اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هنر و علم دستورنویسی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هنر و علم دستورنویسی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مهندسی دستورالعمل برای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معماری ترنسفورمر و ترنسفورمرهای زبانی
• 5. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه‌های مختلف
• 6. مقدمه‌ای بر مهندسی دستورالعمل (Prompt Engineering)
• 7. اهمیت دستورنویسی در تعامل با LLMs
• 8. انواع مختلف دستورالعمل‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 9. اصول طراحی دستورالعمل‌های موثر
• 10. دستورالعمل‌های دستوری برای تولید متن
• 11. دستورالعمل‌های دستوری برای خلاصه‌سازی متن
• 12. دستورالعمل‌های دستوری برای ترجمه ماشینی
• 13. دستورالعمل‌های دستوری برای پاسخ به پرسش
• 14. دستورالعمل‌های دستوری برای طبقه‌بندی متن
• 15. دستورالعمل‌های دستوری برای استخراج اطلاعات
• 16. دستورالعمل‌های دستوری برای تولید کد
• 17. دستورالعمل‌های دستوری برای تجزیه و تحلیل احساسات
• 18. دستورالعمل‌های دستوری برای مکالمه و چت‌بات‌ها
• 19. روش‌های بهبود دستورالعمل‌ها
• 20. تکنیک‌های صفر-شات (Zero-shot) و چند-شات (Few-shot)
• 21. نقش مثال‌ها در دستورنویسی
• 22. دستورالعمل‌های زنجیره‌ای (Chain-of-thought)
• 23. دستورالعمل‌های مبتنی بر استدلال
• 24. تکنیک‌های تولید دستورالعمل‌های پویا
• 25. ارزیابی کیفیت دستورالعمل‌ها
• 26. معیارهای ارزیابی عملکرد LLMs
• 27. روش‌های ارزیابی خودکار و دستی
• 28. اهمیت داده‌های ارزیابی با کیفیت
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 30. تفاوت تنظیم دقیق با مهندسی دستورالعمل
• 31. کاربرد تنظیم دقیق در وظایف خاص
• 32. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 33. سوگیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 34. راه‌های مقابله با سوگیری در LLMs
• 35. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در LLMs
• 36. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از LLMs
• 37. رهنمودهای اخلاقی برای مهندسی دستورالعمل
• 38. اصول طراحی دستورالعمل‌های اخلاقی
• 39. ملاحظات فرهنگی و زبانی در دستورنویسی
• 40. انطباق دستورالعمل‌ها با فرهنگ ایرانی
• 41. تکنیک‌های دستورنویسی برای زبان فارسی
• 42. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 43. پردازش زبان طبیعی در حوزه علوم اسلامی
• 44. کاربرد LLMs در تولید محتوای دینی
• 45. دستورنویسی برای تولید احکام شرعی (با احتیاط)
• 46. دستورنویسی برای تفسیر متون دینی (با احتیاط)
• 47. دستورنویسی برای تولید محتوای آموزشی دینی
• 48. کاربرد LLMs در اقتصاد و بانکداری اسلامی
• 49. دستورنویسی برای تحلیل داده‌های اقتصادی اسلامی
• 50. دستورنویسی برای تولید گزارش‌های مالی اسلامی
• 51. کاربرد LLMs در علوم پزشکی و سلامت
• 52. دستورنویسی برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 53. دستورنویسی برای تولید گزارش‌های پزشکی
• 54. دستورنویسی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی
• 55. کاربرد LLMs در آموزش و پژوهش
• 56. دستورنویسی برای تولید محتوای آموزشی
• 57. دستورنویسی برای کمک به پژوهشگران
• 58. دستورنویسی برای ایجاد ابزارهای آموزشی نوین
• 59. کاربرد LLMs در مدیریت و برنامه‌ریزی
• 60. دستورنویسی برای تحلیل سناریوهای مدیریتی
• 61. دستورنویسی برای بهینه‌سازی فرآیندها
• 62. دستورنویسی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری سازمانی
• 63. کاربرد LLMs در هنر و فرهنگ
• 64. دستورنویسی برای تولید آثار هنری (با رعایت چارچوب)
• 65. دستورنویسی برای تحلیل متون ادبی
• 66. دستورنویسی برای بازسازی متون تاریخی (با احتیاط)
• 67. کاربرد LLMs در روابط عمومی و رسانه
• 68. دستورنویسی برای تولید محتوای رسانه‌ای
• 69. دستورنویسی برای تحلیل افکار عمومی
• 70. دستورنویسی برای مدیریت بحران رسانه‌ای
• 71. کاربرد LLMs در توسعه نرم‌افزار
• 72. دستورنویسی برای تولید کد و مستندات
• 73. دستورنویسی برای اشکال‌زدایی نرم‌افزار
• 74. دستورنویسی برای خودکارسازی وظایف توسعه
• 75. کاربرد LLMs در حوزه‌های تخصصی دیگر
• 76. دستورنویسی برای وظایف مهندسی
• 77. دستورنویسی برای تحلیل حقوقی (با احتیاط)
• 78. دستورنویسی برای پشتیبانی از فرآیندهای اداری
• 79. آیندهٔ مهندسی دستورالعمل و LLMs
• 80. روندهای نوظهور در LLMs
• 81. تکنیک‌های پیشرفتهٔ دستورنویسی
• 82. نقش انسان در آیندهٔ LLMs
• 83. توسعهٔ ابزارهای کمکی برای مهندسی دستورالعمل
• 84. استانداردهای جدید در مهندسی دستورالعمل
• 85. آموزش و توسعهٔ مهارت‌های لازم
• 86. مسیر شغلی در حوزهٔ مهندسی دستورالعمل
• 87. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی LLMs
• 88. راهکارهای عملی برای بهره‌گیری از LLMs
• 89. مروری بر مطالعات موردی موفق
• 90. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های LLM
• 91. خلاصهٔ اصول کلیدی مهندسی دستورالعمل
• 92. اهمیت یادگیری مستمر در این حوزه
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده