دوره مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی مولد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد و مهندسی پرامپت
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 3. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. مبانی تولید متن با LLMs
• 5. مفهوم پرامپت و انواع آن
• 6. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 7. ساختار پرامپت: دستورالعمل، زمینه، ورودی، خروجی
• 8. تکنیک‌های ساده‌سازی پرامپت
• 9. استفاده از مثال‌ها در پرامپت (Few-Shot Prompting)
• 10. تکنیک زنجیره افکار (Chain-of-Thought Prompting)
• 11. تکنیک پرامپت‌نویسی در مرحله‌ای (Step-by-Step Prompting)
• 12. استفاده از نقش در پرامپت‌نویسی
• 13. تنظیم پارامترهای تولید متن (دما، Top-p، Top-k)
• 14. مدیریت طول پاسخ و محدودیت‌ها
• 15. پرامپت‌نویسی برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 16. پرامپت‌نویسی برای وظایف ترجمه ماشینی
• 17. پرامپت‌نویسی برای وظایف تولید محتوای خلاقانه
• 18. پرامپت‌نویسی برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
• 19. پرامپت‌نویسی برای طبقه‌بندی متن
• 20. پرامپت‌نویسی برای استخراج اطلاعات
• 21. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
• 22. پرامپت‌نویسی برای دیالوگ و مکالمه
• 23. پرامپت‌نویسی برای بازی‌سازی و سناریوپردازی
• 24. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
• 25. کاربرد LLMs در پژوهش و تحقیق
• 26. کاربرد LLMs در کسب و کار و بازاریابی
• 27. کاربرد LLMs در تولید محتوای خبری (با رعایت چارچوب رسانه‌ای)
• 28. کاربرد LLMs در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 29. کاربرد LLMs در حوزه حقوق (با رعایت چارچوب قضایی)
• 30. کاربرد LLMs در حوزه مالی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
• 31. کاربرد LLMs در حوزه هنر و ادبیات (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 32. مدل‌های زبانی متن به تصویر (Text-to-Image)
• 33. مهندسی پرامپت برای مدل‌های متن به تصویر
• 34. تکنیک‌های پیشرفته در پرامپت‌نویسی متن به تصویر
• 35. خلق تصاویر با سبک‌های هنری مختلف
• 36. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
• 37. مدیریت جزئیات در تصاویر تولیدی
• 38. پرامپت‌نویسی برای تصاویر با ترکیب عناصر
• 39. پرامپت‌نویسی برای تصاویر با حالات و احساسات
• 40. پرامپت‌نویسی برای تصاویر با مفاهیم انتزاعی
• 41. اخلاق در استفاده از LLMs و مدل‌های مولد
• 42. مسائل مربوط به تولید محتوای نامناسب و جهت‌دار
• 43. راهکارهای جلوگیری از تولید محتوای مضر
• 44. مسئولیت‌پذیری در مهندسی پرامپت
• 45. چارچوب‌های قانونی و شرعی ناظر بر محتوای دیجیتال
• 46. نقش پرامپت‌نویس در انطباق محتوا با قوانین
• 47. ارزیابی و اعتبارسنجی خروجی LLMs
• 48. روش‌های بهبود دقت و صحت خروجی‌ها
• 49. محدودیت‌های فعلی LLMs
• 50. آینده مهندسی پرامپت و LLMs
• 51. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 52. مهندسی پرامپت برای مدل‌های چندوجهی
• 53. ترکیب متن، تصویر و صدا در پرامپت‌نویسی
• 54. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های چندوجهی
• 55. امنیت در استفاده از LLMs
• 56. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در کار با LLMs
• 57. روش‌های شناسایی و مقابله با سوءاستفاده از LLMs
• 58. استفاده از LLMs در فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 59. تأثیر LLMs بر مشاغل و بازار کار
• 60. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کار با LLMs
• 61. اهمیت بازخورد در بهبود مدل‌های زبانی
• 62. روش‌های جمع‌آوری و استفاده از بازخورد کاربران
• 63. مهندسی پرامپت برای مدل‌های تخصصی
• 64. کاربرد LLMs در علوم مهندسی
• 65. کاربرد LLMs در علوم پایه
• 66. کاربرد LLMs در علوم انسانی (با رویکرد بومی)
• 67. کاربرد LLMs در پزشکی و سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
• 68. کاربرد LLMs در حوزه کشاورزی
• 69. کاربرد LLMs در حوزه انرژی
• 70. کاربرد LLMs در حوزه حمل و نقل
• 71. کاربرد LLMs در حوزه محیط زیست
• 72. کاربرد LLMs در مدیریت بحران
• 73. کاربرد LLMs در توسعه پایدار
• 74. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری‌های نوین
• 75. نقش آموزش و پرورش در تربیت نسل آینده در عصر هوش مصنوعی
• 76. سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی و محتوای دیجیتال
• 77. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت منافع ملی)
• 78. نقش نهادهای نظارتی در ساماندهی محتوای دیجیتال
• 79. توسعه ابزارهای کمکی برای مهندسی پرامپت
• 80. شخصی‌سازی پرامپت‌ها بر اساس نیاز کاربر
• 81. ارزیابی ریسک‌های احتمالی در استفاده از LLMs
• 82. راهکارهای کاهش خطاهای انسانی در مهندسی پرامپت
• 83. اصول اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های LLM
• 84. مبانی حقوقی مالکیت فکری در محتوای تولیدی LLMs
• 85. مسئولیت پدیدآورنده و پلتفرم در قبال محتوای LLMs
• 86. اهمیت سواد رسانه‌ای در عصر هوش مصنوعی مولد
• 87. آموزش سواد داده برای درک بهتر خروجی LLMs
• 88. تکنیک‌های خلاقانه برای حل مسائل پیچیده با LLMs
• 89. ارتباط مهندسی پرامپت با اصول تفکر انتقادی
• 90. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت
• 91. چالش‌های فرهنگی و اجتماعی پذیرش LLMs
• 92. راهکارهای بومی‌سازی و انطباق LLMs با فرهنگ ایرانی-اسلامی
• 93. طراحی پرامپت‌های اخلاقی برای کاربردهای حساس
• 94. نقش مهندسی پرامپت در ارتقاء حکمرانی داده
• 95. مبانی فقهی و حقوقی استفاده از هوش مصنوعی در نظام اسلامی
• 96. تاثیر LLMs بر آینده ارتباطات انسانی
• 97. اصول طراحی پرامپت برای تعامل با ربات‌های هوشمند