دوره مهندسی Prompt برای مدل‌های زبانی بزرگ: از مفاهیم تا پیاده‌سازی عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی Prompt برای مدل‌های زبانی بزرگ: از مفاهیم تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompt Tuning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی Prompt و کاربردهای آن
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 6. اصول اولیه مهندسی Prompt
• 7. اجزای کلیدی یک Prompt مؤثر
• 8. انواع Prompt: دستوری، پرسشی، توصیفی
• 9. انتخاب کلمات کلیدی مناسب در Prompt
• 10. تعیین هدف و مخاطب Prompt
• 11. نکات کلیدی برای نوشتن Promptهای واضح
• 12. اهمیت زمینه (Context) در Prompt نویسی
• 13. تکنیک‌های افزودن زمینه به Prompt
• 14. مدیریت طول Prompt و محدودیت‌های مدل
• 15. استفاده از پارامترهای مدل در Prompt نویسی
• 16. تنظیم پارامتر Temperature
• 17. تنظیم پارامتر Top-p
• 18. تنظیم پارامتر Max Tokens
• 19. تنظیم پارامتر Frequency Penalty
• 20. تنظیم پارامتر Presence Penalty
• 21. مهندسی Prompt برای تولید متن خلاقانه
• 22. نوشتن داستان و سناریو با LLMs
• 23. تولید شعر و ترانه با Promptهای مناسب
• 24. خلق دیالوگ و شخصیت‌پردازی
• 25. تولید محتوای بازاریابی و تبلیغاتی
• 26. نوشتن پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 27. طراحی کمپین‌های تبلیغاتی با LLMs
• 28. مهندسی Prompt برای وظایف تحلیلی
• 29. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 30. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 31. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 32. دسته‌بندی و برچسب‌گذاری متون
• 33. ترجمه ماشینی با استفاده از Prompt
• 34. مهندسی Prompt برای وظایف برنامه‌نویسی
• 35. تولید کد با استفاده از LLMs
• 36. تکمیل خودکار کد
• 37. اشکال‌زدایی کد با کمک LLMs
• 38. تبدیل کد از یک زبان به زبان دیگر
• 39. مستندسازی کد با Prompt
• 40. مهندسی Prompt برای آموزش و یادگیری
• 41. طراحی سوالات و آزمون‌ها
• 42. توضیح مفاهیم پیچیده
• 43. شبیه‌سازی سناریوهای آموزشی
• 44. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
• 45. ارزیابی و بازخورد با LLMs
• 46. مهندسی Prompt برای مشاوره و راهنمایی
• 47. پاسخ به سوالات متداول
• 48. ارائه راهنمایی‌های اولیه
• 49. شبیه‌سازی نقش مشاور
• 50. کمک به تصمیم‌گیری با LLMs
• 51. مهندسی Prompt برای وظایف اداری
• 52. نوشتن ایمیل‌های رسمی
• 53. تنظیم جلسات و یادداشت‌برداری
• 54. مدیریت وظایف و برنامه‌ریزی
• 55. تولید گزارش‌های اداری
• 56. تکنیک‌های پیشرفته Prompt نویسی
• 57. یادگیری چند شات (Few-shot Learning)
• 58. یادگیری صفر شات (Zero-shot Learning)
• 59. یادگیری زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)
• 60. یادگیری در متن (In-context Learning)
• 61. اعتبارسنجی و ارزیابی خروجی LLMs
• 62. اندازه‌گیری دقت و صحت خروجی
• 63. ارزیابی خلاقیت و انسجام متن
• 64. روش‌های خودکار ارزیابی Prompt
• 65. انسان در حلقه (Human-in-the-loop) برای ارزیابی
• 66. اخلاق در مهندسی Prompt
• 67. سوگیری در مدل‌های زبانی و Prompt نویسی
• 68. تشخیص و کاهش سوگیری در خروجی
• 69. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در Prompt نویسی
• 70. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 71. قوانین و مقررات استفاده از LLMs در ایران
• 72. کاربرد LLMs در حوزه‌های کسب‌وکار و صنعت
• 73. بهینه‌سازی فرآیندهای اداری با LLMs
• 74. افزایش بهره‌وری در تیم‌ها با LLMs
• 75. تحلیل داده‌های بازار با استفاده از LLMs
• 76. شخصی‌سازی تجربه مشتری با LLMs
• 77. کاربرد LLMs در حوزه فرهنگ و هنر
• 78. تولید محتوای فرهنگی و هنری
• 79. کمک به پژوهش‌های تاریخی و فرهنگی
• 80. تحلیل آثار هنری با LLMs
• 81. ترویج زبان و ادبیات فارسی با LLMs
• 82. آینده مهندسی Prompt و LLMs
• 83. روندهای نوظهور در مهندسی Prompt
• 84. چالش‌های پیش رو در توسعه LLMs
• 85. نقش مهندسی Prompt در هوش مصنوعی عمومی
• 86. یادگیری مداوم و انطباق با تغییرات LLMs
• 87. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 88. ساخت یک دستیار مجازی با LLMs
• 89. توسعه ابزارهای تولید محتوا
• 90. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ سازمانی
• 91. کاربرد LLMs در آموزش مجازی
• 92. کاربرد LLMs در حوزه‌های دانش‌بنیان
• 93. نکات پایانی برای تبدیل شدن به یک مهندس Prompt حرفه‌ای