https://lyndakade.ir/learning/ai-agents-in-your-browser-boosting-productivity-with-gemini-in-chrome
2026-06-21T13:21:06+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/AI%20Agents%20in%20Your%20Browser%20-%20Boosting%20Productivity%20with%20Gemini%20in%20Chrome/preview.webp
دوره آموزشی ایجنتهای هوش مصنوعی در مرورگر: افزایش بهرهوری با Gemini در Chrome
در این دوره با نسل جدیدی از مرورگرهای هوشمند آشنا میشوی که به آنها Agentic Browser گفته میشود؛ یعنی مرورگرهایی که فقط ابزار جستجو نیستند، بلکه میتوانند بهصورت خودکار و مستقل کار انجام دهند.
ویژگی مهم این نسل جدید این است که ابزارهایی مثل Gemini در Chrome میتوانند بین چندین تب (Tab) کار کنند، وظایف پیچیده را انجام دهند و حتی با ابزارهایی مثل Google Workspace یکپارچه شوند.
در این آموزش یاد میگیری چطور از این قابلیتها برای سادهسازی کارهای روزمره، افزایش بهرهوری و تصمیمگیری بهتر در مورد واگذاری کارها به AI استفاده کنی.
همچنین بررسی میشود که چه زمانی باید کارها را به عاملهای هوشمند بسپاری و چه زمانی انجام دستی بهتر است.
این دوره با مثالهای واقعی و چارچوبهای کاربردی بهت کمک میکند بفهمی Agentic Browsing چطور مدل کار، مدیریت وظایف و حتی مسئولیتپذیری کاربر را تغییر میدهد.
در نهایت یاد میگیری چطور این نوع اتوماسیون را بهصورت ایمن، هوشمندانه و حرفهای وارد کار روزمره خودت کنی.
🎯 اهداف یادگیری
شناسایی قابلیتهای کلیدی مرورگرهای Agentic نسبت به مرورگرهای سنتی
درک مفهوم اجرای خودکار وظایف در چندین تب (Multi-tab Automation)
توانایی شکستن یک کار پیچیده به مراحل قابل اجرا توسط Agent
تشخیص زمان مناسب برای واگذاری کار به AI یا انجام دستی
درک مسئولیت کاربر در فرآیندهای Agentic
شناسایی خروجیهای اشتباه یا غیرقابل اعتماد در Agentها
مقایسه ریسک استفاده در حساب شخصی و سازمانی
رعایت اصول امنیت داده در محیطهای Agentic
تحلیل سناریوهای واقعی برای تصمیمگیری بهتر در استفاده از AI
افزایش بهرهوری با استفاده درست از Agentic Browsing
تشخیص مزایا و محدودیتهای اتوماسیون مرورگر
مدیریت صحیح تعامل انسان و AI در محیط کاری
بهبود تصمیمگیری در استفاده از ابزارهای هوشمند
درک تأثیر Agentic Browsing بر جریان کاری مدرن
استفاده بهینه از AI در مدیریت وظایف روزمره
کاهش کارهای تکراری با کمک مرورگرهای هوشمند
افزایش سرعت انجام کارهای دیجیتال
بهبود دقت در اجرای فرآیندهای کاری
تحلیل ریسک در استفاده از مرورگرهای هوشمند
بهکارگیری AI در مدیریت چندوظیفگی (Multitasking)
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/AI%20Agents%20in%20Your%20Browser%20-%20Boosting%20Productivity%20with%20Gemini%20in%20Chrome/preview.webp
دوره آموزشی ایجنتهای هوش مصنوعی در مرورگر: افزایش بهرهوری با Gemini در Chrome
در این دوره با نسل جدیدی از مرورگرهای هوشمند آشنا میشوی که به آنها Agentic Browser گفته میشود؛ یعنی مرورگرهایی که فقط ابزار جستجو نیستند، بلکه میتوانند بهصورت خودکار و مستقل کار انجام دهند.
ویژگی مهم این نسل جدید این است که ابزارهایی مثل Gemini در Chrome میتوانند بین چندین تب (Tab) کار کنند، وظایف پیچیده را انجام دهند و حتی با ابزارهایی مثل Google Workspace یکپارچه شوند.
در این آموزش یاد میگیری چطور از این قابلیتها برای سادهسازی کارهای روزمره، افزایش بهرهوری و تصمیمگیری بهتر در مورد واگذاری کارها به AI استفاده کنی.
همچنین بررسی میشود که چه زمانی باید کارها را به عاملهای هوشمند بسپاری و چه زمانی انجام دستی بهتر است.
این دوره با مثالهای واقعی و چارچوبهای کاربردی بهت کمک میکند بفهمی Agentic Browsing چطور مدل کار، مدیریت وظایف و حتی مسئولیتپذیری کاربر را تغییر میدهد.
در نهایت یاد میگیری چطور این نوع اتوماسیون را بهصورت ایمن، هوشمندانه و حرفهای وارد کار روزمره خودت کنی.
🎯 اهداف یادگیری
شناسایی قابلیتهای کلیدی مرورگرهای Agentic نسبت به مرورگرهای سنتی
درک مفهوم اجرای خودکار وظایف در چندین تب (Multi-tab Automation)
توانایی شکستن یک کار پیچیده به مراحل قابل اجرا توسط Agent
تشخیص زمان مناسب برای واگذاری کار به AI یا انجام دستی
درک مسئولیت کاربر در فرآیندهای Agentic
شناسایی خروجیهای اشتباه یا غیرقابل اعتماد در Agentها
مقایسه ریسک استفاده در حساب شخصی و سازمانی
رعایت اصول امنیت داده در محیطهای Agentic
تحلیل سناریوهای واقعی برای تصمیمگیری بهتر در استفاده از AI
افزایش بهرهوری با استفاده درست از Agentic Browsing
تشخیص مزایا و محدودیتهای اتوماسیون مرورگر
مدیریت صحیح تعامل انسان و AI در محیط کاری
بهبود تصمیمگیری در استفاده از ابزارهای هوشمند
درک تأثیر Agentic Browsing بر جریان کاری مدرن
استفاده بهینه از AI در مدیریت وظایف روزمره
کاهش کارهای تکراری با کمک مرورگرهای هوشمند
افزایش سرعت انجام کارهای دیجیتال
بهبود دقت در اجرای فرآیندهای کاری
تحلیل ریسک در استفاده از مرورگرهای هوشمند
بهکارگیری AI در مدیریت چندوظیفگی (Multitasking)
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/AI%20Agents%20in%20Your%20Browser%20-%20Boosting%20Productivity%20with%20Gemini%20in%20Chrome/0.%20Introduction/01%20-%20Boost%20productivity%20with%20Gemini%20AI%20in%20Chrome.mp4
34
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی ایجنتهای هوش مصنوعی در مرورگر: افزایش بهرهوری با Gemini در Chrome
AI Agents in Your Browser: Boosting Productivity with Gemini in Chrome
Justin Shaifer
https://lyndakade.ir/learning/ai-for-managers-elevate-your-coaching-feedback-and-employee-engagement-using-ai-tools-by-pearson
2026-06-21T13:19:08+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/AI%20for%20Managers%20-%20Elevate%20Your%20Coaching%2C%20Feedback%2C%20and%20Employee%20Engagement%20Using%20AI%20Tools%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی هوش مصنوعی برای مدیران: ارتقای مربیگری، بازخورد و درگیری کارکنان با استفاده از ابزارهای AI
در محیط کاری امروزی که سریع در حال تغییر است و هوش مصنوعی نقش مهمی در تصمیمگیریها دارد، رهبران سازمانی باید بتوانند خودشان را با تکنولوژیهای جدید تطبیق بدهند. این دوره به مدیران کمک میکند تا از قدرت AI برای بهبود عملکرد تیمها، ارائه کوچینگ شخصیسازیشده، تعیین اهداف هوشمند و مدیریت چالشهای عملکردی استفاده کنند.
در این آموزش که توسط Leila Bulling Towne (کوچ اجرایی) تدریس میشود، یاد میگیری چطور هوش مصنوعی را به ابزار روزمره مدیریت و رهبری خودت تبدیل کنی.
با استفاده از مثالهای واقعی و تمرینهای تعاملی، یاد میگیری چطور از AI برای تولید بازخورد (Feedback)، شبیهسازی گفتگوهای کوچینگ و حمایت از رشد اعضای تیم استفاده کنی.
این دوره برای مدیران تازهکار تا مدیران ارشد طراحی شده و به تو کمک میکند با اعتمادبهنفس، وضوح و رویکردی نوآورانه تیم خودت را هدایت کنی.
این دوره بخشی از مجموعه Career Success Series شرکت Pearson است که روی مهارتهای کلیدی مثل ارتباطات، رهبری، حل مسئله و توسعه فردی تمرکز دارد و برای رشد حرفهای در هر سطح شغلی طراحی شده است.
🎯 اهداف یادگیری
استفاده از هوش مصنوعی برای کوچینگ و توسعه کارکنان
طراحی اهداف هوشمند و قابل اندازهگیری برای تیمها
ارائه بازخورد دقیق و شخصیسازیشده با کمک AI
شبیهسازی جلسات کوچینگ با استفاده از هوش مصنوعی
بهبود مهارتهای رهبری در محیطهای مدرن
افزایش دقت در مدیریت عملکرد کارکنان
حل مسائل عملکردی با رویکرد دادهمحور
بهبود ارتباطات بین مدیر و اعضای تیم
تقویت تصمیمگیری در مدیریت منابع انسانی
افزایش بهرهوری تیمها با ابزارهای AI
استفاده از AI برای تحلیل رفتار و عملکرد تیم
ایجاد فرهنگ بازخورد مستمر در سازمان
پشتیبانی از رشد حرفهای کارکنان
بهبود مهارتهای مدیریت تغییر
افزایش اعتماد و شفافیت در رهبری
طراحی جلسات موثر مدیریتی
تقویت مهارتهای ارتباطی مدیران
بهبود عملکرد سازمانی با کمک AI
استفاده از سناریوهای شبیهسازی شده در آموزش رهبری
افزایش نوآوری در سبک مدیریت
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/AI%20for%20Managers%20-%20Elevate%20Your%20Coaching%2C%20Feedback%2C%20and%20Employee%20Engagement%20Using%20AI%20Tools%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی هوش مصنوعی برای مدیران: ارتقای مربیگری، بازخورد و درگیری کارکنان با استفاده از ابزارهای AI
در محیط کاری امروزی که سریع در حال تغییر است و هوش مصنوعی نقش مهمی در تصمیمگیریها دارد، رهبران سازمانی باید بتوانند خودشان را با تکنولوژیهای جدید تطبیق بدهند. این دوره به مدیران کمک میکند تا از قدرت AI برای بهبود عملکرد تیمها، ارائه کوچینگ شخصیسازیشده، تعیین اهداف هوشمند و مدیریت چالشهای عملکردی استفاده کنند.
در این آموزش که توسط Leila Bulling Towne (کوچ اجرایی) تدریس میشود، یاد میگیری چطور هوش مصنوعی را به ابزار روزمره مدیریت و رهبری خودت تبدیل کنی.
با استفاده از مثالهای واقعی و تمرینهای تعاملی، یاد میگیری چطور از AI برای تولید بازخورد (Feedback)، شبیهسازی گفتگوهای کوچینگ و حمایت از رشد اعضای تیم استفاده کنی.
این دوره برای مدیران تازهکار تا مدیران ارشد طراحی شده و به تو کمک میکند با اعتمادبهنفس، وضوح و رویکردی نوآورانه تیم خودت را هدایت کنی.
این دوره بخشی از مجموعه Career Success Series شرکت Pearson است که روی مهارتهای کلیدی مثل ارتباطات، رهبری، حل مسئله و توسعه فردی تمرکز دارد و برای رشد حرفهای در هر سطح شغلی طراحی شده است.
🎯 اهداف یادگیری
استفاده از هوش مصنوعی برای کوچینگ و توسعه کارکنان
طراحی اهداف هوشمند و قابل اندازهگیری برای تیمها
ارائه بازخورد دقیق و شخصیسازیشده با کمک AI
شبیهسازی جلسات کوچینگ با استفاده از هوش مصنوعی
بهبود مهارتهای رهبری در محیطهای مدرن
افزایش دقت در مدیریت عملکرد کارکنان
حل مسائل عملکردی با رویکرد دادهمحور
بهبود ارتباطات بین مدیر و اعضای تیم
تقویت تصمیمگیری در مدیریت منابع انسانی
افزایش بهرهوری تیمها با ابزارهای AI
استفاده از AI برای تحلیل رفتار و عملکرد تیم
ایجاد فرهنگ بازخورد مستمر در سازمان
پشتیبانی از رشد حرفهای کارکنان
بهبود مهارتهای مدیریت تغییر
افزایش اعتماد و شفافیت در رهبری
طراحی جلسات موثر مدیریتی
تقویت مهارتهای ارتباطی مدیران
بهبود عملکرد سازمانی با کمک AI
استفاده از سناریوهای شبیهسازی شده در آموزش رهبری
افزایش نوآوری در سبک مدیریت
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/AI%20for%20Managers%20-%20Elevate%20Your%20Coaching%2C%20Feedback%2C%20and%20Employee%20Engagement%20Using%20AI%20Tools%20by%20Pearson/0.%20Introduction/01%20-%20AI%20for%20managers%20-%20Introduction.mp4
267
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی هوش مصنوعی برای مدیران: ارتقای مربیگری، بازخورد و درگیری کارکنان با استفاده از ابزارهای AI
AI for Managers: Elevate Your Coaching, Feedback, and Employee Engagement Using AI Tools by Pearson
Pearson
https://lyndakade.ir/learning/generative-ai-for-agile-and-scrum-teams-by-pearson
2026-06-21T13:17:14+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Generative%20AI%20for%20Agile%20and%20Scrum%20Teams%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی هوش مصنوعی مولد برای تیمهای چابک و اسکرام
هوش مصنوعی مولد (Generative AI) یک فناوری قدرتمند و جدید است که به تیمها کمک میکند سریعتر، هوشمندتر و کارآمدتر کار کنند. این فناوری با خودکارسازی کارهای تکراری، تولید تحلیلهای کاربردی و کمک به تصمیمگیری بهتر، باعث افزایش بهرهوری در تیمها میشود.
در دنیای Agile و Scrum که تیمها باید سریع برنامهریزی کنند، همکاری داشته باشند و مدام خودشان را با تغییرات وفق دهند، هوش مصنوعی میتواند نقش بسیار مهمی داشته باشد.
با استفاده از AI میتوان کارهایی مثل اولویتبندی بکلاگ (Backlog)، خلاصهسازی جلسات، پیشبینی زمانبندی پروژهها و حتی شناسایی ریسکها قبل از تبدیل شدن به مشکل را انجام داد.
این موضوع یک تحول بزرگ محسوب میشود چون شرکتها امروز نیاز دارند سریع حرکت کنند اما در عین حال کیفیت کار را هم حفظ کنند، و AI دقیقاً همین تعادل را ایجاد میکند.
این دوره مناسب اسکرام مسترها، Product Ownerها، مدیران پروژه و رهبران تیمهای Agile است.
🎯 اهداف یادگیری
طراحی یک گردش کار Agile تقویتشده با هوش مصنوعی
استفاده از ابزارهای AI در مدیریت Backlog و برنامهریزی Sprint
بهکارگیری AI در ارتباطات تیمی و مدیریت جلسات
تحلیل دادههای پروژه بهصورت لحظهای با کمک AI
پیشبینی Velocity تیم و سرعت پیشرفت پروژه
شناسایی و مدیریت ریسکها با کمک AI
استفاده از AI در برنامهریزی سناریوهای مختلف پروژه
بهبود تصمیمگیری در فرآیندهای Scrum
افزایش بهرهوری تیمهای Agile
بهینهسازی فرآیندهای توسعه محصول
خودکارسازی فعالیتهای تکراری در Scrum
بهبود همکاری تیمی با ابزارهای هوشمند
افزایش دقت در زمانبندی پروژهها
تحلیل عملکرد تیم به صورت دادهمحور
پشتیبانی از تصمیمگیری استراتژیک در پروژهها
افزایش شفافیت در فرآیند Agile
بهبود Continuous Improvement در تیمها
کاهش خطاهای انسانی در مدیریت پروژه
افزایش سرعت اجرای پروژهها
ایجاد جریان کاری هوشمند در تیمهای Scrum
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Generative%20AI%20for%20Agile%20and%20Scrum%20Teams%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی هوش مصنوعی مولد برای تیمهای چابک و اسکرام
هوش مصنوعی مولد (Generative AI) یک فناوری قدرتمند و جدید است که به تیمها کمک میکند سریعتر، هوشمندتر و کارآمدتر کار کنند. این فناوری با خودکارسازی کارهای تکراری، تولید تحلیلهای کاربردی و کمک به تصمیمگیری بهتر، باعث افزایش بهرهوری در تیمها میشود.
در دنیای Agile و Scrum که تیمها باید سریع برنامهریزی کنند، همکاری داشته باشند و مدام خودشان را با تغییرات وفق دهند، هوش مصنوعی میتواند نقش بسیار مهمی داشته باشد.
با استفاده از AI میتوان کارهایی مثل اولویتبندی بکلاگ (Backlog)، خلاصهسازی جلسات، پیشبینی زمانبندی پروژهها و حتی شناسایی ریسکها قبل از تبدیل شدن به مشکل را انجام داد.
این موضوع یک تحول بزرگ محسوب میشود چون شرکتها امروز نیاز دارند سریع حرکت کنند اما در عین حال کیفیت کار را هم حفظ کنند، و AI دقیقاً همین تعادل را ایجاد میکند.
این دوره مناسب اسکرام مسترها، Product Ownerها، مدیران پروژه و رهبران تیمهای Agile است.
🎯 اهداف یادگیری
طراحی یک گردش کار Agile تقویتشده با هوش مصنوعی
استفاده از ابزارهای AI در مدیریت Backlog و برنامهریزی Sprint
بهکارگیری AI در ارتباطات تیمی و مدیریت جلسات
تحلیل دادههای پروژه بهصورت لحظهای با کمک AI
پیشبینی Velocity تیم و سرعت پیشرفت پروژه
شناسایی و مدیریت ریسکها با کمک AI
استفاده از AI در برنامهریزی سناریوهای مختلف پروژه
بهبود تصمیمگیری در فرآیندهای Scrum
افزایش بهرهوری تیمهای Agile
بهینهسازی فرآیندهای توسعه محصول
خودکارسازی فعالیتهای تکراری در Scrum
بهبود همکاری تیمی با ابزارهای هوشمند
افزایش دقت در زمانبندی پروژهها
تحلیل عملکرد تیم به صورت دادهمحور
پشتیبانی از تصمیمگیری استراتژیک در پروژهها
افزایش شفافیت در فرآیند Agile
بهبود Continuous Improvement در تیمها
کاهش خطاهای انسانی در مدیریت پروژه
افزایش سرعت اجرای پروژهها
ایجاد جریان کاری هوشمند در تیمهای Scrum
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Generative%20AI%20for%20Agile%20and%20Scrum%20Teams%20by%20Pearson/0.%20Introduction/01%20-%20AI%20for%20agile%20and%20scrum%20teams.mp4
139
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی هوش مصنوعی مولد برای تیمهای چابک و اسکرام
Generative AI for Agile and Scrum Teams by Pearson
Pearson
https://lyndakade.ir/learning/introduction-to-python-learn-how-to-program-today-with-python-by-pearson
2026-06-21T13:14:46+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Introduction%20to%20Python%20-%20Learn%20How%20to%20Program%20Today%20with%20Python%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مقدمهای بر پایتون: یادگیری برنامهنویسی از امروز با پایتون
در دنیای کسبوکار امروز، مدیران ارشد و رهبران سازمانی تحت فشار هستند تا با استفاده از هوش مصنوعی نوآوری ایجاد کنند و نتایج بهتری نسبت به رقبا به دست بیاورند. اما مشکل اینجاست که خیلی از سازمانها بدون تعریف هدفهای دقیق و قابل اندازهگیری وارد پروژههای AI میشوند و در نهایت با هزینههای هدررفته و نتایج نامشخص روبهرو میشوند.
در این دوره، Andreas Welsch بهت یاد میده چطور از این اشتباهات جلوگیری کنی و پروژههای هوش مصنوعی رو بهصورت اصولی، هدفمند و قابل سنجش مدیریت کنی.
در طول آموزش، با ریسکهای رایج در پروژههای AI مثل سرمایهگذاری اشتباه (Sunk Cost) و از دست رفتن فرصتها آشنا میشی و یاد میگیری چطور این چالشها رو مدیریت کنی.
همچنین روشهای عملی برای شروع، اندازهگیری و کنترل پروژههای AI ارائه میشه تا بتونی مطمئن بشی هر پروژهای که اجرا میکنی واقعاً ارزش تجاری ایجاد میکنه.
در این دوره یاد میگیری چطور منابع سازمان رو بهینه استفاده کنی و روی پروژههایی تمرکز کنی که بیشترین احتمال موفقیت و بیشترین بازدهی رو دارن.
این آموزش همچنین شامل تمرینهای تعاملی و Role Play با کمک AI هست که بهت کمک میکنه سناریوهای واقعی مدیریتی رو تجربه کنی.
این دوره مخصوص مدیران ارشد، تصمیمگیرندگان و مشاوران استراتژی AI طراحی شده که میخوان تصمیمهای هوشمندانهتر و کمریسکتر در پروژههای هوش مصنوعی بگیرن.
🎯 اهداف یادگیری
درک اهمیت همراستایی پروژههای AI با اهداف کسبوکار
شناسایی فرصتهای ارزشآفرینی AI در سازمان
ارزیابی امکانسنجی و ارزش استراتژیک پروژههای AI
اولویتبندی پروژههای هوش مصنوعی بر اساس تأثیر تجاری
طراحی چارچوب مدیریت ریسک برای پروژههای AI
تعریف KPI برای سنجش عملکرد پروژهها
پایش و کنترل پیشرفت پروژههای AI
مدیریت منابع و بهینهسازی سرمایهگذاری در AI
جلوگیری از هزینههای اضافی و پروژههای شکستخورده
افزایش نرخ موفقیت در پروژههای AI سازمانی
تصمیمگیری استراتژیک در انتخاب پروژهها
ارزیابی بازده سرمایهگذاری (ROI) در AI
ایجاد شفافیت در مدیریت پروژههای AI
افزایش مسئولیتپذیری در اجرای پروژهها
استفاده از AI برای شبیهسازی سناریوهای مدیریتی
بهبود مهارت تصمیمگیری مدیران ارشد
طراحی استراتژی اجرای پروژههای هوش مصنوعی
مدیریت ریسک در تحول دیجیتال
افزایش بهرهوری در پروژههای فناوری
اجرای پروژههای AI با رویکرد دادهمحور
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Introduction%20to%20Python%20-%20Learn%20How%20to%20Program%20Today%20with%20Python%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مقدمهای بر پایتون: یادگیری برنامهنویسی از امروز با پایتون
در دنیای کسبوکار امروز، مدیران ارشد و رهبران سازمانی تحت فشار هستند تا با استفاده از هوش مصنوعی نوآوری ایجاد کنند و نتایج بهتری نسبت به رقبا به دست بیاورند. اما مشکل اینجاست که خیلی از سازمانها بدون تعریف هدفهای دقیق و قابل اندازهگیری وارد پروژههای AI میشوند و در نهایت با هزینههای هدررفته و نتایج نامشخص روبهرو میشوند.
در این دوره، Andreas Welsch بهت یاد میده چطور از این اشتباهات جلوگیری کنی و پروژههای هوش مصنوعی رو بهصورت اصولی، هدفمند و قابل سنجش مدیریت کنی.
در طول آموزش، با ریسکهای رایج در پروژههای AI مثل سرمایهگذاری اشتباه (Sunk Cost) و از دست رفتن فرصتها آشنا میشی و یاد میگیری چطور این چالشها رو مدیریت کنی.
همچنین روشهای عملی برای شروع، اندازهگیری و کنترل پروژههای AI ارائه میشه تا بتونی مطمئن بشی هر پروژهای که اجرا میکنی واقعاً ارزش تجاری ایجاد میکنه.
در این دوره یاد میگیری چطور منابع سازمان رو بهینه استفاده کنی و روی پروژههایی تمرکز کنی که بیشترین احتمال موفقیت و بیشترین بازدهی رو دارن.
این آموزش همچنین شامل تمرینهای تعاملی و Role Play با کمک AI هست که بهت کمک میکنه سناریوهای واقعی مدیریتی رو تجربه کنی.
این دوره مخصوص مدیران ارشد، تصمیمگیرندگان و مشاوران استراتژی AI طراحی شده که میخوان تصمیمهای هوشمندانهتر و کمریسکتر در پروژههای هوش مصنوعی بگیرن.
🎯 اهداف یادگیری
درک اهمیت همراستایی پروژههای AI با اهداف کسبوکار
شناسایی فرصتهای ارزشآفرینی AI در سازمان
ارزیابی امکانسنجی و ارزش استراتژیک پروژههای AI
اولویتبندی پروژههای هوش مصنوعی بر اساس تأثیر تجاری
طراحی چارچوب مدیریت ریسک برای پروژههای AI
تعریف KPI برای سنجش عملکرد پروژهها
پایش و کنترل پیشرفت پروژههای AI
مدیریت منابع و بهینهسازی سرمایهگذاری در AI
جلوگیری از هزینههای اضافی و پروژههای شکستخورده
افزایش نرخ موفقیت در پروژههای AI سازمانی
تصمیمگیری استراتژیک در انتخاب پروژهها
ارزیابی بازده سرمایهگذاری (ROI) در AI
ایجاد شفافیت در مدیریت پروژههای AI
افزایش مسئولیتپذیری در اجرای پروژهها
استفاده از AI برای شبیهسازی سناریوهای مدیریتی
بهبود مهارت تصمیمگیری مدیران ارشد
طراحی استراتژی اجرای پروژههای هوش مصنوعی
مدیریت ریسک در تحول دیجیتال
افزایش بهرهوری در پروژههای فناوری
اجرای پروژههای AI با رویکرد دادهمحور
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Introduction%20to%20Python%20-%20Learn%20How%20to%20Program%20Today%20with%20Python%20by%20Pearson/0.%20Introduction/01%20-%20Introduction%20to%20Python%20-%20Introduction.mp4
149
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی مقدمهای بر پایتون: یادگیری برنامهنویسی از امروز با پایتون
Introduction to Python: Learn How to Program Today with Python by Pearson
Pearson
https://lyndakade.ir/learning/jira-core-concepts-and-advanced-features-by-pearson
2026-06-21T13:12:33+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Jira%20Core%20Concepts%20and%20Advanced%20Features%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مفاهیم اصلی و قابلیتهای پیشرفته Jira
در دنیای دیجیتال امروز، مدیریت پروژه کارآمد یکی از مهمترین عوامل موفقیت تیمهای حرفهای محسوب میشه. Jira یکی از قدرتمندترین ابزارهای مدیریت پروژه در چارچوب Agile هست که به تیمها کمک میکنه پروژهها رو سریعتر، دقیقتر و سازمانیافتهتر پیش ببرن.
در این دوره یاد میگیری چطور از Jira Cloud و Jira Data Center استفاده کنی و بهصورت حرفهای پروژهها رو مدیریت و کنترل کنی. آموزشها کاملاً عملی هستن و با مثالهای واقعی بهت نشون میده چطور از Jira در محیط کاری واقعی استفاده کنی.
در ابتدا با محیط Jira آشنا میشی و یاد میگیری چطور پروژهها، بوردها (Boards) و Workflowها رو بسازی و شخصیسازی کنی تا با نیاز تیم هماهنگ باشه.
سپس وارد مدیریت کارها میشی؛ جایی که یاد میگیری Backlog، Sprint، Labels، Components و ارتباط بین Issueها رو بهدرستی سازماندهی کنی تا روند کار تیمی بهینه بشه.
در ادامه با JQL (Jira Query Language) کار میکنی و یاد میگیری چطور جستجوهای پیشرفته انجام بدی تا اطلاعات پروژهها رو دقیقتر و سریعتر استخراج کنی.
یکی از بخشهای مهم دوره، ساخت داشبوردهای پویا (Dashboards) و گزارشهای تحلیلی هست که به تیمها کمک میکنه عملکرد پروژهها رو بهصورت لحظهای بررسی کنن.
همچنین با اتوماسیون (Automation) در Jira آشنا میشی تا کارهای تکراری رو خودکار کنی و خطاها رو کاهش بدی.
در بخش پیشرفته، یاد میگیری Jira رو با ابزارهای دیگه مثل Git (کنترل نسخه)، ابزارهای چت تیمی و Confluence یکپارچه کنی تا یک سیستم کاری کامل و یکپارچه بسازی.
در نهایت، تمرکز دوره روی بهبود همکاری تیمی، تعیین اهداف و همراستاسازی اهداف کسبوکار با کارهای روزمره تیم هست تا بهرهوری به حداکثر برسه.
🎯 اهداف یادگیری
ناوبری و استفاده از Jira Cloud و Jira Data Center
ساخت و مدیریت پروژهها در Jira
طراحی و شخصیسازی Workflowها
مدیریت Boards و ساختارهای Agile
کار با Backlog و Sprint
استفاده از Labels و Components
ایجاد ارتباط بین Issueها
نوشتن کوئریهای پیشرفته با JQL
ساخت داشبوردهای تحلیلی
تولید گزارشهای قابل اقدام برای تیمها
اتوماسیون فرآیندهای کاری در Jira
کاهش خطاهای انسانی با Automation
یکپارچهسازی Jira با Git
اتصال Jira به ابزارهای تیمی و Confluence
مدیریت پروژههای Agile
افزایش بهرهوری تیمها
هماهنگسازی اهداف کسبوکار و تیم
بهبود شفافیت در پروژهها
پیگیری و کنترل پیشرفت پروژه
افزایش سرعت تحویل پروژهها
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Jira%20Core%20Concepts%20and%20Advanced%20Features%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مفاهیم اصلی و قابلیتهای پیشرفته Jira
در دنیای دیجیتال امروز، مدیریت پروژه کارآمد یکی از مهمترین عوامل موفقیت تیمهای حرفهای محسوب میشه. Jira یکی از قدرتمندترین ابزارهای مدیریت پروژه در چارچوب Agile هست که به تیمها کمک میکنه پروژهها رو سریعتر، دقیقتر و سازمانیافتهتر پیش ببرن.
در این دوره یاد میگیری چطور از Jira Cloud و Jira Data Center استفاده کنی و بهصورت حرفهای پروژهها رو مدیریت و کنترل کنی. آموزشها کاملاً عملی هستن و با مثالهای واقعی بهت نشون میده چطور از Jira در محیط کاری واقعی استفاده کنی.
در ابتدا با محیط Jira آشنا میشی و یاد میگیری چطور پروژهها، بوردها (Boards) و Workflowها رو بسازی و شخصیسازی کنی تا با نیاز تیم هماهنگ باشه.
سپس وارد مدیریت کارها میشی؛ جایی که یاد میگیری Backlog، Sprint، Labels، Components و ارتباط بین Issueها رو بهدرستی سازماندهی کنی تا روند کار تیمی بهینه بشه.
در ادامه با JQL (Jira Query Language) کار میکنی و یاد میگیری چطور جستجوهای پیشرفته انجام بدی تا اطلاعات پروژهها رو دقیقتر و سریعتر استخراج کنی.
یکی از بخشهای مهم دوره، ساخت داشبوردهای پویا (Dashboards) و گزارشهای تحلیلی هست که به تیمها کمک میکنه عملکرد پروژهها رو بهصورت لحظهای بررسی کنن.
همچنین با اتوماسیون (Automation) در Jira آشنا میشی تا کارهای تکراری رو خودکار کنی و خطاها رو کاهش بدی.
در بخش پیشرفته، یاد میگیری Jira رو با ابزارهای دیگه مثل Git (کنترل نسخه)، ابزارهای چت تیمی و Confluence یکپارچه کنی تا یک سیستم کاری کامل و یکپارچه بسازی.
در نهایت، تمرکز دوره روی بهبود همکاری تیمی، تعیین اهداف و همراستاسازی اهداف کسبوکار با کارهای روزمره تیم هست تا بهرهوری به حداکثر برسه.
🎯 اهداف یادگیری
ناوبری و استفاده از Jira Cloud و Jira Data Center
ساخت و مدیریت پروژهها در Jira
طراحی و شخصیسازی Workflowها
مدیریت Boards و ساختارهای Agile
کار با Backlog و Sprint
استفاده از Labels و Components
ایجاد ارتباط بین Issueها
نوشتن کوئریهای پیشرفته با JQL
ساخت داشبوردهای تحلیلی
تولید گزارشهای قابل اقدام برای تیمها
اتوماسیون فرآیندهای کاری در Jira
کاهش خطاهای انسانی با Automation
یکپارچهسازی Jira با Git
اتصال Jira به ابزارهای تیمی و Confluence
مدیریت پروژههای Agile
افزایش بهرهوری تیمها
هماهنگسازی اهداف کسبوکار و تیم
بهبود شفافیت در پروژهها
پیگیری و کنترل پیشرفت پروژه
افزایش سرعت تحویل پروژهها
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Jira%20Core%20Concepts%20and%20Advanced%20Features%20by%20Pearson/0.%20Introduction/01%20-%20Getting%20started%20with%20Jira.mp4
201
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی مفاهیم اصلی و قابلیتهای پیشرفته Jira
Jira Core Concepts and Advanced Features by Pearson
Pearson
https://lyndakade.ir/learning/kafka-essentials-quick-start-for-building-effective-data-pipelines-by-pearson
2026-06-21T13:09:57+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Kafka%20Essentials%20-%20Quick%20Start%20for%20Building%20Effective%20Data%20Pipelines%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مبانی Kafka: شروع سریع برای ساخت پایپلاینهای داده مؤثر
Apache Kafka یکی از محبوبترین سیستمهای Message Broker در دنیاست که برای مدیریت جریان داده بین اپلیکیشنهای تولیدکننده (Producer) و مصرفکننده (Consumer) استفاده میشه. این ابزار نقش مهمی در سیستمهای داده مدرن، پردازش لحظهای و معماریهای مقیاسپذیر داره.
در این دوره، Douglas Eadline (مشاور و متخصص باتجربه) بهصورت عملی و کاربردی بهت یاد میده چطور از Kafka در پروژههای واقعی استفاده کنی و اون رو مدیریت و راهاندازی کنی.
در ابتدا با مفاهیم اصلی Kafka آشنا میشی؛ مثل Topic، Partition، Broker و نحوه کار سیستمهای event streaming.
سپس وارد بخش عملی میشی و یاد میگیری چطور با Python برنامههایی بنویسی که داده رو تولید (Producer) و مصرف (Consumer) کنن.
در ادامه کار با Kafka GUI (KafkaEsque) رو یاد میگیری تا بتونی دادهها و جریانها رو راحتتر مدیریت و مانیتور کنی.
یکی از بخشهای مهم دوره، کار با Partitionها و Keyها هست که بهت کمک میکنه دادهها رو بهصورت بهینه بین بخشهای مختلف سیستم تقسیم کنی.
همچنین یاد میگیری چطور دادههای Kafka رو بر اساس زمان یا ایندکس پردازش کنی و حتی اونها رو به دیتابیسها و Storageهای خارجی منتقل کنی.
در بخش پیشرفتهتر، کار با Kafka Connect آموزش داده میشه تا بتونی سیستمهای مختلف رو به Kafka وصل کنی و یک Data Pipeline واقعی بسازی.
حتی موضوع Image Streaming با Python هم بررسی میشه تا بفهمی Kafka فقط برای متن نیست و میتونه دادههای سنگین مثل تصویر رو هم مدیریت کنه.
در بخش زیرساخت، یاد میگیری چطور Kafka و Zookeeper رو روی چند سرور نصب و تنظیم کنی، خوشه (Cluster) بسازی و Partitionها رو بین Brokerها توزیع کنی.
در نهایت هم مباحث حرفهای مثل مدیریت، مانیتورینگ، Benchmarking و بهینهسازی عملکرد Kafka آموزش داده میشه تا بتونی در محیط واقعی ازش استفاده کنی.
🎯 اهداف یادگیری
نوشتن برنامه Python برای تولید و مصرف داده در Kafka
کار با Kafka Python Producer و Consumer
استفاده از KafkaEsque GUI برای مدیریت دادهها
درک مفهوم Topic، Partition و Broker در Kafka
استفاده از Key برای مدیریت توزیع داده
پردازش دادهها بر اساس زمان و Index
ذخیره دادههای Kafka در دیتابیس و Storage خارجی
راهاندازی و استفاده از Kafka Connect
ساخت Data Pipeline با Kafka
راهاندازی Kafka و Zookeeper روی چند سرور
پیکربندی Kafka Cluster
مدیریت Partition بین Brokerها
مدیریت Log فایلها در Kafka
مانیتورینگ و Benchmarking سیستم Kafka
مدیریت Topicها و تنظیمات آنها
عیبیابی (Troubleshooting) Kafka
کار با Streaming دادههای تصویری (Image Streaming)
بهینهسازی عملکرد Kafka Cluster
درک معماری Event Streaming
استفاده عملی از Kafka در پروژههای واقعی
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Kafka%20Essentials%20-%20Quick%20Start%20for%20Building%20Effective%20Data%20Pipelines%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مبانی Kafka: شروع سریع برای ساخت پایپلاینهای داده مؤثر
Apache Kafka یکی از محبوبترین سیستمهای Message Broker در دنیاست که برای مدیریت جریان داده بین اپلیکیشنهای تولیدکننده (Producer) و مصرفکننده (Consumer) استفاده میشه. این ابزار نقش مهمی در سیستمهای داده مدرن، پردازش لحظهای و معماریهای مقیاسپذیر داره.
در این دوره، Douglas Eadline (مشاور و متخصص باتجربه) بهصورت عملی و کاربردی بهت یاد میده چطور از Kafka در پروژههای واقعی استفاده کنی و اون رو مدیریت و راهاندازی کنی.
در ابتدا با مفاهیم اصلی Kafka آشنا میشی؛ مثل Topic، Partition، Broker و نحوه کار سیستمهای event streaming.
سپس وارد بخش عملی میشی و یاد میگیری چطور با Python برنامههایی بنویسی که داده رو تولید (Producer) و مصرف (Consumer) کنن.
در ادامه کار با Kafka GUI (KafkaEsque) رو یاد میگیری تا بتونی دادهها و جریانها رو راحتتر مدیریت و مانیتور کنی.
یکی از بخشهای مهم دوره، کار با Partitionها و Keyها هست که بهت کمک میکنه دادهها رو بهصورت بهینه بین بخشهای مختلف سیستم تقسیم کنی.
همچنین یاد میگیری چطور دادههای Kafka رو بر اساس زمان یا ایندکس پردازش کنی و حتی اونها رو به دیتابیسها و Storageهای خارجی منتقل کنی.
در بخش پیشرفتهتر، کار با Kafka Connect آموزش داده میشه تا بتونی سیستمهای مختلف رو به Kafka وصل کنی و یک Data Pipeline واقعی بسازی.
حتی موضوع Image Streaming با Python هم بررسی میشه تا بفهمی Kafka فقط برای متن نیست و میتونه دادههای سنگین مثل تصویر رو هم مدیریت کنه.
در بخش زیرساخت، یاد میگیری چطور Kafka و Zookeeper رو روی چند سرور نصب و تنظیم کنی، خوشه (Cluster) بسازی و Partitionها رو بین Brokerها توزیع کنی.
در نهایت هم مباحث حرفهای مثل مدیریت، مانیتورینگ، Benchmarking و بهینهسازی عملکرد Kafka آموزش داده میشه تا بتونی در محیط واقعی ازش استفاده کنی.
🎯 اهداف یادگیری
نوشتن برنامه Python برای تولید و مصرف داده در Kafka
کار با Kafka Python Producer و Consumer
استفاده از KafkaEsque GUI برای مدیریت دادهها
درک مفهوم Topic، Partition و Broker در Kafka
استفاده از Key برای مدیریت توزیع داده
پردازش دادهها بر اساس زمان و Index
ذخیره دادههای Kafka در دیتابیس و Storage خارجی
راهاندازی و استفاده از Kafka Connect
ساخت Data Pipeline با Kafka
راهاندازی Kafka و Zookeeper روی چند سرور
پیکربندی Kafka Cluster
مدیریت Partition بین Brokerها
مدیریت Log فایلها در Kafka
مانیتورینگ و Benchmarking سیستم Kafka
مدیریت Topicها و تنظیمات آنها
عیبیابی (Troubleshooting) Kafka
کار با Streaming دادههای تصویری (Image Streaming)
بهینهسازی عملکرد Kafka Cluster
درک معماری Event Streaming
استفاده عملی از Kafka در پروژههای واقعی
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Kafka%20Essentials%20-%20Quick%20Start%20for%20Building%20Effective%20Data%20Pipelines%20by%20Pearson/0.%20Introduction/01%20-%20Course%20welcome.mp4
212
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی مبانی Kafka: شروع سریع برای ساخت پایپلاینهای داده مؤثر
Kafka Essentials: Quick Start for Building Effective Data Pipelines by Pearson
Pearson
https://lyndakade.ir/learning/modern-data-engineering-essentials-by-pearson
2026-06-21T13:07:47+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Modern%20Data%20Engineering%20Essentials%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مبانی مهندسی داده مدرن
دادهها همهجا هستند و هر روز هم حجمشون بیشتر میشه؛ به همین خاطر اگر میخوای تو دنیای تکنولوژی و هوش مصنوعی عقب نمونی، باید مهارتهات رو در حوزه Big Data و مهندسی داده بهروز نگه داری.
در این دوره با مفاهیم پایه تا پیشرفته دنیای داده آشنا میشی؛ از معماری دیتالیکها (Data Lake) گرفته تا مهندسی پایگاه داده، تبدیل دادهها (Data Transformation) و هماهنگسازی فرآیندهای داده (Data Orchestration).
همچنین یاد میگیری چطور با ابزارهای مدرن و واقعی این حوزه کار کنی و جریانهای کاری (Workflows) مربوط به داده رو به شکل عملی پیادهسازی کنی.
در طول آموزش، با ابزارهای مهم و پرکاربرد مثل DuckDB برای ذخیره و تحلیل داده، dbt برای تبدیل دادهها و ابزارهای orchestration مثل Airflow، Dagster و Prefect کار میکنی.
یکی از بخشهای مهم دوره اینه که یاد میگیری چطور این ابزارها رو با هم ترکیب کنی و یک سیستم کامل و واقعی مهندسی داده بسازی که در پروژههای واقعی قابل استفاده باشه.
در نهایت هم مسیر رشد حرفهای در دنیای داده بهت معرفی میشه؛ اینکه چه مهارتها، تجربهها و مدارکی لازم داری تا بتونی در حوزه Data Engineering حرفهای بشی.
این دوره برای توسعهدهندهها، دانشمندهای داده (Data Scientists) و مهندسهایی طراحی شده که میخوان وارد دنیای دادههای بزرگ بشن یا مهارتشون رو ارتقا بدن.
🎯 اهداف یادگیری
درک مفاهیم پایه و پیشرفته Data Engineering
کار با مفاهیم Big Data و سیستمهای دادهای مدرن
بارگذاری داده در DuckDB
استفاده از dbt برای تبدیل دادهها (Data Transformation)
طراحی و اجرای Data Pipeline
مدیریت جریان داده با ابزارهای Orchestration
کار با Apache Airflow برای مدیریت Workflow
استفاده از Dagster در مهندسی داده
کار با Prefect برای اتوماسیون داده
یکپارچهسازی dbt با Dagster
ساخت سیستم کامل Data Pipeline
درک معماری Data Lake
مدیریت و پردازش دادههای حجیم
بهینهسازی گردش کار داده
درک مهارتها و مسیر شغلی Data Engineer
آمادهسازی برای ورود به بازار کار داده
افزایش توانایی در پروژههای واقعی داده
کار با ابزارهای مدرن داده
تحلیل و پردازش داده در مقیاس بزرگ
توسعه مهارتهای حرفهای در Data Engineering
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Modern%20Data%20Engineering%20Essentials%20by%20Pearson/preview.webp
دوره آموزشی مبانی مهندسی داده مدرن
دادهها همهجا هستند و هر روز هم حجمشون بیشتر میشه؛ به همین خاطر اگر میخوای تو دنیای تکنولوژی و هوش مصنوعی عقب نمونی، باید مهارتهات رو در حوزه Big Data و مهندسی داده بهروز نگه داری.
در این دوره با مفاهیم پایه تا پیشرفته دنیای داده آشنا میشی؛ از معماری دیتالیکها (Data Lake) گرفته تا مهندسی پایگاه داده، تبدیل دادهها (Data Transformation) و هماهنگسازی فرآیندهای داده (Data Orchestration).
همچنین یاد میگیری چطور با ابزارهای مدرن و واقعی این حوزه کار کنی و جریانهای کاری (Workflows) مربوط به داده رو به شکل عملی پیادهسازی کنی.
در طول آموزش، با ابزارهای مهم و پرکاربرد مثل DuckDB برای ذخیره و تحلیل داده، dbt برای تبدیل دادهها و ابزارهای orchestration مثل Airflow، Dagster و Prefect کار میکنی.
یکی از بخشهای مهم دوره اینه که یاد میگیری چطور این ابزارها رو با هم ترکیب کنی و یک سیستم کامل و واقعی مهندسی داده بسازی که در پروژههای واقعی قابل استفاده باشه.
در نهایت هم مسیر رشد حرفهای در دنیای داده بهت معرفی میشه؛ اینکه چه مهارتها، تجربهها و مدارکی لازم داری تا بتونی در حوزه Data Engineering حرفهای بشی.
این دوره برای توسعهدهندهها، دانشمندهای داده (Data Scientists) و مهندسهایی طراحی شده که میخوان وارد دنیای دادههای بزرگ بشن یا مهارتشون رو ارتقا بدن.
🎯 اهداف یادگیری
درک مفاهیم پایه و پیشرفته Data Engineering
کار با مفاهیم Big Data و سیستمهای دادهای مدرن
بارگذاری داده در DuckDB
استفاده از dbt برای تبدیل دادهها (Data Transformation)
طراحی و اجرای Data Pipeline
مدیریت جریان داده با ابزارهای Orchestration
کار با Apache Airflow برای مدیریت Workflow
استفاده از Dagster در مهندسی داده
کار با Prefect برای اتوماسیون داده
یکپارچهسازی dbt با Dagster
ساخت سیستم کامل Data Pipeline
درک معماری Data Lake
مدیریت و پردازش دادههای حجیم
بهینهسازی گردش کار داده
درک مهارتها و مسیر شغلی Data Engineer
آمادهسازی برای ورود به بازار کار داده
افزایش توانایی در پروژههای واقعی داده
کار با ابزارهای مدرن داده
تحلیل و پردازش داده در مقیاس بزرگ
توسعه مهارتهای حرفهای در Data Engineering
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/Modern%20Data%20Engineering%20Essentials%20by%20Pearson/0.%20Introduction/01%20-%20Modern%20data%20engineering.mp4
72
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی مبانی مهندسی داده مدرن
Modern Data Engineering Essentials by Pearson
Pearson
https://lyndakade.ir/learning/openai-api-and-mcp-development
2026-06-21T13:06:03+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/OpenAI%20API%20and%20MCP%20Development/preview.webp
دوره آموزشی توسعه OpenAI API و MCP
در این دوره با حوزه پیشرفته و روبهرشد توسعه OpenAI API و MCP آشنا میشی؛ جایی که هوش مصنوعی وارد سطح حرفهای توسعه نرمافزار میشه و میتونه فرآیندهای کدنویسی، بررسی کد و ساخت سیستمهای چندعاملی (Multi-Agent) رو کاملاً هوشمند و خودکار کنه.
در این آموزش همراه با مدرس Sandy Ludosky یاد میگیری چطور از هوش مصنوعی برای تقویت GitHub Copilot استفاده کنی و سیستمهایی بسازی که میتونن به منابع داده اختصاصی متصل بشن و پاسخهای دقیق و context-aware ارائه بدن.
در ابتدا با GitHub Codespaces و MCP Serverها کار میکنی تا یک محیط توسعه ابری و آماده برای پروژههای AI محور بسازی. سپس یاد میگیری چطور مدلهای هوش مصنوعی رو مستقیماً داخل workflow توسعه نرمافزار ادغام کنی.
یکی از بخشهای مهم دوره، اتوماسیون بررسی کد (Code Review) و بهبود کیفیت کد با کمک AI هست؛ بهطوری که میتونی فرآیندهای زمانبر توسعه نرمافزار رو هوشمند و سریعتر کنی.
همچنین یاد میگیری چطور با استفاده از GitHub Actions از هوش مصنوعی برای دیباگ (Debugging) و بازنویسی کد (Refactoring) استفاده کنی و کیفیت پروژههات رو بالا ببری.
در بخش امنیت و دسترسی، کار با Access Tokenها و تنظیم مجوزها رو یاد میگیری تا بتونی سیستمهای AI رو به شکل امن مدیریت کنی.
این دوره برای کسانی طراحی شده که حداقل دانش پایه در Python و توسعه وب دارن و میخوان وارد دنیای حرفهای توسعه اپلیکیشنهای AI محور بشن.
در پایان، میتونی اپلیکیشنهایی بسازی که به شکل هوشمند به درخواست کاربران پاسخ میدن و از چندین مدل و منبع داده برای تصمیمگیری استفاده میکنن.
🎯 اهداف یادگیری
درک مفاهیم OpenAI API و MCP Development
کار با GitHub Codespaces برای توسعه پروژههای AI
راهاندازی و استفاده از MCP Serverها
ادغام مدلهای هوش مصنوعی در workflow توسعه
ساخت سیستمهای Multi-Agent (چندعاملی)
اتصال AI به منابع داده اختصاصی و Domain-specific data
اتوماسیون Code Review با کمک هوش مصنوعی
استفاده از GitHub Actions برای هوشمندسازی فرآیند توسعه
دیباگ و اصلاح کد با کمک AI
بهبود ساختار کد (Refactoring) با ابزارهای هوشمند
مدیریت Access Token و تنظیم مجوزها
افزایش امنیت در سیستمهای مبتنی بر AI
ساخت اپلیکیشنهای AI-aware و context-aware
بهینهسازی گردش کار توسعه نرمافزار
استفاده عملی از AI در پروژههای واقعی وب و Python
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/OpenAI%20API%20and%20MCP%20Development/preview.webp
دوره آموزشی توسعه OpenAI API و MCP
در این دوره با حوزه پیشرفته و روبهرشد توسعه OpenAI API و MCP آشنا میشی؛ جایی که هوش مصنوعی وارد سطح حرفهای توسعه نرمافزار میشه و میتونه فرآیندهای کدنویسی، بررسی کد و ساخت سیستمهای چندعاملی (Multi-Agent) رو کاملاً هوشمند و خودکار کنه.
در این آموزش همراه با مدرس Sandy Ludosky یاد میگیری چطور از هوش مصنوعی برای تقویت GitHub Copilot استفاده کنی و سیستمهایی بسازی که میتونن به منابع داده اختصاصی متصل بشن و پاسخهای دقیق و context-aware ارائه بدن.
در ابتدا با GitHub Codespaces و MCP Serverها کار میکنی تا یک محیط توسعه ابری و آماده برای پروژههای AI محور بسازی. سپس یاد میگیری چطور مدلهای هوش مصنوعی رو مستقیماً داخل workflow توسعه نرمافزار ادغام کنی.
یکی از بخشهای مهم دوره، اتوماسیون بررسی کد (Code Review) و بهبود کیفیت کد با کمک AI هست؛ بهطوری که میتونی فرآیندهای زمانبر توسعه نرمافزار رو هوشمند و سریعتر کنی.
همچنین یاد میگیری چطور با استفاده از GitHub Actions از هوش مصنوعی برای دیباگ (Debugging) و بازنویسی کد (Refactoring) استفاده کنی و کیفیت پروژههات رو بالا ببری.
در بخش امنیت و دسترسی، کار با Access Tokenها و تنظیم مجوزها رو یاد میگیری تا بتونی سیستمهای AI رو به شکل امن مدیریت کنی.
این دوره برای کسانی طراحی شده که حداقل دانش پایه در Python و توسعه وب دارن و میخوان وارد دنیای حرفهای توسعه اپلیکیشنهای AI محور بشن.
در پایان، میتونی اپلیکیشنهایی بسازی که به شکل هوشمند به درخواست کاربران پاسخ میدن و از چندین مدل و منبع داده برای تصمیمگیری استفاده میکنن.
🎯 اهداف یادگیری
درک مفاهیم OpenAI API و MCP Development
کار با GitHub Codespaces برای توسعه پروژههای AI
راهاندازی و استفاده از MCP Serverها
ادغام مدلهای هوش مصنوعی در workflow توسعه
ساخت سیستمهای Multi-Agent (چندعاملی)
اتصال AI به منابع داده اختصاصی و Domain-specific data
اتوماسیون Code Review با کمک هوش مصنوعی
استفاده از GitHub Actions برای هوشمندسازی فرآیند توسعه
دیباگ و اصلاح کد با کمک AI
بهبود ساختار کد (Refactoring) با ابزارهای هوشمند
مدیریت Access Token و تنظیم مجوزها
افزایش امنیت در سیستمهای مبتنی بر AI
ساخت اپلیکیشنهای AI-aware و context-aware
بهینهسازی گردش کار توسعه نرمافزار
استفاده عملی از AI در پروژههای واقعی وب و Python
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/02/OpenAI%20API%20and%20MCP%20Development/0.%20Introduction/01%20-%20Build%20next-generation%20Python%20applications%20with%20OpenAI.mp4
49
2026-02-23T00:00:00+03:30
دوره آموزشی توسعه OpenAI API و MCP
OpenAI API and MCP Development
Sandy Ludosky