فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع استفاده از هوش مصنوعی مولد و تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استفاده از هوش مصنوعی مولد و تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربردها و توسعه هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. اصول اولیه هوش مصنوعی
• 3. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
• 4. انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. معماری ترنسفورمر
• 9. مبانی ChatGPT
• 10. نحوه عملکرد ChatGPT
• 11. محدودیت‌های ChatGPT
• 12. اخلاق در هوش مصنوعی
• 13. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 14. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 15. تکنیک‌های اولیه پرامپت‌نویسی
• 16. نوشتن پرامپت‌های موثر
• 17. ساختار پرامپت‌های خوب
• 18. وضوح و دقت در پرامپت‌ها
• 19. ارائه زمینه (Context) در پرامپت‌ها
• 20. تعیین نقش برای هوش مصنوعی
• 21. مشخص کردن قالب خروجی
• 22. پرامپت‌های خلاقانه برای تولید محتوا
• 23. تولید متن‌های داستانی
• 24. نوشتن شعر و ترانه
• 25. ایجاد سناریو و فیلمنامه
• 26. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 27. بازنویسی و ترجمه متون
• 28. تولید ایمیل و نامه‌های اداری
• 29. نوشتن پست‌های شبکه‌های اجتماعی
• 30. پرامپت‌های برای یادگیری و آموزش
• 31. کمک در حل مسائل ریاضی
• 32. توضیح مفاهیم علمی پیچیده
• 33. یادگیری زبان‌های جدید
• 34. آماده‌سازی برای آزمون‌ها
• 35. پرامپت‌های تحلیلی و پژوهشی
• 36. تحلیل داده‌های متنی
• 37. یافتن الگوها در اطلاعات
• 38. بررسی منابع و اطلاعات
• 39. کمک در نگارش مقالات علمی
• 40. پرامپت‌های کدنویسی و توسعه نرم‌افزار
• 41. تولید قطعه کد
• 42. اشکال‌زدایی کد
• 43. توضیح کدها
• 44. تبدیل کد بین زبان‌های مختلف
• 45. پرامپت‌های طراحی و خلاقیت
• 46. ایده‌پردازی برای محصولات
• 47. طراحی لوگو و گرافیک (مفهومی)
• 48. ایجاد طرح‌های اولیه
• 49. پیشنهاد رنگ‌بندی و ترکیب‌بندی
• 50. پرامپت‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی
• 51. استفاده از پارامترهای پیشرفته
• 52. تنظیم دما (Temperature)
• 53. تنظیم Top-P
• 54. تنظیم Max Tokens
• 55. پرامپت‌های زنجیره‌ای (Chaining Prompts)
• 56. اتصال چندین پرامپت به هم
• 57. ایجاد جریان کاری (Workflow)
• 58. استفاده از خروجی یک پرامپت به عنوان ورودی دیگری
• 59. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت
• 60. آزمایش و خطا (Trial and Error)
• 61. تحلیل خروجی‌های مختلف
• 62. تکرار و اصلاح پرامپت‌ها
• 63. استفاده از مثال‌های نمونه (Few-shot Prompting)
• 64. پرامپت‌های بدون مثال (Zero-shot Prompting)
• 65. نقش و اهمیت داده در هوش مصنوعی
• 66. مجموعه داده‌های آموزشی
• 67. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 68. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 69. معیارهای سنجش عملکرد
• 70. کاربردهای هوش مصنوعی در کسب و کار
• 71. اتوماسیون فرآیندها
• 72. خدمات مشتری هوشمند
• 73. تحلیل بازار و رقبا
• 74. شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 75. کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
• 76. تولید محتوای آموزشی
• 77. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
• 78. ارزیابی خودکار تکالیف
• 79. کمک به معلمان
• 80. کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت
• 81. تشخیص بیماری‌ها (مفهومی)
• 82. توسعه داروها (مفهومی)
• 83. مدیریت سوابق پزشکی (مفهومی)
• 84. پشتیبانی از تصمیم‌گیری پزشکان (مفهومی)
• 85. ملاحظات حقوقی و قانونی در هوش مصنوعی
• 86. مالکیت فکری محتوای تولید شده
• 87. مسئولیت حقوقی خطاها
• 88. قوانین حریم خصوصی داده‌ها
• 89. استانداردهای اخلاقی در توسعه و استفاده
• 90. آینده هوش مصنوعی مولد
• 91. روندهای نوظهور
• 92. تاثیر بر مشاغل آینده
• 93. توسعه مدل‌های پیچیده‌تر
• 94. همکاری انسان و هوش مصنوعی
• 95. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
• 96. امنیت و سوءاستفاده‌ها
• 97. سوگیری در مدل‌ها
• 98. کنترل و نظارت بر هوش مصنوعی
• 99. توسعه پایدار هوش مصنوعی
• 100. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها