This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
دوره جدید DeepLearning AI با همکاری Cerebras منتشر شد
موضوع دوره درباره «استنتاج سریع مدلهای زبانی» است و نشان میدهد سرعت بالاتر LLMها چطور میتواند مسیر ساخت اپلیکیشنهای Real-Time را تغییر دهد در این دوره ساخت ورکفلوهای چندابزاره، شخصیسازی لحظهای صفحات وب و کار با Codex هم آموزش داده میشود
http://hubs.la/Q04pypry0 https://x.com/DeepLearningAI/status/2077415530965676236/video/1
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
موضوع دوره درباره «استنتاج سریع مدلهای زبانی» است و نشان میدهد سرعت بالاتر LLMها چطور میتواند مسیر ساخت اپلیکیشنهای Real-Time را تغییر دهد در این دوره ساخت ورکفلوهای چندابزاره، شخصیسازی لحظهای صفحات وب و کار با Codex هم آموزش داده میشود
http://hubs.la/Q04pypry0 https://x.com/DeepLearningAI/status/2077415530965676236/video/1
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
ML Lab Manual.pdf.pdf
2.2 MB
«یادگیری ماشین با پایتون»
با تمرینات عملی با پایتون یادگیری ماشین را یاد بگیرید. محتوای راهنما شامل استفاده از کتابخانههای NumPy و SciPy برای محاسبات آماری، پیادهسازی رگرسیون خطی ساده و چندمتغیره، پاکسازی دادهها، ساخت نمودارهای تحلیلی و درک پایلاین در پکیج scikit-learn است.
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
با تمرینات عملی با پایتون یادگیری ماشین را یاد بگیرید. محتوای راهنما شامل استفاده از کتابخانههای NumPy و SciPy برای محاسبات آماری، پیادهسازی رگرسیون خطی ساده و چندمتغیره، پاکسازی دادهها، ساخت نمودارهای تحلیلی و درک پایلاین در پکیج scikit-learn است.
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤🔥3
Statistics & Probability.pdf
2.3 MB
این جزوه مفاهیم پایهای آمار و احتمال را برای ورود به علم داده (Data Science) آموزش میدهد.
مفاهیم اصلی شامل:
تعریف داده و فضای نمونه
رویدادها (Events)
توزیعهای گسسته و پیوسته (Discrete & Continuous Distributions)
احتمال شرطی (Conditional Probability)
قانون بیز (Bayes' Theorem)
متغیرهای تصادفی (Random Variables)
هدف اصلی: تبدیل آمار و احتمال از فرمولهای خشک به یک ابزار قابلفهم برای تحلیل داده در پروژههای واقعی و Machine Learning.
این جزوه بر اساس این ویدیو گردآوری شده
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWv23ocV_hYb7d2LS4W4FrO108B7uz-M0
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
مفاهیم اصلی شامل:
تعریف داده و فضای نمونه
رویدادها (Events)
توزیعهای گسسته و پیوسته (Discrete & Continuous Distributions)
احتمال شرطی (Conditional Probability)
قانون بیز (Bayes' Theorem)
متغیرهای تصادفی (Random Variables)
هدف اصلی: تبدیل آمار و احتمال از فرمولهای خشک به یک ابزار قابلفهم برای تحلیل داده در پروژههای واقعی و Machine Learning.
این جزوه بر اساس این ویدیو گردآوری شده
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWv23ocV_hYb7d2LS4W4FrO108B7uz-M0
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤1
ابزار Mellea: کتابخانه پایتون برای ساخت برنامههای LLM قابل پیشبینی
فراخوانی معمولی LLM همیشه موفقیت آمیز نیست ؛ مدل ممکنه فرمت را رعایت نکند یا یه چیز ضروری را از قلم بیندازد، یا پاسخی بدهد که بررسیاش سخت باشد.
کتابخانه Mellea پیشنهاد میدهد چنین سیستمهایی را بهصورت برنامههای generative تایپشده بنویسید.
کافی است یک تابع پایتون توصیف کنید:
کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل میکند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی میکند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را بهطور خودکار تکرار میکند.
لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
فراخوانی معمولی LLM همیشه موفقیت آمیز نیست ؛ مدل ممکنه فرمت را رعایت نکند یا یه چیز ضروری را از قلم بیندازد، یا پاسخی بدهد که بررسیاش سخت باشد.
کتابخانه Mellea پیشنهاد میدهد چنین سیستمهایی را بهصورت برنامههای generative تایپشده بنویسید.
کافی است یک تابع پایتون توصیف کنید:
from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session
class UserProfile(BaseModel):
name: str
age: int
@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
"""نام و سن کاربر را استخراج کن."""
m = start_session()
user = extract_user(
m,
text="Alice is 31 years old."
)
کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل میکند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی میکند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را بهطور خودکار تکرار میکند.
لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤1
🔰 List Methods in Python
بیا با هم لیست متدهای پایتون رو مرور کنیم. این یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده در پایتونه و دونستن متدهاش حسابی سرعت کدنویسیت رو بالا میبره.
📌 ایجاد لیست
سادهترین راه تعریف لیست استفاده از براکت [] هست.
🔧 متدهای اصلی
یک آیتم به انتهای لیست اضافه میکنه.
extend() — اضافه کردن چند آیتم
چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه میکنه.
insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص
یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار میده.
🗑 متدهای حذف
remove() — حذف بر اساس مقدار
اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف میکنه.
pop() — حذف و بازگشت آیتم
آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمیگردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف میکنه.
clear() — خالی کردن لیست
تمام آیتمهای لیست رو حذف میکنه.
🔍 متدهای جستجو
index() — پیدا کردن اندیس
اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمیگردونه.
count() — شمارش تعداد تکرار
تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو میشماره.
📊 متدهای مرتبسازی و معکوس کردن
sort() — مرتبسازی درجا
لیست رو به ترتیب صعودی مرتب میکنه. با reverse=True نزولی میشه.
reverse() — معکوس کردن
ترتیب آیتمهای لیست رو برعکس میکنه.
📋 متدهای کپی
copy() — کپی سطحی
یه کپی از لیست برمیگردونه.
💡 نکات تکمیلی مهم
عملگر in برای بررسی وجود:
عملگر + برای اتصال:
عملگر * برای تکرار:
List Comprehension — روش پایتونی:
len() برای گرفتن طول:
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
بیا با هم لیست متدهای پایتون رو مرور کنیم. این یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده در پایتونه و دونستن متدهاش حسابی سرعت کدنویسیت رو بالا میبره.
📌 ایجاد لیست
سادهترین راه تعریف لیست استفاده از براکت [] هست.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []
🔧 متدهای اصلی
append() — اضافه کردن به انتها
یک آیتم به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
extend() — اضافه کردن چند آیتم
چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه میکنه.
fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص
یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار میده.
fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']
🗑 متدهای حذف
remove() — حذف بر اساس مقدار
اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
pop() — حذف و بازگشت آیتم
آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمیگردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']
clear() — خالی کردن لیست
تمام آیتمهای لیست رو حذف میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []
🔍 متدهای جستجو
index() — پیدا کردن اندیس
اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمیگردونه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2
count() — شمارش تعداد تکرار
تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو میشماره.
nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3
📊 متدهای مرتبسازی و معکوس کردن
sort() — مرتبسازی درجا
لیست رو به ترتیب صعودی مرتب میکنه. با reverse=True نزولی میشه.
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
reverse() — معکوس کردن
ترتیب آیتمهای لیست رو برعکس میکنه.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']
📋 متدهای کپی
copy() — کپی سطحی
یه کپی از لیست برمیگردونه.
original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]
💡 نکات تکمیلی مهم
عملگر in برای بررسی وجود:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True
عملگر + برای اتصال:
list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]
عملگر * برای تکرار:
print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]
List Comprehension — روش پایتونی:
squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]
len() برای گرفتن طول:
print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤3
🐍 همه چیز درمورد یادگیری Typing در پایتون! 🐍
اگه میخوای کد Pythonت رو حرفهایتر، امنتر و قابل نگهداریتر کنی، یادگیری Type Annotations یکی از مهمترین قدمهاست. این ریپو یه آرشیو کامل و دستهبندیشده از بهترین منابع یادگیری typing در Python هست.
این مخزن شامل بهترین مقالات، کتابها، ابزارها، کتابخانهها و سایر منابع اختصاص داده شده به تایپنویسی و استفاده از آن در پروژههای واقعی است. 💻📚
این هم لینک: GitHub
https://github.com/typeddjango/awesome-python-typing
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
اگه میخوای کد Pythonت رو حرفهایتر، امنتر و قابل نگهداریتر کنی، یادگیری Type Annotations یکی از مهمترین قدمهاست. این ریپو یه آرشیو کامل و دستهبندیشده از بهترین منابع یادگیری typing در Python هست.
این مخزن شامل بهترین مقالات، کتابها، ابزارها، کتابخانهها و سایر منابع اختصاص داده شده به تایپنویسی و استفاده از آن در پروژههای واقعی است. 💻📚
این هم لینک: GitHub
https://github.com/typeddjango/awesome-python-typing
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
اینجا تمام کد ها و آموزش های لازم برای تشخیص چهره و اشیا توی عکس با پاییتون رو گذاشه و توی 3 ساعت کلش رو می تونید یاد بگیرید، کلی چیز آماده هم داره که در طول مسیر یادگیری به دردتون میخوره:
github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours
@python4all_pro
github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours
@python4all_pro
GitHub
GitHub - murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours
Contribute to murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours development by creating an account on GitHub.
👾1
دوستان کانال بله پایتون رو دنبال کنید.
اگه زمانی اینترنت بینالملل محدود شد، ما همچنان از طریق بله کنارتون هستیم و آموزشها رو از همونجا ادامه میدیم.💙
https://ble.ir/Python4all_pro
اگه زمانی اینترنت بینالملل محدود شد، ما همچنان از طریق بله کنارتون هستیم و آموزشها رو از همونجا ادامه میدیم.💙
https://ble.ir/Python4all_pro
ble.ir
بله | کانال Python | پایتون
❤1
فریمورک Pytest چیه
یه ابزار تست برای پایتونه که کدها رو خیلی ساده و خوانا میکنه. معمولاً هر وقت یه برنامهنویس پایتون میخواد مطمئن بشه کدش درست کار میکنه، ازش استفاده میکنه.
🔹 چرا محبوبه؟
سینتکس خیلی ساده و تمیز
پیام خطای واضح نشون میده
پلاگینهای فراوون داره
هم برای پروژههای کوچیک و هم بزرگ مناسبه
🔹 یه مثال ساده:
بعد فقط میزنی:
pytest
و خودش همهی تستها رو اجرا میکنه و میگه کدوم رد شد، کدوم شکست خورد.
🔗 لینکها:
🌎 سایت رسمی: https://docs.pytest.org
🐱 گیتهاب: https://github.com/pytest-dev/pytest
📦 PyPI: https://pypi.org/project/pytest/
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
یه ابزار تست برای پایتونه که کدها رو خیلی ساده و خوانا میکنه. معمولاً هر وقت یه برنامهنویس پایتون میخواد مطمئن بشه کدش درست کار میکنه، ازش استفاده میکنه.
🔹 چرا محبوبه؟
سینتکس خیلی ساده و تمیز
پیام خطای واضح نشون میده
پلاگینهای فراوون داره
هم برای پروژههای کوچیک و هم بزرگ مناسبه
🔹 یه مثال ساده:
# math_tools.py
def add(a, b):
return a + b# test_math_tools.py
from math_tools import add
def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0
بعد فقط میزنی:
pytest
و خودش همهی تستها رو اجرا میکنه و میگه کدوم رد شد، کدوم شکست خورد.
🔗 لینکها:
🌎 سایت رسمی: https://docs.pytest.org
🐱 گیتهاب: https://github.com/pytest-dev/pytest
📦 PyPI: https://pypi.org/project/pytest/
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤4👍2
Forwarded from FaraDars_Course
‼️ فقط با ۱۱۹ هزار تومن، مهارت جدید یاد بگیر ‼️
♨️ قیمت استثنایی برای ۶۰۰ دوره آموزشیِ فرادرس
📣 برای مشاهده آموزشهای هر دسته بندی، روی عنوان مورد نظر کلیک کنید: 👇
✅ هوش مصنوعی | برنامه نویسی
✅ علوم کامپیوتر و شبکه | پایتون
✅ زبانهای خارجی | اکسل Excel
✅ بازاریابی و کسب و کار | بازارهای مالی
✅ مهارتهای عمومی | طراحی سایت
🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش - [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
♨️ قیمت استثنایی برای ۶۰۰ دوره آموزشیِ فرادرس
📣 برای مشاهده آموزشهای هر دسته بندی، روی عنوان مورد نظر کلیک کنید: 👇
✅ هوش مصنوعی | برنامه نویسی
✅ علوم کامپیوتر و شبکه | پایتون
✅ زبانهای خارجی | اکسل Excel
✅ بازاریابی و کسب و کار | بازارهای مالی
✅ مهارتهای عمومی | طراحی سایت
🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش - [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
GenAI with Python & PyTorch.pdf
6.5 MB
📕 کتاب«GenAI با پایتون و PyTorch» — چاپ دوم، مارس ۲۰۲۵
👨🏻💻 اگه از کتابایی خسته شدی که فقط تئوری میگن و آخرش نمیدونی چطوری کد بزنی، وقتشه با این کتاب آشنا بشی.
📚 چاپ دوم این کتاب (مارس ۲۰۲۵) یه بازنویسی کامله: از TensorFlow به PyTorch مهاجرت کرده، مدلهای LLM و Diffusion رو هم اضافه کرده و کل چرخهی آموزش رو پوشش میده.
🧠 توش چی پیدا میشه؟
🔸 فصل ۱–۲: پایهها
؛GenAI چیه و چطوری با Midjourney، DALL-E و ChatGPT زندگیمون رو عوض کرده
🔸 فصل ۳–۵: NLP و Transforme
🔸 فصل ۶–۷: Open-Source LLM و Prompt Engineering
🔸 فصل ۸–۱۰: Multimodal
🔸 فصل ۱۱–۱۲: VAE و GAN
🔸 فصل ۱۳–۱۴: Style Transfer و Deepfakes
چرا این کتاب خاصه؟
✅ انتقال از تئوری به کد در یه فصل — فرمول ریاضی میبینی، بعد بلافاصله PyTorch پیادهسازیش میکنی
✅ پروژههای واقعی — ترجمه، نقد فیلم، Deepfake، Style Transfer
✅ ۴۵۴ صفحه پر از تمرین و کد عملی
✅ استفاده از Google Colab — نیازی به GPU گرون نداری
✅ ترکیب PyTorch + جامعهی اوپنسورس — همهچیز قابل اجراست
گیت هاب
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
👨🏻💻 اگه از کتابایی خسته شدی که فقط تئوری میگن و آخرش نمیدونی چطوری کد بزنی، وقتشه با این کتاب آشنا بشی.
📚 چاپ دوم این کتاب (مارس ۲۰۲۵) یه بازنویسی کامله: از TensorFlow به PyTorch مهاجرت کرده، مدلهای LLM و Diffusion رو هم اضافه کرده و کل چرخهی آموزش رو پوشش میده.
🧠 توش چی پیدا میشه؟
🔸 فصل ۱–۲: پایهها
؛GenAI چیه و چطوری با Midjourney، DALL-E و ChatGPT زندگیمون رو عوض کرده
🔸 فصل ۳–۵: NLP و Transforme
🔸 فصل ۶–۷: Open-Source LLM و Prompt Engineering
🔸 فصل ۸–۱۰: Multimodal
🔸 فصل ۱۱–۱۲: VAE و GAN
🔸 فصل ۱۳–۱۴: Style Transfer و Deepfakes
چرا این کتاب خاصه؟
✅ انتقال از تئوری به کد در یه فصل — فرمول ریاضی میبینی، بعد بلافاصله PyTorch پیادهسازیش میکنی
✅ پروژههای واقعی — ترجمه، نقد فیلم، Deepfake، Style Transfer
✅ ۴۵۴ صفحه پر از تمرین و کد عملی
✅ استفاده از Google Colab — نیازی به GPU گرون نداری
✅ ترکیب PyTorch + جامعهی اوپنسورس — همهچیز قابل اجراست
گیت هاب
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤🔥1👍1🔥1
معرفی کتابخانه پایتونی xy (توسعهیافته توسط تیم Reflex)؛ یک جایگزین متنباز و فوقسریع برای Matplotlib، Plotly و Bokeh که با زبان Rust نوشته شده و در رندر ۱۰ میلیون نقطه داده، عملکردی بینظیر از خود نشان میدهد.
عملکرد محاسباتی (بنچمارک رسمی ۱۰ میلیون نقطه):
🔹 XY ➡ ۰.۰۲۳ ثانیه
🔹 Matplotlib ➡ ۲.۷۸ ثانیه
🔹 Plotly ➡ ۹.۵۸ ثانیه
به این ترتیب، xy در مقایسه با Plotly تا ۴۱۳ برابر و در مقایسه با Matplotlib تا ۱۲۰ برابر سریعتر عمل میکند.
این کتابخانه علاوه بر امکان مصورسازی بلادرنگ در Jupyter Notebook و وباپلیکیشنها، از خروجی در قالبهای PNG، HTML و PDF نیز پشتیبانی میکند.
نصب و راهاندازی
pip install xy
🔗 مستندات: reflex.dev/docs/xy/
🔗 گیتهاب: github.com/reflex-dev/xy
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
عملکرد محاسباتی (بنچمارک رسمی ۱۰ میلیون نقطه):
🔹 XY ➡ ۰.۰۲۳ ثانیه
🔹 Matplotlib ➡ ۲.۷۸ ثانیه
🔹 Plotly ➡ ۹.۵۸ ثانیه
به این ترتیب، xy در مقایسه با Plotly تا ۴۱۳ برابر و در مقایسه با Matplotlib تا ۱۲۰ برابر سریعتر عمل میکند.
این کتابخانه علاوه بر امکان مصورسازی بلادرنگ در Jupyter Notebook و وباپلیکیشنها، از خروجی در قالبهای PNG، HTML و PDF نیز پشتیبانی میکند.
نصب و راهاندازی
pip install xy
🔗 مستندات: reflex.dev/docs/xy/
🔗 گیتهاب: github.com/reflex-dev/xy
🆔 @python4all_pro
🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
❤🔥1❤1👍1
Forwarded from FaraDars_Course
💢 ۶۰۰ آموزش ۱۱۹ هزار تومنی
➕ ۸۰٪ تخفیف برای سایر آموزشهای فرادرس
✔️ در این طرح یادگیری، ۶۰۰ آموزش منتخب با قیمت ۱۱۹,۰۰۰ تومن در دسترس شماست و علاوه بر آن، سایر آموزشها با ۸۰ درصد تخفیف قابل دریافت است.
👇 دسترسی آسان به منابع آموزشی 👇
🔗 [آموزشهای هوش مصنوعی]
🔗 [تمامی آموزشهای ۱۱۹ هزار تومنی]
برای مشاهده سایر آموزشها و استفاده از تخفیف ۸۰ درصدی، روی لینک زیر کلیک کنید:
🔗 [مشاهده سایر آموزشها]
🔄 FaraDars - فرادرس
➕ ۸۰٪ تخفیف برای سایر آموزشهای فرادرس
✔️ در این طرح یادگیری، ۶۰۰ آموزش منتخب با قیمت ۱۱۹,۰۰۰ تومن در دسترس شماست و علاوه بر آن، سایر آموزشها با ۸۰ درصد تخفیف قابل دریافت است.
👇 دسترسی آسان به منابع آموزشی 👇
🔗 [آموزشهای هوش مصنوعی]
🔗 [تمامی آموزشهای ۱۱۹ هزار تومنی]
برای مشاهده سایر آموزشها و استفاده از تخفیف ۸۰ درصدی، روی لینک زیر کلیک کنید:
🔗 [مشاهده سایر آموزشها]
🔄 FaraDars - فرادرس
❤1
Forwarded from موسسه کوروش | Kourosh Institute
🎙صدایتان، امضایِ شخصیت شماست؛ آن را حرفهای بسازید!
🔹️آیا میدانستید اولین چیزی که از شما در ذهن دیگران حک میشود، نه چهره، که «طنینِ صدای» شماست؟ صدا فقط مجموعهای از کلمات نیست؛ ابزاری قدرتمند برای نفوذ، رهبری و متقاعد کردن است.
🔹️خیلیها تصور میکنند صدایِ خوب یک «موهبتِ خدادادی» است؛ اما حقیقت این است که صدا «عضلهای» است که با تمرین و تکنیک پرورش مییابد. در 《دوره تخصصی صدا در مؤسسه فرهنگی هنری کوروش》، ما به شما کمک میکنیم تا:
✅ طنینِ گمشدهتان را پیدا کنید و از حنجره به عنوان یک سازِ قدرتمند استفاده کنید.
✅ اضطرابِ هنگام صحبت را به اعتماد به نفسِ کلامی تبدیل کنید.
✅ بیاموزید چطور با کلامتان، بر قلبِ مخاطب تأثیر بگذارید.
👈اگر میخواهید در سخنرانیها، جلساتِ کاری یا اجراهای هنری، صدایتان «شنیده» شود و نه فقط «گوش داده»، این دوره نقطه شروعِ تحولِ شماست.
🔹️شروع دوره: جمعه ۲۳ مردادماه ۱۴۰۵
📩 جهت اطلاع از شرایط ثبتنام، در واتس اپ پیام ارسال نمایید.
https://wa.me/+989199129972
----------
#صداسازی #فن_بیان #اعتماد_به_نفس #قدرت_بیان #آموزش_بازیگری #موسسه_فرهنگی_هنری_کوروش
https://t.me/kourosh_ci_ac
🔹️آیا میدانستید اولین چیزی که از شما در ذهن دیگران حک میشود، نه چهره، که «طنینِ صدای» شماست؟ صدا فقط مجموعهای از کلمات نیست؛ ابزاری قدرتمند برای نفوذ، رهبری و متقاعد کردن است.
🔹️خیلیها تصور میکنند صدایِ خوب یک «موهبتِ خدادادی» است؛ اما حقیقت این است که صدا «عضلهای» است که با تمرین و تکنیک پرورش مییابد. در 《دوره تخصصی صدا در مؤسسه فرهنگی هنری کوروش》، ما به شما کمک میکنیم تا:
✅ طنینِ گمشدهتان را پیدا کنید و از حنجره به عنوان یک سازِ قدرتمند استفاده کنید.
✅ اضطرابِ هنگام صحبت را به اعتماد به نفسِ کلامی تبدیل کنید.
✅ بیاموزید چطور با کلامتان، بر قلبِ مخاطب تأثیر بگذارید.
👈اگر میخواهید در سخنرانیها، جلساتِ کاری یا اجراهای هنری، صدایتان «شنیده» شود و نه فقط «گوش داده»، این دوره نقطه شروعِ تحولِ شماست.
🔹️شروع دوره: جمعه ۲۳ مردادماه ۱۴۰۵
📩 جهت اطلاع از شرایط ثبتنام، در واتس اپ پیام ارسال نمایید.
https://wa.me/+989199129972
----------
#صداسازی #فن_بیان #اعتماد_به_نفس #قدرت_بیان #آموزش_بازیگری #موسسه_فرهنگی_هنری_کوروش
https://t.me/kourosh_ci_ac