🚀 دوره‌های رایگان هوش مصنوعی Anthropic
شرکت Anthropic به‌تازگی ۱۳ دوره آموزشی تخصصی و رایگان را در آکادمی خود منتشر کرده است. این دوره‌ها طیف گسترده‌ای از مباحث، از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های حرفه‌ای را پوشش می‌دهند و برای کاربران عمومی، توسعه‌دهندگان و متخصصان کسب‌وکار طراحی شده‌اند.
مهم‌ترین دوره‌های این مجموعه عبارتند از:
• Claude 101: شروع کار با مدل‌های کلاد
• AI Fluency: مبانی و چارچوب‌های هوش مصنوعی
• Claude API: آموزش کار با APIها برای توسعه نرم‌افزار
• Model Context Protocol: آشنایی با پروتکل MCP
• Claude Code: پیاده‌سازی عملی و کاربردی کدنویسی با هوش مصنوعی
این محتواها فرصتی عالی برای ارتقای دانش در اکوسیستم مدل‌های کلاد و ابزارهای مرتبط با آن است. پیشنهاد می‌کنیم برای مشاهده لیست کامل دوره‌ها به وب‌سایت آموزشی Anthropic مراجعه کنید.
شرکت Anthropic به‌تازگی ۱۳ دوره آموزشی تخصصی و رایگان را در آکادمی خود منتشر کرده است. این دوره‌ها طیف گسترده‌ای از مباحث، از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های حرفه‌ای را پوشش می‌دهند و برای کاربران عمومی، توسعه‌دهندگان و متخصصان کسب‌وکار طراحی شده‌اند.
مهم‌ترین دوره‌های این مجموعه عبارتند از:
• Claude 101: شروع کار با مدل‌های کلاد
• AI Fluency: مبانی و چارچوب‌های هوش مصنوعی
• Claude API: آموزش کار با APIها برای توسعه نرم‌افزار
• Model Context Protocol: آشنایی با پروتکل MCP
• Claude Code: پیاده‌سازی عملی و کاربردی کدنویسی با هوش مصنوعی
این محتواها فرصتی عالی برای ارتقای دانش در اکوسیستم مدل‌های کلاد و ابزارهای مرتبط با آن است. پیشنهاد می‌کنیم برای مشاهده لیست کامل دوره‌ها به وب‌سایت آموزشی Anthropic مراجعه کنید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی#Claude #Model_Context_Protocol
📩 ارتباط با ما
🛠 عرضه ابزار REA برای مهندسی معکوس
ابزار REA یک پروتکل MCP (Model Context Protocol) جدید است که برای مهندسی معکوس باینری‌ها، اپلیکیشن‌ها و رفتار نرم‌افزارها در زمان اجرا طراحی شده است.
این ابزار به شما اجازه می‌دهد جزئیات فنی و منطق پیاده‌سازی هر قابلیتی را که در یک برنامه مشاهده می‌کنید، تا سطح باینری بررسی و تحلیل کنید. هدف این پروژه، ساده‌سازی فرایند درک نحوه عملکرد درونی سیستم‌های نرم‌افزاری است.
#REA #Model_Context_Protocol
ابزار REA یک پروتکل MCP (Model Context Protocol) جدید است که برای مهندسی معکوس باینری‌ها، اپلیکیشن‌ها و رفتار نرم‌افزارها در زمان اجرا طراحی شده است.
این ابزار به شما اجازه می‌دهد جزئیات فنی و منطق پیاده‌سازی هر قابلیتی را که در یک برنامه مشاهده می‌کنید، تا سطح باینری بررسی و تحلیل کنید. هدف این پروژه، ساده‌سازی فرایند درک نحوه عملکرد درونی سیستم‌های نرم‌افزاری است.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#REA #Model_Context_Protocol
🤖 دسترسی مدل‌های هوش مصنوعی به فایل‌های سیستم‌عامل
ابزار MCP Desktop Commander امکان اتصال نسخه‌های تحت‌وب ChatGPT و Claude به سیستم‌عامل را فراهم می‌کند.
با استفاده از این افزونه، نیازی به کپی و پیست کردن کدها از سایت به محیط برنامه‌نویسی نیست. کافی است به مدل دستور دهید تا فایل‌های مورد نظر را مستقیماً در فولدر پروژه ایجاد یا ویرایش کند. این ابزار از طریق پروتکل MCP بر روی نسخه رسمی سایت فعال می‌شود.
#MCP_Desktop_Commander #Model_Context_Protocol
ابزار MCP Desktop Commander امکان اتصال نسخه‌های تحت‌وب ChatGPT و Claude به سیستم‌عامل را فراهم می‌کند.
با استفاده از این افزونه، نیازی به کپی و پیست کردن کدها از سایت به محیط برنامه‌نویسی نیست. کافی است به مدل دستور دهید تا فایل‌های مورد نظر را مستقیماً در فولدر پروژه ایجاد یا ویرایش کند. این ابزار از طریق پروتکل MCP بر روی نسخه رسمی سایت فعال می‌شود.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#MCP_Desktop_Commander #Model_Context_Protocol
مفهوم Harness در سیستم‌های مبتنی بر LLM
مدل‌های زبانی (LLM) به تنهایی فقط متن تولید می‌کنند و برای انجام کارهای عملی، به ابزارهایی مانند خواندن و ویرایش فایل‌ها، اجرای دستورات bash یا جست‌وجوی آنلاین نیاز دارند. «Harness» همان زیرساختی است که این ابزارها را به LLM متصل می‌کند تا از یک مدل متنی، یک «Agent» عملیاتی ساخته شود.
یک Harness استاندارد شامل موارد زیر است:
- ابزارهای اجرایی (مانند read_file یا bash)
- سینتکس متنی اختصاصی برای فراخوانی ابزارها
- سیستم مفسر برای شناسایی دستورات و اجرای کد
- مکانیزمی برای بازگرداندن خروجی ابزار به مدل
- لیستی از ابزارهای در دسترس با توضیحات عملکرد
در حالی که واسط‌های کاربری (TUI یا GUI) همان چیزی هستند که ما با آن تعامل می‌کنیم، Harness لایه‌ی پنهان زیرین است. برای مثال، ابزارهایی مثل Claude Code و Codex هر کدام Harness مخصوص خود را دارند که درون اپلیکیشن آن‌ها تعبیه شده است.
🔗 ادامه مطلب در سایت
#Model_Context_Protocol #Claude_Code
مدل‌های زبانی (LLM) به تنهایی فقط متن تولید می‌کنند و برای انجام کارهای عملی، به ابزارهایی مانند خواندن و ویرایش فایل‌ها، اجرای دستورات bash یا جست‌وجوی آنلاین نیاز دارند. «Harness» همان زیرساختی است که این ابزارها را به LLM متصل می‌کند تا از یک مدل متنی، یک «Agent» عملیاتی ساخته شود.
یک Harness استاندارد شامل موارد زیر است:
- ابزارهای اجرایی (مانند read_file یا bash)
- سینتکس متنی اختصاصی برای فراخوانی ابزارها
- سیستم مفسر برای شناسایی دستورات و اجرای کد
- مکانیزمی برای بازگرداندن خروجی ابزار به مدل
- لیستی از ابزارهای در دسترس با توضیحات عملکرد
در حالی که واسط‌های کاربری (TUI یا GUI) همان چیزی هستند که ما با آن تعامل می‌کنیم، Harness لایه‌ی پنهان زیرین است. برای مثال، ابزارهایی مثل Claude Code و Codex هر کدام Harness مخصوص خود را دارند که درون اپلیکیشن آن‌ها تعبیه شده است.
🔗 ادامه مطلب در سایت
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#Model_Context_Protocol #Claude_Code