دوره کارگاه عملی با watsonx.ai: تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه عملی با watsonx.ai: تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. آشنایی با watsonx.ai و قابلیت‌های آن
• 3. مبانی یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی مولد
• 4. انواع مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 5. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 6. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. تفاوت مدل‌های سنتی NLP و مدل‌های مولد
• 8. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 9. اصول طراحی پرامپت (Prompt Engineering)
• 10. انواع تکنیک‌های پرامپت‌نویسی
• 11. پرامپت‌های صفر-شات (Zero-shot)
• 12. پرامپت‌های یک-شات (One-shot)
• 13. پرامپت‌های چند-شات (Few-shot)
• 14. پرامپت‌های زنجیره فکری (Chain-of-Thought)
• 15. پرامپت‌های مبتنی بر نقش (Role-based prompts)
• 16. پرامپت‌های مبتنی بر پرسش و پاسخ
• 17. پرامپت‌های خلاقانه برای داستان‌سرایی
• 18. پرامپت‌های آموزشی برای تولید محتوای درسی
• 19. پرامپت‌های تحلیلی برای خلاصه‌سازی متون
• 20. پرامپت‌های ترجمه و بومی‌سازی محتوا
• 21. پرامپت‌های بازنویسی و بهبود متن
• 22. پرامپت‌های تولید کد برنامه‌نویسی
• 23. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
• 24. تأثیر پارامتر temperature بر خروجی
• 25. تأثیر پارامتر top_p بر خروجی
• 26. تأثیر پارامتر max_tokens بر طول خروجی
• 27. تأثیر پارامتر frequency_penalty
• 28. تأثیر پارامتر presence_penalty
• 29. تنظیمات پیشرفته در watsonx.ai Prompt Lab
• 30. آزمایشگاه پرامپت watsonx.ai: محیط عملی
• 31. راهنمای گام به گام استفاده از Prompt Lab
• 32. تولید متن با استفاده از مدل‌های مولد
• 33. تولید پاسخ به سوالات با مدل‌های مولد
• 34. خلاصه‌سازی متون با هوش مصنوعی
• 35. تولید محتوای تبلیغاتی و بازاریابی
• 36. تولید محتوای آموزشی و درسی
• 37. تولید محتوای علمی و پژوهشی
• 38. تولید محتوای داستانی و خلاقانه
• 39. تولید محتوای خبری و تحلیلی
• 40. تولید کد پایتون با هوش مصنوعی
• 41. تولید کد جاوا اسکریپت با هوش مصنوعی
• 42. تولید کد SQL با هوش مصنوعی
• 43. تولید کد HTML/CSS با هوش مصنوعی
• 44. بررسی و ارزیابی خروجی مدل‌های مولد
• 45. معیارهای سنجش کیفیت محتوای تولیدی
• 46. شناسایی سوگیری‌ها در مدل‌های زبانی
• 47. راهکارهای کاهش سوگیری در خروجی
• 48. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 49. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تولید محتوا
• 50. مسئولیت‌پذیری در قبال محتوای تولیدی
• 51. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 52. اصول شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 53. چارچوب فقهی برای استفاده از هوش مصنوعی
• 54. ملاحظات شرعی در تولید محتوای علمی
• 55. ملاحظات شرعی در تولید محتوای هنری
• 56. رویکردهای اسلامی در اقتصاد و بانکداری
• 57. ملاحظات شرعی در روابط اجتماعی و خانوادگی
• 58. استانداردهای زبان فارسی در محتوای آموزشی
• 59. استفاده از واژگان علمی و تخصصی
• 60. پرهیز از ادبیات نامناسب و مبتذل
• 61. نکات مهم در انتخاب و تنظیم پارامترها
• 62. بهینه‌سازی پرامپت برای نتایج بهتر
• 63. مدیریت پروژه‌های تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 64. کار تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی مولد
• 65. فرهنگ سازمانی و پذیرش فناوری‌های نوین
• 66. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش در حوزه AI
• 67. آینده هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 68. نقش هوش مصنوعی در تحول آموزش در ایران
• 69. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی مولد
• 70. مطالعات موردی موفق در استفاده از watsonx.ai
• 71. تمرین عملی: تولید سناریوی داستانی
• 72. تمرین عملی: ایجاد محتوای آموزشی برای یک موضوع خاص
• 73. تمرین عملی: نوشتن یک قطعه کد کاربردی
• 74. تمرین عملی: خلاصه‌سازی یک مقاله علمی
• 75. تمرین عملی: طراحی کمپین بازاریابی محتوا
• 76. تمرین عملی: تولید محتوای وبلاگ
• 77. تمرین عملی: پاسخ به سوالات متداول مشتریان
• 78. تمرین عملی: ترجمه یک متن تخصصی
• 79. تمرین عملی: بازنویسی یک متن برای مخاطب عام
• 80. تمرین عملی: تولید محتوای شعرگونه
• 81. تمرین عملی: تولید محتوای طنز (با رعایت ضوابط)
• 82. تمرین عملی: ایجاد دیالوگ برای یک فیلم کوتاه
• 83. تمرین عملی: تولید توضیحات محصول
• 84. تمرین عملی: نوشتن یک نامه اداری
• 85. تمرین عملی: خلاصه‌سازی اخبار روز
• 86. تمرین عملی: تولید سوالات امتحانی
• 87. تمرین عملی: ایجاد چکیده‌های پژوهشی
• 88. تمرین عملی: تولید محتوای گرافیکی (متنی)
• 89. تمرین عملی: سناریوسازی برای بازی‌های آموزشی
• 90. تمرین عملی: تولید محتوای تعاملی
• 91. مرور و جمع‌بندی آموخته‌ها
• 92. پرسش و پاسخ نهایی
• 93. گام‌های بعدی در یادگیری هوش مصنوعی مولد