فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع و عملی مهندسی دستور برای ChatGPT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع و عملی مهندسی دستور برای ChatGPT

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترانسفورمر و نحوه عملکرد آن
• 3. مفاهیم کلیدی در مهندسی دستور (Prompt Engineering)
• 4. اهمیت دستور نویسی در دستیابی به نتایج مطلوب
• 5. انواع دستورات و کاربردهای آن‌ها
• 6. دستورات دستوری (Instruction Prompts)
• 7. دستورات پرسشی (Question Prompts)
• 8. دستورات خلاقانه (Creative Prompts)
• 9. دستورات توصیفی (Descriptive Prompts)
• 10. دستورات شبیه‌سازی نقش (Role-Playing Prompts)
• 11. دستورات مقایسه‌ای (Comparative Prompts)
• 12. دستورات استدلالی (Reasoning Prompts)
• 13. دستورات خلاصه سازی (Summarization Prompts)
• 14. دستورات بازنویسی (Rewriting Prompts)
• 15. دستورات تولید کد (Code Generation Prompts)
• 16. دستورات ترجمه (Translation Prompts)
• 17. دستورات تحلیل احساسات (Sentiment Analysis Prompts)
• 18. دستورات دسته‌بندی (Classification Prompts)
• 19. دستورات استخراج اطلاعات (Information Extraction Prompts)
• 20. دستورات تکمیل متن (Text Completion Prompts)
• 21. اصول طراحی دستورات مؤثر
• 22. شفافیت و وضوح در دستورات
• 23. ارائه جزئیات کافی در دستورات
• 24. تعیین محدودیت‌ها و چارچوب‌ها
• 25. استفاده از مثال‌های گویا (Few-Shot Learning)
• 26. تکرار و اصلاح دستورات بر اساس بازخورد
• 27. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی دستور
• 28. دستورات زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting)
• 29. دستورات چندمرحله‌ای (Multi-Turn Prompting)
• 30. دستورات شرطی (Conditional Prompting)
• 31. دستورات مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Prompting)
• 32. دستورات تعاملی (Interactive Prompting)
• 33. بهینه‌سازی دستورات برای مدل‌های خاص
• 34. تفاوت‌های مدل‌های زبانی بزرگ و تأثیر آن بر دستورات
• 35. تنظیم پارامترهای مدل (Temperature, Top-P, etc.)
• 36. اثر پارامترها بر خلاقیت و دقت خروجی
• 37. استفاده از دستورات سیستمی (System Prompts)
• 38. مدیریت حافظه در مکالمات طولانی
• 39. کاربرد مهندسی دستور در تولید محتوا
• 40. تولید مقالات و پست‌های وبلاگ
• 41. نوشتن داستان و سناریو
• 42. تولید محتوای بازاریابی و تبلیغات
• 43. خلق شعر و متن ادبی
• 44. تولید محتوای آموزشی و درسی
• 45. کاربرد مهندسی دستور در برنامه‌نویسی
• 46. کمک به نوشتن و اشکال‌زدایی کد
• 47. تولید قطعه کد و تابع
• 48. توضیح کد و مستندسازی
• 49. ترجمه کد بین زبان‌های مختلف
• 50. کاربرد مهندسی دستور در تحلیل داده
• 51. استخراج و خلاصه‌سازی اطلاعات از متون
• 52. تحلیل نظرات کاربران و شبکه‌های اجتماعی
• 53. دسته‌بندی و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 54. کاربرد مهندسی دستور در آموزش و یادگیری
• 55. طراحی سوالات امتحانی و تمرین‌ها
• 56. ارائه توضیحات و مفاهیم پیچیده
• 57. شبیه‌سازی مکالمات آموزشی
• 58. کاربرد مهندسی دستور در مشاوره و راهنمایی
• 59. پاسخ به سوالات متداول
• 60. ارائه راهنمایی‌های اولیه
• 61. شبیه‌سازی جلسات مشاوره (با احتیاط و چارچوب)
• 62. کاربرد مهندسی دستور در خلاقیت و ایده‌پردازی
• 63. طوفان فکری و تولید ایده‌های جدید
• 64. خلق طرح‌ها و مفاهیم نوآورانه
• 65. کاربرد مهندسی دستور در پژوهش
• 66. جستجو و خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 67. تدوین فرضیه‌های پژوهشی
• 68. کمک به نگارش بخش‌های مختلف پژوهش
• 69. چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی دستور
• 70. سوگیری در خروجی مدل‌ها
• 71. حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات
• 72. مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 73. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 74. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 75. تدوین دستورات اخلاقی و مسئولانه
• 76. آینده مهندسی دستور و مدل‌های زبانی بزرگ
• 77. روندهای نوظهور در این حوزه
• 78. پیش‌بینی تحولات آتی
• 79. اهمیت یادگیری مستمر در مهندسی دستور
• 80. منابع بیشتر برای مطالعه و تمرین
• 81. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 82. مرور جامع مفاهیم آموخته شده
• 83. اهمیت تمرین عملی و تکرار
• 84. نکات کلیدی برای موفقیت در مهندسی دستور
• 85. کاربرد عملی دستورات در زندگی روزمره
• 86. توسعه مهارت‌های لازم برای آینده شغلی
• 87. نقش مهندسی دستور در پیشرفت علم و فناوری
• 88. تعهد به استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
• 89. تأکید بر چارچوب‌های قانونی و شرعی
• 90. ارتقاء کیفیت و کارایی در استفاده از مدل‌ها
• 91. پرهیز از مصادیق ممنوعه و حساس
• 92. رعایت اصول اخلاقی در تعامل با مدل‌ها
• 93. اهمیت بازخورد و بهبود مستمر
• 94. سنجش اثربخشی دستورات طراحی شده
• 95. مدیریت خطاها و نتایج نامطلوب
• 96. بهبود دقت و مرتبط بودن خروجی‌ها
• 97. شناخت نقاط قوت و ضعف مدل‌ها
• 98. تطبیق دستورات با نیازهای خاص هر پروژه
• 99. خلاقیت در طراحی سناریوهای کاربردی
• 100. استفاده از ابزارهای کمکی در مهندسی دستور