دوره مهندسی پرامپت در پایتون با استفاده از API اوپنایآی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 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
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.