اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی پرامپت در پایتون با استفاده از API اوپن‌ای‌آی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت در پایتون با استفاده از API اوپن‌ای‌آی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: مهندسی پرامپت و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم پایه‌ای مهندسی پرامپت
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 4. آشنایی با API اوپن‌ای‌آی
• 5. ارسال اولین درخواست به API اوپن‌ای‌آی
• 6. درک پارامترهای کلیدی درخواست (مانند temperature, max_tokens)
• 7. طراحی پرامپت‌های ساده برای تولید متن
• 8. تولید پاسخ‌های خلاقانه با تنظیم پارامترها
• 9. استفاده از پرامپت‌ها برای خلاصه‌سازی متن
• 10. خلاصه‌سازی اسناد طولانی با مهندسی پرامپت
• 11. ترجمه ماشینی با استفاده از API اوپن‌ای‌آی
• 12. طراحی پرامپت برای بهبود کیفیت ترجمه
• 13. طبقه‌بندی متن با استفاده از مهندسی پرامپت
• 14. آموزش مدل برای طبقه‌بندی موضوعات مختلف
• 15. استخراج اطلاعات از متن با استفاده از پرامپت‌ها
• 16. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 17. تولید کد پایتون با استفاده از API اوپن‌ای‌آی
• 18. پرامپت‌نویسی برای حل مسائل برنامه‌نویسی
• 19. اشکال‌زدایی کد با کمک مدل‌های زبانی
• 20. نوشتن تست‌های واحد برای کد پایتون
• 21. تولید مستندات فنی برای کد
• 22. کاربرد مهندسی پرامپت در خدمات مشتری
• 23. طراحی ربات‌های چت ساده
• 24. مدیریت مکالمات چند نوبتی
• 25. شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس تاریخچه کاربر
• 26. تحلیل احساسات متن با استفاده از پرامپت‌ها
• 27. شناسایی نظرات مثبت، منفی و خنثی
• 28. تولید محتوای بازاریابی هدفمند
• 29. نوشتن توضیحات محصول جذاب
• 30. ایجاد پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 31. طراحی کمپین‌های ایمیلی مؤثر
• 32. کاربرد مهندسی پرامپت در آموزش
• 33. تولید سؤالات امتحانی و تمرین‌ها
• 34. ارائه بازخورد سازنده به دانش‌آموزان
• 35. شبیه‌سازی سناریوهای یادگیری
• 36. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 37. مهندسی پرامپت برای بازی‌سازی
• 38. طراحی دیالوگ برای شخصیت‌های بازی
• 39. تولید توضیحات آیتم‌های بازی
• 40. ایجاد داستان‌های متنی برای بازی‌ها
• 41. کاربرد مهندسی پرامپت در تحلیل داده
• 42. شناسایی الگوها در داده‌های متنی
• 43. تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار
• 44. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از توضیحات متنی
• 45. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی (Fine-tuning)
• 46. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
• 47. فرآیند تنظیم دقیق مدل
• 48. ارزیابی عملکرد مدل تنظیم شده
• 49. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 50. یادگیری چند شات (Few-shot learning)
• 51. یادگیری صفر شات (Zero-shot learning)
• 52. پرامپت‌های زنجیره‌ای (Chain-of-thought prompting)
• 53. استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های جانبی
• 54. معرفی LangChain
• 55. ساخت زنجیره‌های پیچیده با LangChain
• 56. استفاده از Agentها در LangChain
• 57. کاربرد LangChain در توسعه برنامه‌های LLM
• 58. اخلاق در هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت
• 59. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMها
• 60. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 61. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 62. مدیریت ریسک‌های امنیتی
• 63. امنیت در استفاده از API اوپن‌ای‌آی
• 64. مدیریت کلیدهای API
• 65. جلوگیری از حملات تزریق پرامپت
• 66. طراحی پرامپت‌های مقاوم در برابر دستکاری
• 67. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در ایران
• 68. قوانین مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 69. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال
• 70. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 71. تطابق با آیین‌نامه‌های ساماندهی محتوا
• 72. کاربرد مهندسی پرامپت در هوش تجاری
• 73. تحلیل گزارش‌های مالی
• 74. پیش‌بینی روند بازار
• 75. شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری
• 76. کاربرد مهندسی پرامپت در سلامت
• 77. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 78. تولید گزارش‌های پزشکی
• 79. ارائه اطلاعات سلامت به بیماران
• 80. کاربرد مهندسی پرامپت در حقوق
• 81. تحلیل اسناد حقوقی
• 82. جستجو در قوانین و مقررات
• 83. کمک به تهیه پیش‌نویس قراردادها
• 84. کاربرد مهندسی پرامپت در معماری
• 85. تولید طرح‌های اولیه ساختمان
• 86. توصیف متریال و سبک‌های معماری
• 87. ایجاد تصاویر مفهومی
• 88. آینده مهندسی پرامپت و LLMها
• 89. روندهای نوظهور در حوزه LLM
• 90. توسعه مدل‌های تخصصی‌تر
• 91. تأثیر LLMها بر صنایع مختلف
• 92. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 93. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 94. ساخت یک دستیار هوشمند شخصی
• 95. توسعه یک سیستم توصیه‌گر محتوا
• 96. پیاده‌سازی یک ابزار تحلیلگر شبکه‌های اجتماعی
• 97. ساخت یک بازی داستانی تعاملی
• 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 99. مروری بر آموخته‌ها
• 100. منابع تکمیلی برای مطالعه