials: From Foundations to Real-World Use

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: دوره آموزشی DeepSeek یک معرفی کاربردی از هوش مصنوعی متن‌باز و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است که برای مبتدیان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده و نیازی به تجربه قبلی ندارد. شما در این دوره خواهید آموخت که DeepSeek چیست، مدل‌های منحصر به فرد آن را بشناسید و تجربه عملی در به‌کارگیری هوش مصنوعی DeepSeek برای حل مسائل واقعی کسب و کار را کسب کنید. در ماژول اول، شما به بررسی قابلیت‌های هسته و نوآوری‌های فنی DeepSeek، از جمله بررسی دقیق مدل‌هایی مانند V3، R1 و Janus Pro خواهید پرداخت. همچنین خواهید آموخت که DeepSeek از نظر عملکرد، شفافیت و مقرون‌به‌صرفه بودن چگونه با سایر مدل‌های پیشرو مقایسه می‌شود. این بخش شما را با روش‌های مختلف دسترسی و تعامل با DeepSeek از طریق وب، API و استقرار محلی (Local Deployment) آشنا کرده و باورهای غلط رایج درباره منشاء، هزینه توسعه و امنیت آن را برطرف می‌کند. ماژول دوم دوره بر کاربردهای دنیای واقعی و تاثیرات صنعتی تمرکز دارد. شما کشف خواهید کرد که DeepSeek چگونه در صنایع مختلف و توسط گروه‌های کاربری متنوع از جمله توسعه‌دهندگان، تحلیل‌گران و متخصصان کسب‌وکار استفاده می‌شود. این دوره بر نقش DeepSeek در اکوسیستم متن‌باز، انعطاف‌پذیری آن برای سفارشی‌سازی با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face و نحوه شخصی‌سازی آن برای نیازهای خاص تاکید دارد. همچنین موارد مطالعاتی جذاب صنعتی را تحلیل کرده و راهنمایی‌هایی برای ادامه مسیر یادگیری و به‌کارگیری مهارت‌های جدید در محیط‌های عملی دریافت خواهید کرد. در پایان این دوره جامع DeepSeek، شما با اطمینان قادر خواهید بود: ۱. تعریف DeepSeek و مزایای آن در چشم‌انداز هوش مصنوعی را توضیح دهید. ۲. مدل‌های DeepSeek را با سایر مدل‌های زبانی بزرگ مقایسه و ارزیابی کنید. ۳. از طریق وب، API و ابزارهای محلی به DeepSeek دسترسی داشته باشید و آن را یکپارچه کنید. ۴. باورهای غلط رایج را شناسایی کرده و درک درستی از توسعه، هزینه و امنیت DeepSeek داشته باشید. ۵. DeepSeek را در وظایف واقعی و پروژه‌های تخصصی صنعتی به کار ببرید. ۶. مدل‌های DeepSeek را با استفاده از پلتفرم‌های متن‌باز برای کاربردهای خاص سفارشی‌سازی کنید. این دوره برای افرادی ایده‌آل است که: - به دنبال یک معرفی گام‌به‌گام و عملی از DeepSeek و هوش مصنوعی متن‌باز هستند. - در دنیای هوش مصنوعی تازه‌کارند و مشتاقند مهارت‌های بنیادی خود را بسازند. - یادگیری از طریق انجام پروژه و به‌کارگیری دانش در محیط واقعی را ترجیح می‌دهند. - در حال بررسی ابزارهای هوش مصنوعی متن‌باز برای رشد شخصی یا حرفه‌ای هستند. این دوره شما را توانمند می‌سازد تا با اعتماد به نفس نوآوری کنید، فرآیندها را خودکار سازید و پتانسیل نسل بعدی هوش مصنوعی را برای آینده خود آزاد کنید. سلب مسئولیت: این دوره یک منبع آموزشی مستقل است که توسط Board Infinity توسعه یافته و هیچ وابستگی، تاییدیه یا حمایت رسمی از سوی Deepseek یا شرکت‌های تابعه آن ندارد. این دوره جزو مطالب رسمی آماده‌سازی Deepseek نیست. تمامی علائم تجاری و نام‌های شرکت‌های ذکر شده متعلق به مالکان مربوطه بوده و تنها جهت شناسایی استفاده شده‌اند.

سرفصل ها و درس ها

مبانی DeepSeek – قابلیت‌ها، دسترسی و باورهای غلط رایج DeepSeek Fundamentals – Capabilities, Access, and Common Misconceptions

  • معرفی دوره Introduction to the Course

  • آشنایی با مدرس Meet your Instructor

  • نگاهی سریع به DeepSeek: نکات کلیدی و تاثیرات گسترده DeepSeek at a Glance: Key Highlights and Broad Impact

  • تاثیرات DeepSeek Impact of DeepSeek

  • بررسی مدل‌های اصلی: V3, R1, Janus Pro در مقابل رقبا Core Models Overview: V3, R1, Janus Pro vs. competition

  • نوآوری‌ها و تمایزهای کلیدی معرفی شده توسط DeepSeek Key Innovations and Differentiators Introduced by DeepSeek

  • جمع‌بندی Summary

  • روش‌های دسترسی به DeepSeek DeepSeek Access Methods

  • متدهای دسترسی: راهکارهای مبتنی بر وب، محلی و API Methods of Accessing DeepSeek: Web, Local, and API-Based Solutions

  • اپلیکیشن‌های وب/موبایل DeepSeek، Cursor AI، Perplexity و موارد دیگر DeepSeek Web/Mobile Apps, Cursor AI, Perplexity & More

  • یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های اتوماسیون و جریان‌های کاری Integrations with Automation Platforms and Workflows

  • مهندسی پرامپت برای مدل‌های کاربرد عام Prompt engineering for general purpose models

  • پرامپت‌نویسی برای مدل‌های استدلالی Prompting reasoning models

  • اجرای محلی DeepSeek بدون کدنویسی با LMStudio Run DeepSeek locally with 0 code using LMStudio

  • باور غلط ۱: آیا یک پروژه جانبی از شرکتی ناشناخته است؟ Myth 1: A Side Project by an Unknown Company?

  • باور غلط ۲: آیا واقعاً تنها با ۵ میلیون دلار ساخته شده است؟ Myth 2: Was It Really Built for Just $5 Million?

  • باور غلط ۳: نگرانی‌های حریم خصوصی و امنیت داده‌ها – واقعیت در برابر ترس Myth 3: Data Privacy and Security Concerns – Fact vs. Fear

کاربردهای DeepSeek و تاثیرات در دنیای واقعی DeepSeek Applications and Real-World Impact

  • مقایسه DeepSeek با OpenAI: شفافیت، دسترسی و حقوق مشتقات DeepSeek vs. “Open”AI: Transparency, Access, and Derivative Rights

  • سفارشی‌سازی DeepSeek: مدل‌های مشتق شده در Hugging Face Customizing DeepSeek: Derivatives on Hugging Face

  • بررسی موردی: پروژه OpenR1 در Hugging Face و اهمیت آن Case Insight: Hugging Face’s OpenR1 Project and Its Relevance

  • برای توسعه‌دهندگان: محیط توسعه قدرتمند و منعطف For Developers: A Robust, Flexible Development Environment

  • برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران: بینش‌های کارآمد و مقیاس‌پذیر For Data Scientists and Analysts: Efficient, Scalable Insights

  • برای کاربران تجاری: راهکارهای هوشمند و مقرون‌به‌صرفه For Business Users: Cost-Effective Intelligence Solutions

  • قابلیت‌های Fine-Tuning: متناسب‌سازی DeepSeek با نیازهای شما Fine-Tuning Capabilities: Tailoring DeepSeek to Your Needs

  • تنوع دسته‌بندی وظایف و تسک‌ها The variety of Task Categories

  • موارد استفاده جذاب و پیاده‌سازی‌های تخصصی صنعتی Compelling Use Cases and Industry-Specific Implementations

  • پایان دوره و سپاسگزاری Course Closure - Gratitude !

نمایش نظرات

آموزش جامع DeepSeek: از مفاهیم پایه تا کاربردهای عملی
جزییات دوره
4h 51m
27
(آخرین آپدیت)
351
- از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده

Board Infinity Board Infinity

Board Infinity: توانمندسازی مشاغل با مسیرهای یادگیری