اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی پرامپت برای ساخت برنامه‌های هوشمند با LangChain

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت برای ساخت برنامه‌های هوشمند با LangChain

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر و نحوه عملکرد آن
• 4. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبان
• 5. کاربردهای مدل‌های زبان در دنیای امروز
• 6. معرفی چارچوب LangChain
• 7. نصب و راه‌اندازی LangChain
• 8. مفاهیم کلیدی در LangChain: مدل‌ها، پرامپت‌ها، زنجیره‌ها
• 9. انواع مدل‌های زبان در LangChain
• 10. آموزش استفاده از مدل‌های زبانی متن-به-متن
• 11. آموزش استفاده از مدل‌های زبانی متن-به-کد
• 12. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبان
• 13. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 14. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 15. تکنیک‌های مختلف پرامپت‌نویسی
• 16. پرامپت‌های صفر-شات (Zero-Shot Prompting)
• 17. پرامپت‌های چند-شات (Few-Shot Prompting)
• 18. پرامپت‌های مبتنی بر زنجیره فکری (Chain-of-Thought Prompting)
• 19. پرامپت‌های مبتنی بر نقش (Role Prompting)
• 20. پرامپت‌های مبتنی بر مثال (Example Prompting)
• 21. پرامپت‌های مبتنی بر دستورالعمل (Instruction Prompting)
• 22. ساخت پرامپت‌های پویا با استفاده از متغیرها
• 23. قالب‌بندی پرامپت‌ها برای وضوح بیشتر
• 24. استفاده از الگوهای پرامپت (Prompt Templates)
• 25. ایجاد الگوهای پرامپت سفارشی
• 26. پارامترهای قابل تنظیم در الگوهای پرامپت
• 27. کاربرد الگوهای پرامپت در برنامه‌های کاربردی
• 28. مدیریت تاریخچه مکالمه در LangChain
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 30. ساخت چت‌بات‌های مبتنی بر اسناد
• 31. استفاده از ابزارها (Tools) در LangChain
• 32. اتصال مدل‌های زبان به ابزارهای خارجی
• 33. ساخت ابزارهای سفارشی برای LangChain
• 34. مدیریت و ارزیابی پاسخ‌های مدل
• 35. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval Augmented Generation - RAG)
• 36. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 37. اتصال LangChain به پایگاه‌های داده برداری
• 38. بارگذاری اسناد و تبدیل آن‌ها به بردارهای معنایی
• 39. جستجوی معنایی در پایگاه‌های داده برداری
• 40. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ بر اساس اسناد
• 41. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 42. ترجمه ماشینی با استفاده از مدل‌های زبان
• 43. تولید محتوا (متن، کد)
• 44. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 45. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 46. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 47. مدیریت موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 48. تولید کد با استفاده از مدل‌های زبان
• 49. اشکال‌زدایی کد با کمک هوش مصنوعی
• 50. توسعه برنامه‌های کاربردی وب با LangChain
• 51. ساخت API برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. ادغام LangChain با فریم‌ورک‌های وب (مانند FastAPI)
• 53. استفاده از Agent ها در LangChain
• 54. طراحی Agent های هوشمند برای انجام وظایف پیچیده
• 55. تکنیک‌های پیشرفته در Agent ها
• 56. مدیریت خطا و استثنا در LangChain
• 57. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های LangChain
• 58. ملاحظات امنیتی در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 59. حریم خصوصی داده‌ها و مدل‌های زبان
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبان
• 61. مقایسه LangChain با چارچوب‌های مشابه
• 62. کاربرد LangChain در صنایع مختلف
• 63. نمونه‌های عملی از برنامه‌های کاربردی LangChain
• 64. ساخت سیستم توصیه‌گر
• 65. تولید داستان و سناریو
• 66. کمک به نویسندگان و تولیدکنندگان محتوا
• 67. توسعه ابزارهای آموزشی هوشمند
• 68. تحلیل داده‌های متنی بزرگ
• 69. خودکارسازی وظایف اداری
• 70. کاربرد در حوزه حقوقی و قضایی
• 71. کاربرد در حوزه پزشکی و سلامت
• 72. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی
• 73. تست و ارزیابی مدل‌های زبان
• 74. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 75. اندازه‌گیری دقت و صحت مدل‌ها
• 76. روش‌های بهبود مدل‌ها و پرامپت‌ها
• 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ فارسی
• 78. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 79. استفاده از مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 80. توسعه ابزارهای پردازش زبان فارسی با LangChain
• 81. ملاحظات فرهنگی در طراحی پرامپت برای فارسی‌زبانان
• 82. نکات پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 83. استراتژی‌های پرامپت‌نویسی برای وظایف خاص
• 84. ساخت برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر
• 85. جمع‌بندی و مسیرهای آینده در مهندسی پرامپت
• 86. کارگاه عملی: ساخت یک چت‌بات پیشرفته
• 87. کارگاه عملی: ساخت یک سیستم خلاصه‌ساز اسناد
• 88. کارگاه عملی: توسعه یک ابزار تحلیل متن
• 89. کارگاه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ تعاملی
• 90. مرور پروژه‌های موفق در حوزه LLMs
• 91. آخرین روندها در پردازش زبان طبیعی
• 92. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
• 93. راهنمای حل مشکلات رایج در LangChain
• 94. اصول طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 95. ملاحظات فنی در استقرار مدل‌ها
• 96. آینده مهندسی پرامپت و مدل‌های زبان
• 97. مبانی حقوقی و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 98. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
• 99. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در توسعه هوش مصنوعی
• 100. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های هوش مصنوعی