گواهینامه +CompTIA AI Scripting - راهنمای نظری
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک مفاهیم نظری در اسکریپتنویسی هوش مصنوعی
- بررسی اصول اساسی فناوریهای هوش مصنوعی
- تحلیل زبانها و پارادایمهای اسکریپتنویسی هوش مصنوعی
- کسب بینشها درباره سینتکس و سمانتیک هوش مصنوعی
- مطالعه متدولوژیها و کاربردهای اسکریپتنویسی هوش مصنوعی
- بهبود مهارتهای تحلیلی در حل مسائل هوش مصنوعی
- یادگیری استراتژیهای دستکاری داده برای هوش مصنوعی
- بررسی استراتژیهای الگوریتمی در اسکریپتنویسی هوش مصنوعی
- درک ساختارهای داده در تصمیمگیری هوش مصنوعی
- کشف منطق و استدلال در فرآیندهای هوش مصنوعی
- بررسی پیامدهای اخلاقی اسکریپتنویسی هوش مصنوعی
- تفکر درباره تأثیرات اجتماعی فناوریهای هوش مصنوعی
- تحلیل اسکریپتنویسی هوش مصنوعی در زمینههای مختلف صنعتی
- کار روی مطالعات موردی تحول هوش مصنوعی
- توسعه ذهنیت استراتژیک در اپلیکیشنهای هوش مصنوعی
- تصور روندهای آینده در پیشرفتهای هوش مصنوعی
پیشنیازهای دوره
- بدون الزامات
توضیحات دوره
با این دوره به دنیای تحولآفرین هوش مصنوعی قدم میگذارید که بهطور دقیق به جزئیات نظری اسکریپتنویسی برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی میپردازد. این برنامه برای افرادی طراحی شده که تمایل دارند دانش خود را گسترش دهند و درک عمیقی از جزئیات اسکریپتنویسی هوش مصنوعی پیدا کنند و پایهای قوی برای ناوبری تحولات هوش مصنوعی بهدست آورند. این دوره از طریق یک بررسی جامع از چارچوبهای نظری، به دانشجویان قدرت میدهد تا اصول اساسی فناوریهای هوش مصنوعی را درک کنند که آنها را با ابزارهای مفهومی لازم برای برتری در این حوزه در حال تکامل مجهز میکند.
شرکتکنندگان در یک مطالعه عمیق از زبانهای اسکریپتنویسی هوش مصنوعی شرکت میکنند و در مورد سینتکس، سمانتیک و پارادایمهایی که این حوزه برنامهنویسی هوش مصنوعی هستند را تعریف میکنند، بینشهای لازم را بهدست میآورند. برنامه درسی دوره یک بافت غنی از دانش را ارائه میدهد که به بررسی ساختارهای نظری میپردازد که اساس سیستمهای پیشرفته هوش مصنوعی را تشکیل میدهند. دانشجویان متدولوژیهای اسکریپتنویسی و کاربردهای آنها در هوش مصنوعی را تحلیل میکنند و به درک انتقادی از نحوه استفاده استراتژیک از این متدولوژیها در حل مسائل پیچیده میپردازند. این تمرکز نظری بر مهارتهای تحلیلی میافزاید و تواناییهای شناختی را بهبود میبخشد و به دانشجویان امکان میدهد که با اطمینان و خلاقیت به چالشهای هوش مصنوعی نزدیک شوند.
در طول دوره، شرکتکنندگان با جنبههای نظری دستکاری داده و استراتژیهای الگوریتمی که جز جداییناپذیر اسکریپتنویسی هوش مصنوعی هستند، آشنا میشوند. این دوره نقش ساختارهای داده و الگوریتمها را در ایجاد اسکریپتهای کارآمد هوش مصنوعی روشن میسازد و به طور عمیق به منطق و استدلالی میپردازد که فرآیندهای تصمیمگیری هوش مصنوعی را هدایت میکند. با درک این مولفههای نظری، دانشجویان بهتر آماده میشوند تا راهحلهای نوآورانه هوش مصنوعی را مفهومسازی و طراحی کنند. همچنین، این دوره به تحلیل جنبههای اخلاقی اسکریپتنویسی هوش مصنوعی میپردازد و دانشجویان را تشویق میکند که درباره تأثیرات اجتماعی فناوریهای هوش مصنوعی و اهمیت توسعه هوش مصنوعی مسئول تامل کنند.
در طول این برنامه، تأکید زیادی بر اصول نظری اسکریپتنویسی هوش مصنوعی در زمینههای مختلف صنعتی وجود دارد. دانشجویان به بررسی مطالعات موردی و مدلهای نظری از بخشهای مختلف میپردازند که نشان میدهد چگونه اسکریپتنویسی هوش مصنوعی صنایع را متحول کرده و فرصتهای جدیدی ایجاد میکند. این بررسی باعث تقویت ذهنیت استراتژیک میشود و به دانشجویان کمک میکند که کاربردها و مزایای بالقوه هوش مصنوعی را در زمینههای خود تجسم کنند. در پایان دوره، دانشجویان درک جامعی از چشمانداز نظری اسکریپتنویسی هوش مصنوعی پیدا کرده و به عنوان رهبران فکری و نوآوران در این حوزه قرار میگیرند.
این دوره به عنوان کاتالیزور رشد فردی و پیشرفت حرفهای عمل میکند و فرصتی منحصربهفرد برای تسلط به جنبههای نظری اسکریپتنویسی هوش مصنوعی فراهم میسازد. این برنامه طراحی شده تا الهامبخش باشد و چالشهای نوآورانه را برای دانشجویان به ارمغان بیاورد و آنها را با دانش لازم برای پیشبینی روندهای آینده و مشارکت معنادار در پیشرفت فناوریهای هوش مصنوعی تجهیز کند. با تمرکز بر برتری نظری، این برنامه دعوتی است برای پیوستن به یک کامیونیتی از افراد پیشرو که به شکلدهی به آینده هوش مصنوعی متعهد هستند. امروز در دوره شرکت کرده و اولین قدم خود را به سوی تبدیل شدن به یک فرد پیشگام در دنیای در حال تکامل هوش مصنوعی بردارید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- توسعهدهندگان مشتاق هوش مصنوعی که علاقهمند به درک نظریه پشت اسکریپتنویسی هوش مصنوعی هستند.
- متخصصانی که قصد دارند دانش خود را در مفاهیم برنامهنویسی هوش مصنوعی عمیقتر کنند.
- دانشجویانی که به دنبال بهبود مهارتهای تحلیلی در کاربردهای هوش مصنوعی هستند.
- افرادی که به ملاحظات اخلاقی فناوریهای هوش مصنوعی علاقهمند هستند.
- نوآورانی که میخواهند تحولات صنعتی اسکریپتنویسی هوش مصنوعی را بررسی کنند.
- یادگیرندگانی که روی تسلط به ساختارهای داده و الگوریتمهای هوش مصنوعی تمرکز دارند.
- علاقهمندان به فناوری که به دنبال پیشبینی روندها و پیشرفتهای هوش مصنوعی هستند.
- افراد بلندپرواز که میخواهند در چشمانداز آینده فناوریهای هوش مصنوعی رهبری کنند.
گواهینامه +CompTIA AI Scripting - راهنمای نظری
-
مقدمه بخش 01:43
-
محدوده، اهمیت و اهداف گواهینامه CompTIA AI Scripting+ Certification 07:36
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی - سفر سارا به تحول TechNova 07:38
-
بررسی هوش مصنوعی در پشتیبانی فنی و عملیاتهای شبکه 07:06
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی محور در TechNova - بهبود پشتیبانی 06:41
-
درک نقش اسکریپتنویسی در یکپارچهسازی هوش مصنوعی 07:12
-
مطالعه موردی - استفاده از اسکریپتنویسی برای یکپارچهسازی بینقص هوش مصنوعی 07:54
-
مهارتها و حوزههای دانش کلیدی برای گواهینامه 07:48
-
مطالعه موردی - استفاده از پایتون برای راهحلهای اخلاقی و مقیاسپذیر هوش مصنوعی 07:20
-
ناوبری در فرآیند و الزامات گواهینامه 07:05
-
مطالعه موردی - تسلط به اسکریپتنویسی هوش مصنوعی - مسیر استراتژیک TechNova 06:26
-
خلاصه بخش 01:47
-
مقدمه بخش 02:03
-
مفاهیم و اصطلاحات اصلی در هوش مصنوعی 06:33
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در TechNova - تحول کسبوکار 08:30
-
تکامل تاریخی و نقاط عطف در توسعه هوش مصنوعی 07:47
-
مطالعه موردی - پیشگام بودن در نوآوری هوش مصنوعی - استراتژی InnovateTech 06:40
-
راهاندازی محیطهای توسعه یکپارچه (IDE) برای پروژههای هوش مصنوعی 05:30
-
مطالعه موردی - بهینهسازی کارایی پروژه هوش مصنوعی - انتخاب IDE استراتژیک 08:04
-
ملاحظات و پیامدهای اخلاقی در استقرار هوش مصنوعی 07:10
-
مطالعه موردی - ناوبری چالشهای اخلاقی در هوش مصنوعی - تعهد NeoAI 06:19
-
روندها و کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در صنعت 07:04
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی در TechNova - تحول در صنایع 07:55
-
خلاصه بخش 01:53
-
مقدمه بخش 02:07
-
تحلیل مقایسهای زبانهای برنامهنویسی در توسعه هوش مصنوعی 07:02
-
مطالعه موردی - بهینهسازی توسعه هوش مصنوعی - یک استراتژی چندزبانه 06:34
-
استفاده از پایتون برای اسکریپتنویسی هوش مصنوعی - سینتکس و کتابخانهها 06:03
-
مطالعه موردی - استفاده از پایتون برای حفظ مشتری هوش مصنوعی محور 06:10
-
استفاده از R برای تحلیل داده در کاربردهای هوش مصنوعی 05:56
-
مطالعه موردی - استفاده از R برای تحلیل پیشبینانه در مراقبتهای بهداشتی 05:59
-
آشنایی با جولیا - برنامهنویسی با عملکرد بالا برای هوش مصنوعی 07:12
-
مطالعه موردی - استفاده از جولیا برای هوش مصنوعی - افزایش عملکرد 05:43
-
بهترین شیوهها در انتخاب زبانهای مناسب برای پروژههای هوش مصنوعی 06:54
-
مطالعه موردی - بهینهسازی موفقیت پروژه هوش مصنوعی - استراتژی InnovateX 06:24
-
خلاصه بخش 02:00
-
مقدمه بخش 02:06
-
ساختارهای داده اساسی در هوش مصنوعی - آرایهها، لیستها و درختها 06:31
-
مطالعه موردی - تسلط به ساختارهای داده - بهبود توسعه هوش مصنوعی 06:13
-
پارادایمهای الگوریتمی - الگوریتم حریصانه، تقسیم و غلبه و برنامهنویسی پویا 06:46
-
مطالعه موردی - بهینهسازی راهحلهای هوش مصنوعی - استراتژی NovaSolution 07:16
-
الگوریتمهای جستجو - عمق اول، عرض اول و رویکردهای اکتشافی 07:15
-
مطالعه موردی - بهینهسازی لجستیک هوش مصنوعی محور - ارزیابی DFS و BF 06:04
-
الگوریتمهای مرتبسازی و کارایی آنها در پردازش هوش مصنوعی 07:10
-
مطالعه موردی - بهینهسازی پردازش هوش مصنوعی - استفاده استراتژیک از الگوریتمهای مرتبساز 06:17
-
نظریه گراف و تحلیل شبکه در کانتکسهای هوش مصنوعی 08:00
-
مطالعه موردی - بهینهسازی لجستیکهای هوش مصنوعی محور - نظریه گراف 06:31
-
خلاصه بخش 02:02
-
مقدمه بخش 02:11
-
یادگیری نظارت شده - تکنیکهای رگرسیون و طبقهبندی 07:52
-
مطالعه موردی - بهبود حفظ مشتری و نتایج مراقبتهای بهداشتی 07:00
-
یادگیری نظارت نشده - متدهای خوشهبندی و انجمنی 06:45
-
مطالعه موردی - بهبود استراتژی خردهفروشی آنلاین با یادگیری نظارت نشده 06:56
-
یادگیری تقویتی - مفاهیم و کاربردها 07:20
-
مطالعه موردی - تحول در رانندگی خودران - یادگیری تقویتی 06:59
-
ارزیابی عملکرد مدل - متریکها و استراتژیهای اعتبارسنجی 07:04
-
مطالعه موردی - بهینهسازی هوش مصنوعی برای بازگشت مجدد بیمار - HealthPredict 06:40
-
بیشبرازش و کمبرازش - استراتژیهای تشخیص و کاهش 06:34
-
مطالعه موردی - تعادل بیشبرازش و کمبرازش در هوش مصنوعی - یک مورد 06:23
-
خلاصه بخش 02:06
-
مقدمه بخش 01:55
-
معماری شبکههای عصبی مصنوعی 07:08
-
مطالعه موردی - پیشگام بودن در معماریهای شبکه عصبی برای وسایل نقلیه خودران 06:27
-
توابع فعالسازی و نقش آنها در عملکرد شبکه 06:20
-
مطالعه موردی - انتخاب استراتژیک تابع فعالسازی برای بهینهسازی 06:20
-
آموزش شبکههای عصبی عمیق - پسانتشار و بهینهسازی 06:55
-
مطالعه موردی - بهینهسازی شبکههای عصبی برای وسایل نقلیه خودران 06:23
-
شبکههای عصبی کانولوشن برای پردازش تصویر 07:07
-
مطالعه موردی - پیشرفت حفاظت از حیات وحش با CNNs - بررسی VisualT 08:22
-
شبکههای عصبی بازگشتی برای تحلیل داده متوالی 06:53
-
مطالعه موردی - استفاده از RNNs برای پیشبینی قیمت سهام - Tech 07:08
-
خلاصه بخش 02:08
-
مقدمه بخش 02:09
-
اصول زبانشناسی در NLP 07:22
-
مطالعه موردی - پیشرفت تحلیل احساسات - نوآوریهای NLP در LinguaTech 06:40
-
تکنیکهای پیشپردازش متن برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی 08:03
-
مطالعه موردی - پیشپردازش متنی جامع - بهبود NLP 08:23
-
تحلیل احساسات و عقیده کاوی 06:24
-
مطالعه موردی - استفاده از تحلیل احساسات برای رشد استراتژیک 06:31
-
ترجمه ماشین و تولید زبان 06:26
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی - استفاده استراتژیک GlobalTechs از ماشینها 07:26
-
شناسایی و پردازش گفتار در سیستمهای هوش مصنوعی 06:39
-
مطالعه موردی - پیشرفت شناسایی گفتار - مدل هیبریدی TechNova 06:29
-
خلاصه بخش 02:09
-
مقدمه بخش 01:42
-
خودکارسازی نظارت بر شبکه با هوش مصنوعی 08:38
-
مطالعه موردی - نظارت بر شبکه مجهز به هوش مصنوعی - تحول در اطلاعات IT 06:12
-
نگهداری پیشبینانه در زیرساخت شبکه 08:02
-
مطالعه موردی - بهینهسازی عملیاتهای شبکه با هوش مصنوعی - راهحل OptiNet 08:07
-
امنیت شبکه هوش مصنوعی محور - تشخیص تهدید و پاسخ به تهدیدات 07:28
-
مطالعه موردی - تحول در امنیت شبکه هوش مصنوعی محور - TechGua 07:05
-
بهینهسازی عملکرد شبکه با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی 07:34
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت شبکه 06:59
-
پیادهسازی هوش مصنوعی برای مدیریت خطا و عیبیابی 06:23
-
مطالعه موردی - عملیاتهای شبکه هوش مصنوعی محور - تحول در مدیریت خطا 06:23
-
خلاصه بخش 01:58
-
مقدمه بخش 01:55
-
توسعه چتباتهای مجهز به هوش مصنوعی برای پشتیبانی مشتری 06:34
-
مطالعه موردی - چتباتهای مجهز به هوش مصنوعی - تحول در پشتیبانی مشتری 06:53
-
خودکارسازی سیستمهای تیکتیابی با یکپارچهسازی هوش مصنوعی 05:23
-
مطالعه موردی - تحول در پشتیبانی مشتری - سیستمهای تیکتیابی مجهز به هوش مصنوعی 06:31
-
هوش مصنوعی برای مدیریت و بازیابی دانش 07:04
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی در مدیریت دانش و پشتیبانی فنی 07:27
-
شخصیسازی تجربیات پشتیبانی کاربر با استفاده از هوش مصنوعی 06:45
-
مطالعه موردی - پشتیبانی مشتری هوش مصنوعی محور - تعادل فناوری 06:15
-
بهبود قابلیتهای پشتیبانی از راه دور با ابزارهای هوش مصنوعی 06:08
-
مطالعه موردی - تحول در پشتیبانی TechNova - کارایی هوش مصنوعی محور 07:07
-
خلاصه بخش 01:45
-
مقدمه بخش 01:51
-
نوشتن اسکریپتهای کارآمد برای استقرار مدل هوش مصنوعی 07:32
-
مطالعه موردی - بهینهسازی استقرار مدل هوش مصنوعی - استراتژیها 06:13
-
اتوماسیون جمعآوری داده و پیشپردازش داده با اسکریپتها 06:27
-
مطالعه موردی - اتوماسیون جمعآوری داده و پیشپردازش داده 07:51
-
یکپارچهسازی مدلهای هوش مصنوعی با سیستمهای موجود از طریق اسکریپتنویسی 07:02
-
مطالعه موردی - تحول در TechNova - یکپارچهسازی هوش مصنوعی از طریق استراتژیها 06:27
-
زمانبندی و مدیریت تسکهای هوش مصنوعی با استفاده از اسکریپتها 06:50
-
مطالعه موردی - بهینهسازی مدیریت تسک هوش مصنوعی در DataCorp - از Cr 09:10
-
مدیریت خطا و لاگ کردن در اسکریپتنویسی هوش مصنوعی 06:33
-
مطالعه موردی - بهبود قابلیت اطمینان هوش مصنوعی - مدیریت خطا و لاگ کردن 05:39
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 02:08
-
استراتژیهای جمعآوری داده برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی 07:08
-
مطالعه موردی - بهینهسازی مدلهای زبانی هوش مصنوعی - مجموعه داده Innovatech 07:34
-
تکنیکهای پاکسازی و تبدیل داده 06:42
-
مطالعه موردی - بهینهسازی تبدیل داده برای محاسبات دقیق هوش مصنوعی 07:29
-
تضمین کیفیت و یکپارچگی داده در پروژههای هوش مصنوعی 07:10
-
مطالعه موردی - بهبود موفقیت هوش مصنوعی از طریق کیفیت داده دقیق 06:22
-
راهحلهای ذخیرهسازی داده برای داده هوش مصنوعی دارای مقیاس بزرگ 06:46
-
مطالعه موردی - بهینهسازی مدیریت داده هوش مصنوعی - استراتژی InnovateAI 06:52
-
پیادهسازی اقدامات حریم خصوصی و امنیت داده 06:47
-
مطالعه موردی - ناوبری حریم خصوصی هوش مصنوعی - رویکرد کلنگر DataGuard 06:41
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 02:02
-
آمادهسازی مدلهای هوش مصنوعی برای محیطهای تولید 05:21
-
مطالعه موردی - ارکستراسیون استقرار هوش مصنوعی - سفر TechNova 07:05
-
پایپلاینهای یکپارچهسازی مداوم و استقرار مداوم برای هوش مصنوعی 07:45
-
مطالعه موردی - بهینهسازی استقرار مدل هوش مصنوعی - سفر TechNova 06:37
-
نظارت بر عملکرد مدل هوش مصنوعی به صورت بلادرنگ 06:40
-
مطالعه موردی - بهبود عملکرد هوش مصنوعی - نظارت بلادرنگ 06:12
-
بروزرسانی و آموزش مجدد مدلهای هوش مصنوعی پس از استقرار 05:41
-
مطالعه موردی - بهبود عملکرد مدل هوش مصنوعی - استراتژیها 05:43
-
مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی و کنترل نسخه 05:42
-
مطالعه موردی - تسلط به چرخه عمر مدل هوش مصنوعی - ارتقای TechNova 06:52
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 02:05
-
شناسایی و کاهش آسیبپذیریهای سیستم هوش مصنوعی 07:24
-
مطالعه موردی - تقویت هوش مصنوعی - رویکرد استراتژیک TechNova 07:29
-
پیادهسازی شیوههای کدنویسی ایمن در توسعه هوش مصنوعی 06:48
-
مطالعه موردی - بهبود امنیت هوش مصنوعی - سفر TechNova به سوی امنیت 07:56
-
حفاظت از مدلهای هوش مصنوعی در برابر حملات خصمانه 06:28
-
مطالعه موردی - بهبود امنیت هوش مصنوعی - دفاع MediTech در برابر تهدیدات 06:12
-
تضمین انطباق با استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی 06:31
-
مطالعه موردی - بهبود امنیت هوش مصنوعی و انطباق در MedTech 05:30
-
انجام حسابرسیهای امنیت برای سیستمهای مجهز به هوش مصنوعی 05:43
-
مطالعه موردی - بهبود امنیت هوش مصنوعی - استراتژیهای جامع حسابرسی 07:14
-
خلاصه بخش 01:44
-
مقدمه بخش 02:06
-
درک مقررات و استانداردهای جهانی هوش مصنوعی 06:40
-
مطالعه موردی - ناوبری در مقررات جهانی هوش مصنوعی - استراتژی TechNova 07:03
-
ناوبری قوانین حفاظت از داده در اپلیکیشنهای هوش مصنوعی 06:30
-
مطالعه موردی - ناوبری هوش مصنوعی و حفاظت از داده 07:03
-
تضمین انطباق اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی 06:53
-
مطالعه موردی - ناوبری هوش مصنوعی اخلاقی - جستجوی Syntrixs برای مسئولیتپذیری 06:34
-
الزامات گزارشنویسی و مستندسازی برای سیستمهای هوش مصنوعی 05:46
-
مطالعه موردی - ناوبری توسعه هوش مصنوعی - سفر نوآورانه هوش مصنوعی 07:16
-
آمادهسازی برای حسابرسیهای قانونی در پروژههای هوش مصنوعی 07:10
-
مطالعه موردی - ناوبری حسابرسیهای قانونی - سفر TechNova 08:10
-
خلاصه بخش 01:57
-
مقدمه بخش 02:05
-
فناوریهای نوظهور هوش مصنوعی تأثیرگذار بر پشتیبانی فنی 05:53
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی محور در TechNova 06:23
-
نوآوریها در هوش مصنوعی برای مدیریت عملیاتهای شبکه 06:46
-
مطالعه موردی - مدیریت شبکه هوش مصنوعی محور - تحول در کارایی 06:30
-
یکپارچهسازی هوش مصنوعی با اینترنت اشیا (IoT) در عملیاتهای شبکه 06:48
-
مطالعه موردی - تحول در Metropola - اینترنت اشیا هوش مصنوعی محور برای کارایی 07:14
-
استراتژیهای هوش مصنوعی محور برای بهبود تجربه کاربری 07:04
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای تجربه کاربری بهتر در مخابرات 05:47
-
آمادهسازی برای چشمانداز در حال تکامل هوش مصنوعی در عملیاتهای IT 06:32
-
مطالعه موردی - یکپارچهسازی هوش مصنوعی در IT - تحول استراتژیک TechNova 07:46
-
خلاصه بخش 01:28
-
نتیجه گیری 03:08
مشخصات آموزش
گواهینامه +CompTIA AI Scripting - راهنمای نظری
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:181
- مدت زمان :18:13:23
- حجم :12.45GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy