اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی رمزگشایی مهندسی پرامپت: کلید حل مشکلات پیچیده برنامه‌نویسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رمزگشایی مهندسی پرامپت: کلید حل مشکلات پیچیده برنامه‌نویسی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: Prompt Engineering

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 2. فصل ۲: هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. فصل ۳: مبانی پرامپت‌نویسی
• 4. فصل ۴: ساختار یک پرامپت مؤثر
• 5. فصل ۵: انواع پرامپت‌ها
• 6. فصل ۶: پرامپت‌های دستوری (Instruction Prompts)
• 7. فصل ۷: پرامپت‌های پرسشی (Question Prompts)
• 8. فصل ۸: پرامپت‌های ادامه‌دهنده (Continuation Prompts)
• 9. فصل ۹: پرامپت‌های خلاقانه (Creative Prompts)
• 10. فصل ۱۰: پرامپت‌های نقش‌آفرینی (Role-Playing Prompts)
• 11. فصل ۱۱: اصول کلیدی در طراحی پرامپت
• 12. فصل ۱۲: وضوح و دقت در زبان پرامپت
• 13. فصل ۱۳: استفاده از مثال‌ها (Few-Shot Learning)
• 14. فصل ۱۴: تعریف محدودیت‌ها و چارچوب‌ها
• 15. فصل ۱۵: تکرار و بهبود پرامپت‌ها
• 16. فصل ۱۶: ارزیابی خروجی پرامپت
• 17. فصل ۱۷: ابزارهای کمک‌کننده در مهندسی پرامپت
• 18. فصل ۱۸: چارچوب‌های ارزیابی عملکرد پرامپت
• 19. فصل ۱۹: مهندسی پرامپت در توسعه نرم‌افزار
• 20. فصل ۲۰: کاربرد مهندسی پرامپت در رفع اشکال کد
• 21. فصل ۲۱: تولید کد با استفاده از مهندسی پرامپت
• 22. فصل ۲۲: بازسازی و بهبود کد موجود
• 23. فصل ۲۳: نوشتن مستندات فنی با پرامپت
• 24. فصل ۲۴: ترجمه و بومی‌سازی کد
• 25. فصل ۲۵: تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
• 26. فصل ۲۶: مهندسی پرامپت برای تحلیل نیازمندی‌ها
• 27. فصل ۲۷: استخراج اطلاعات از کد
• 28. فصل ۲۸: خلاصه‌سازی کدهای طولانی
• 29. فصل ۲۹: تبدیل کد از یک زبان به زبان دیگر
• 30. فصل ۳۰: امنیت در مهندسی پرامپت
• 31. فصل ۳۱: جلوگیری از آسیب‌پذیری‌های پرامپت
• 32. فصل ۳۲: اعتبارسنجی ورودی‌های پرامپت
• 33. فصل ۳۳: اخلاق در مهندسی پرامپت
• 34. فصل ۳۴: جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 35. فصل ۳۵: تعصبات در مدل‌های زبانی و پرامپت‌ها
• 36. فصل ۳۶: مهندسی پرامپت برای یادگیری ماشین
• 37. فصل ۳۷: آموزش مدل‌های تخصصی
• 38. فصل ۳۸: تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 39. فصل ۳۹: استخراج ویژگی‌ها با پرامپت
• 40. فصل ۴۰: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. فصل ۴۱: مهندسی پرامپت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 42. فصل ۴۲: تحلیل احساسات با پرامپت
• 43. فصل ۴۳: تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 44. فصل ۴۴: خلاصه‌سازی متن
• 45. فصل ۴۵: پاسخ به سؤالات (Question Answering)
• 46. فصل ۴۶: تولید متن خلاقانه
• 47. فصل ۴۷: شعر و داستان‌سرایی با پرامپت
• 48. فصل ۴۸: خلق دیالوگ و سناریو
• 49. فصل ۴۹: تولید محتوای بازاریابی
• 50. فصل ۵۰: طراحی پرامپت برای بازی‌سازی
• 51. فصل ۵۱: تولید شخصیت‌های بازی
• 52. فصل ۵۲: خلق مراحل و پازل‌ها
• 53. فصل ۵۳: نوشتن داستان و خطوط داستانی
• 54. فصل ۵۴: تعامل با دنیای بازی
• 55. فصل ۵۵: مهندسی پرامپت در تحلیل داده
• 56. فصل ۵۶: پرس‌وجو از پایگاه داده با زبان طبیعی
• 57. فصل ۵۷: کشف الگوها در داده‌ها
• 58. فصل ۵۸: تولید گزارش‌های تحلیلی
• 59. فصل ۵۹: بصری‌سازی داده‌ها با پرامپت
• 60. فصل ۶۰: مهندسی پرامپت در حوزه سلامت
• 61. فصل ۶۱: کمک به تشخیص پزشکی
• 62. فصل ۶۲: خلاصه‌سازی سوابق پزشکی
• 63. فصل ۶۳: تولید اطلاعات دارویی
• 64. فصل ۶۴: پاسخ به سؤالات بیماران
• 65. فصل ۶۵: مهندسی پرامپت در آموزش
• 66. فصل ۶۶: ایجاد محتوای آموزشی
• 67. فصل ۶۷: طراحی آزمون و تمرین
• 68. فصل ۶۸: ارائه بازخورد شخصی‌سازی شده
• 69. فصل ۶۹: کمک به یادگیری زبان
• 70. فصل ۷۰: مهندسی پرامپت در کسب و کار
• 71. فصل ۷۱: تولید محتوای وب‌سایت
• 72. فصل ۷۲: نوشتن ایمیل‌های تجاری
• 73. فصل ۷۳: خلاصه سازی جلسات کاری
• 74. فصل ۷۴: تحقیقات بازار با پرامپت
• 75. فصل ۷۵: مدیریت دانش سازمانی
• 76. فصل ۷۶: مهندسی پرامپت برای رابط‌های کاربری
• 77. فصل ۷۷: طراحی منوها و دستورات
• 78. فصل ۷۸: راهنمایی کاربران
• 79. فصل ۷۹: خودکارسازی وظایف تکراری
• 80. فصل ۸۰: تجربه کاربری (UX) بهبود یافته
• 81. فصل ۸۱: مفاهیم پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 82. فصل ۸۲: پرامپت‌های Chain-of-Thought
• 83. فصل ۸۳: پرامپت‌های Tree-of-Thought
• 84. فصل ۸۴: استفاده از ابزارها و API ها
• 85. فصل ۸۵: ادغام مهندسی پرامپت با کد
• 86. فصل ۸۶: اتوماسیون فرآیندهای پرامپت‌نویسی
• 87. فصل ۸۷: مهندسی پرامپت در مقیاس بزرگ
• 88. فصل ۸۸: مدیریت تعداد زیادی پرامپت
• 89. فصل ۸۹: بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای کارایی
• 90. فصل ۹۰: آینده مهندسی پرامپت
• 91. فصل ۹۱: پیشرفت‌های مدل‌های زبانی
• 92. فصل ۹۲: نقش انسان در مهندسی پرامپت
• 93. فصل ۹۳: چالش‌های پیش رو
• 94. فصل ۹۴: راه‌های خلاقانه برای حل مشکلات
• 95. فصل ۹۵: ترکیب مهندسی پرامپت با سایر رشته‌ها
• 96. فصل ۹۶: یادگیری مادام‌العمر در مهندسی پرامپت
• 97. فصل ۹۷: مطالعات موردی موفق
• 98. فصل ۹۸: اشتباهات رایج و نحوه اجتناب از آن‌ها
• 99. فصل ۹۹: خلاصه نکات کلیدی
• 100. فصل ۱۰۰: گام‌های بعدی در مسیر حرفه‌ای