فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی مهندسی پرامپت برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مهندسی پرامپت برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر و مفاهیم کلیدی
• 4. نقش پرامپت در تعامل با مدل‌های زبانی
• 5. اصول اولیه مهندسی پرامپت
• 6. انواع پرامپت‌ها و کاربردهایشان
• 7. دستورالعمل‌های واضح و مشخص در پرامپت‌نویسی
• 8. اهمیت شفافیت و جزئیات در پرامپت‌ها
• 9. نمونه‌سازی در مهندسی پرامپت
• 10. استفاده از مثال‌های مرتبط و مؤثر
• 11. تکنیک‌های استخراج اطلاعات
• 12. پرسش‌های هدفمند برای دریافت پاسخ‌های دقیق
• 13. تولید متن خلاقانه با پرامپت‌نویسی
• 14. نوشتن داستان، شعر و سناریو
• 15. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 16. مهندسی پرامپت برای استخراج نکات کلیدی
• 17. ترجمه ماشینی و بهبود کیفیت با پرامپت
• 18. تکنیک‌های اصلاح و ویرایش متن
• 19. بازنویسی جملات و پاراگراف‌ها
• 20. تولید کدهای برنامه‌نویسی با مدل‌های زبانی
• 21. نوشتن توابع و اسکریپت‌های ساده
• 22. اشکال‌زدایی کد با کمک هوش مصنوعی
• 23. تولید مستندات فنی برای کدها
• 24. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش برنامه‌نویسی
• 25. شبیه‌سازی مکالمات آموزشی
• 26. ارائه تمرین‌های برنامه‌نویسی تعاملی
• 27. تکنیک‌های پرسش و پاسخ در محیط آموزشی
• 28. مهندسی پرامپت برای تحلیل داده‌های متنی
• 29. استخراج الگوها و روندها از داده‌ها
• 30. دسته‌بندی و برچسب‌گذاری متون
• 31. تحلیل احساسات متن
• 32. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
• 33. طراحی ربات‌های پاسخگو
• 34. تولید پاسخ‌های خودکار برای سوالات متداول
• 35. شخصی‌سازی تعامل با مشتری
• 36. مهندسی پرامپت برای توسعه بازی‌ها
• 37. تولید محتوای داستانی برای بازی‌ها
• 38. طراحی شخصیت‌ها و دیالوگ‌ها
• 39. ایجاد سناریوهای تعاملی
• 40. استفاده از هوش مصنوعی در طراحی رابط کاربری
• 41. تولید ایده‌های اولیه برای طراحی
• 42. نوشتن توضیحات محصولات و خدمات
• 43. بهینه‌سازی متن برای وب‌سایت‌ها
• 44. مهندسی پرامپت در حوزه سلامت (با رویکرد رسمی)
• 45. کمک به جمع‌بندی مقالات علمی (با رعایت اصول)
• 46. تولید محتوای آموزشی (با نظارت)
• 47. تحلیل داده‌های عمومی سلامت (با رعایت حریم خصوصی)
• 48. مهندسی پرامپت در حوزه مالی (با چارچوب شرعی)
• 49. تحلیل گزارش‌های اقتصادی (با رعایت مقررات)
• 50. تولید محتوای آموزشی مالی (بدون ترویج ربا)
• 51. پاسخ به سوالات متداول مالی (بر اساس قوانین)
• 52. مهندسی پرامپت برای تولید محتوای آموزشی
• 53. طراحی آزمون‌ها و تمرین‌ها
• 54. ارائه توضیحات تکمیلی برای مفاهیم پیچیده
• 55. تولید مثال‌های کاربردی
• 56. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت
• 57. زنجیره تفکر (Chain-of-Thought)
• 58. استفاده از ابزارهای خارجی (Tools)
• 59. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 60. ارزیابی کیفیت پرامپت‌ها
• 61. معیارهای سنجش دقت و خلاقیت
• 62. روش‌های مقایسه پرامپت‌های مختلف
• 63. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای بهبود عملکرد
• 64. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 65. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 66. مدیریت سوگیری‌ها در مدل‌ها
• 67. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 68. محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 69. خطاهای رایج و نحوه مدیریت آن‌ها
• 70. آینده مهندسی پرامپت
• 71. روندهای نوظهور در تعامل با هوش مصنوعی
• 72. نقش توسعه‌دهندگان در آینده هوش مصنوعی
• 73. کاربردهای جدید و خلاقانه هوش مصنوعی
• 74. توسعه پرامپت‌های چندوجهی
• 75. ترکیب پرامپت با سایر فناوری‌ها
• 76. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 77. آخرین پیشرفت‌ها در معماری مدل‌های زبانی
• 78. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل‌های آماری
• 79. تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار
• 80. استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 81. پیمایش ادبیات پژوهشی
• 82. طراحی آزمایش‌ها (با رویکرد علمی)
• 83. تحلیل نتایج تحقیقات
• 84. مهندسی پرامپت برای حل مسائل پیچیده
• 85. شکستن مسائل به اجزای کوچک‌تر
• 86. استفاده از رویکردهای تکرارشونده
• 87. ترکیب دانش تخصصی با قابلیت‌های مدل
• 88. مدیریت دانش در پروژه‌های بزرگ
• 89. سازماندهی و مستندسازی پرامپت‌ها
• 90. اشتراک‌گذاری دانش و تجربیات
• 91. ساخت کتابخانه‌های پرامپت
• 92. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش برنامه‌نویسی پیشرفته
• 93. شبیه‌سازی سناریوهای مهندسی نرم‌افزار
• 94. تولید تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی
• 95. کمک به طراحی معماری نرم‌افزار
• 96. توسعه ابزارهای کمکی برای برنامه‌نویسان
• 97. ساخت دستیارهای کدنویسی هوشمند
• 98. خودکارسازی وظایف تکراری در توسعه
• 99. افزایش بهره‌وری تیم‌های توسعه
• 100. مهندسی پرامپت برای ارزیابی و بهبود مدل‌ها