اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی پرامپت پیشرفته برای مدل‌های زبانی هوشمند: راهنمای جامع

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت پیشرفته برای مدل‌های زبانی هوشمند: راهنمای جامع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 5. چگونگی عملکرد مدل‌های زبانی
• 6. کاربردهای مدل‌های زبانی در دنیای واقعی
• 7. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 8. اهمیت مهندسی پرامپت در تعامل با LLMs
• 9. انواع پرامپت‌ها: صفر-شات، یک-شات، چند-شات
• 10. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 11. شفافیت و وضوح در پرامپت‌نویسی
• 12. ارائه اطلاعات زمینه‌ای در پرامپت
• 13. تعیین نقش برای مدل زبانی
• 14. استفاده از دستورالعمل‌های گام به گام
• 15. تکنیک‌های اصلاح و بهبود پرامپت
• 16. مدیریت خروجی مدل زبانی
• 17. تنظیم پارامترهای مدل (Temperature, Top-p)
• 18. پرامپت‌نویسی برای وظایف تولید متن
• 19. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
• 20. نوشتن مقالات و پست‌های وبلاگ
• 21. ایجاد شعر و داستان کوتاه
• 22. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 23. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 24. پرامپت‌نویسی برای وظایف پرسش و پاسخ
• 25. طراحی سوالات دقیق و هدفمند
• 26. استفاده از LLMs برای پاسخگویی به سوالات پیچیده
• 27. پرامپت‌نویسی برای ترجمه ماشینی
• 28. بهبود کیفیت ترجمه با مهندسی پرامپت
• 29. پرامپت‌نویسی برای طبقه‌بندی متن
• 30. تشخیص احساسات در متن
• 31. تشخیص موضوع متن
• 32. پرامپت‌نویسی برای تبدیل متن
• 33. تبدیل گفتار به متن (با در نظر گرفتن محدودیت‌ها)
• 34. تبدیل متن به گفتار (با در نظر گرفتن محدودیت‌ها)
• 35. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
• 36. تولید قطعه کد با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
• 37. توضیح کد با استفاده از LLMs
• 38. اشکال‌زدایی کد با کمک LLMs
• 39. پرامپت‌نویسی برای سناریوهای خاص
• 40. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 41. کاربرد LLMs در خدمات مشتری
• 42. کاربرد LLMs در تحقیق و توسعه
• 43. پرامپت‌نویسی اخلاقی و مسئولانه
• 44. اجتناب از سوگیری در پرامپت‌ها
• 45. محافظت از حریم خصوصی در پرامپت‌نویسی
• 46. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
• 47. ارزیابی کیفیت خروجی LLMs
• 48. معیارهای ارزیابی خروجی متن
• 49. روش‌های ارزیابی خودکار
• 50. ارزیابی انسانی خروجی LLMs
• 51. چالش‌های پیش روی مهندسی پرامپت
• 52. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 53. پرامپت‌نویسی زنجیره‌ای (Chain-of-Thought)
• 54. پرامپت‌نویسی بازگشتی (Self-Consistency)
• 55. استفاده از ابزارهای کمکی در مهندسی پرامپت
• 56. مقدمه‌ای بر ابزارهای مهندسی پرامپت
• 57. قابلیت‌های ابزارهای رایج
• 58. انتخاب ابزار مناسب برای وظایف مختلف
• 59. آینده مهندسی پرامپت
• 60. روندهای نوظهور در مهندسی پرامپت
• 61. توسعه مدل‌های زبانی هوشمندتر
• 62. تاثیر مهندسی پرامپت بر آینده هوش مصنوعی
• 63. پروژه‌های عملی در مهندسی پرامپت
• 64. طراحی یک سیستم پرسش و پاسخ با LLMs
• 65. ساخت یک ربات چت برای موضوعات علمی
• 66. تولید محتوای آموزشی با استفاده از LLMs
• 67. کارگاه عملی: نوشتن پرامپت‌های حرفه‌ای
• 68. تمرین‌های عملی برای بهبود مهارت‌های پرامپت‌نویسی
• 69. بازخورد و اصلاح پرامپت‌ها
• 70. نکات تکمیلی برای پرامپت‌نویسان
• 71. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
• 72. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز
• 73. نکات حقوقی و شرعی در استفاده از LLMs
• 74. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تعامل با LLMs
• 75. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های مبتنی بر LLMs
• 76. ارزیابی ریسک‌ها و فرصت‌های استفاده از LLMs
• 77. گزارش‌دهی و مستندسازی پرامپت‌ها
• 78. مدیریت دانش در مهندسی پرامپت
• 79. تکنیک‌های آزمایش A/B برای پرامپت‌ها
• 80. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های متنی
• 81. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
• 82. پرامپت‌نویسی برای واقعیت افزوده و مجازی
• 83. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
• 84. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 85. نقش مهندسی پرامپت در توسعه پایدار
• 86. آینده شغلی مهندسی پرامپت
• 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی