, ,

کتاب مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی مولد

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی مولد (Generative LLMs)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد و مهندسی پرامپت
  • 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 3. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. مبانی تولید متن با LLMs
  • 5. مفهوم پرامپت و انواع آن
  • 6. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 7. ساختار پرامپت: دستورالعمل، زمینه، ورودی، خروجی
  • 8. تکنیک‌های ساده‌سازی پرامپت
  • 9. استفاده از مثال‌ها در پرامپت (Few-Shot Prompting)
  • 10. تکنیک زنجیره افکار (Chain-of-Thought Prompting)
  • 11. تکنیک پرامپت‌نویسی در مرحله‌ای (Step-by-Step Prompting)
  • 12. استفاده از نقش در پرامپت‌نویسی
  • 13. تنظیم پارامترهای تولید متن (دما، Top-p، Top-k)
  • 14. مدیریت طول پاسخ و محدودیت‌ها
  • 15. پرامپت‌نویسی برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 16. پرامپت‌نویسی برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 17. پرامپت‌نویسی برای وظایف تولید محتوای خلاقانه
  • 18. پرامپت‌نویسی برای پاسخ به سوالات (Question Answering)
  • 19. پرامپت‌نویسی برای طبقه‌بندی متن
  • 20. پرامپت‌نویسی برای استخراج اطلاعات
  • 21. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
  • 22. پرامپت‌نویسی برای دیالوگ و مکالمه
  • 23. پرامپت‌نویسی برای بازی‌سازی و سناریوپردازی
  • 24. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
  • 25. کاربرد LLMs در پژوهش و تحقیق
  • 26. کاربرد LLMs در کسب و کار و بازاریابی
  • 27. کاربرد LLMs در تولید محتوای خبری (با رعایت چارچوب رسانه‌ای)
  • 28. کاربرد LLMs در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 29. کاربرد LLMs در حوزه حقوق (با رعایت چارچوب قضایی)
  • 30. کاربرد LLMs در حوزه مالی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
  • 31. کاربرد LLMs در حوزه هنر و ادبیات (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 32. مدل‌های زبانی متن به تصویر (Text-to-Image)
  • 33. مهندسی پرامپت برای مدل‌های متن به تصویر
  • 34. تکنیک‌های پیشرفته در پرامپت‌نویسی متن به تصویر
  • 35. خلق تصاویر با سبک‌های هنری مختلف
  • 36. تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 37. مدیریت جزئیات در تصاویر تولیدی
  • 38. پرامپت‌نویسی برای تصاویر با ترکیب عناصر
  • 39. پرامپت‌نویسی برای تصاویر با حالات و احساسات
  • 40. پرامپت‌نویسی برای تصاویر با مفاهیم انتزاعی
  • 41. اخلاق در استفاده از LLMs و مدل‌های مولد
  • 42. مسائل مربوط به تولید محتوای نامناسب و جهت‌دار
  • 43. راهکارهای جلوگیری از تولید محتوای مضر
  • 44. مسئولیت‌پذیری در مهندسی پرامپت
  • 45. چارچوب‌های قانونی و شرعی ناظر بر محتوای دیجیتال
  • 46. نقش پرامپت‌نویس در انطباق محتوا با قوانین
  • 47. ارزیابی و اعتبارسنجی خروجی LLMs
  • 48. روش‌های بهبود دقت و صحت خروجی‌ها
  • 49. محدودیت‌های فعلی LLMs
  • 50. آینده مهندسی پرامپت و LLMs
  • 51. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 52. مهندسی پرامپت برای مدل‌های چندوجهی
  • 53. ترکیب متن، تصویر و صدا در پرامپت‌نویسی
  • 54. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های چندوجهی
  • 55. امنیت در استفاده از LLMs
  • 56. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در کار با LLMs
  • 57. روش‌های شناسایی و مقابله با سوءاستفاده از LLMs
  • 58. استفاده از LLMs در فرآیندهای تصمیم‌گیری
  • 59. تأثیر LLMs بر مشاغل و بازار کار
  • 60. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای کار با LLMs
  • 61. اهمیت بازخورد در بهبود مدل‌های زبانی
  • 62. روش‌های جمع‌آوری و استفاده از بازخورد کاربران
  • 63. مهندسی پرامپت برای مدل‌های تخصصی
  • 64. کاربرد LLMs در علوم مهندسی
  • 65. کاربرد LLMs در علوم پایه
  • 66. کاربرد LLMs در علوم انسانی (با رویکرد بومی)
  • 67. کاربرد LLMs در پزشکی و سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 68. کاربرد LLMs در حوزه کشاورزی
  • 69. کاربرد LLMs در حوزه انرژی
  • 70. کاربرد LLMs در حوزه حمل و نقل
  • 71. کاربرد LLMs در حوزه محیط زیست
  • 72. کاربرد LLMs در مدیریت بحران
  • 73. کاربرد LLMs در توسعه پایدار
  • 74. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری‌های نوین
  • 75. نقش آموزش و پرورش در تربیت نسل آینده در عصر هوش مصنوعی
  • 76. سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی و محتوای دیجیتال
  • 77. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی (با رعایت منافع ملی)
  • 78. نقش نهادهای نظارتی در ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 79. توسعه ابزارهای کمکی برای مهندسی پرامپت
  • 80. شخصی‌سازی پرامپت‌ها بر اساس نیاز کاربر
  • 81. ارزیابی ریسک‌های احتمالی در استفاده از LLMs
  • 82. راهکارهای کاهش خطاهای انسانی در مهندسی پرامپت
  • 83. اصول اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های LLM
  • 84. مبانی حقوقی مالکیت فکری در محتوای تولیدی LLMs
  • 85. مسئولیت پدیدآورنده و پلتفرم در قبال محتوای LLMs
  • 86. اهمیت سواد رسانه‌ای در عصر هوش مصنوعی مولد
  • 87. آموزش سواد داده برای درک بهتر خروجی LLMs
  • 88. تکنیک‌های خلاقانه برای حل مسائل پیچیده با LLMs
  • 89. ارتباط مهندسی پرامپت با اصول تفکر انتقادی
  • 90. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت
  • 91. چالش‌های فرهنگی و اجتماعی پذیرش LLMs
  • 92. راهکارهای بومی‌سازی و انطباق LLMs با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 93. طراحی پرامپت‌های اخلاقی برای کاربردهای حساس
  • 94. نقش مهندسی پرامپت در ارتقاء حکمرانی داده
  • 95. مبانی فقهی و حقوقی استفاده از هوش مصنوعی در نظام اسلامی
  • 96. تاثیر LLMs بر آینده ارتباطات انسانی
  • 97. اصول طراحی پرامپت برای تعامل با ربات‌های هوشمند

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی مولد”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا