سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Prompt Design for Classification and Categorization: Organizing Information with AI

کتاب Prompt Design for Classification and Categorization: Organizing Information with AI

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 Prompt Design for Classification and Categorization: Organizing Information with AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: طراحی Prompt برای وظایف مختلف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر طراحی پرامپت برای هوش مصنوعی
  • 2. اصول پایه‌ای طبقه‌بندی اطلاعات
  • 3. انواع طبقه‌بندی در پردازش زبان طبیعی
  • 4. کاربرد هوش مصنوعی در دسته‌بندی متون
  • 5. مبانی طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 6. ارتباط بین پرامپت و نتایج طبقه‌بندی
  • 7. شناخت ساختار داده‌های ورودی
  • 8. اهمیت داده‌های آموزشی در طبقه‌بندی
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای ورودی مدل
  • 10. تکنیک‌های حذف نویز از داده‌ها
  • 11. نرمال‌سازی متون برای طبقه‌بندی
  • 12. بردارسازی متون با استفاده از TF-IDF
  • 13. مدل‌سازی موضوعی با LDA
  • 14. مبانی شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی
  • 15. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
  • 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 19. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 20. مدل‌های ترنسفورمر و توجه (Attention)
  • 21. تکنیک‌های انتخاب ویژگی در طبقه‌بندی
  • 22. استخراج معنایی از متون
  • 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها
  • 24. طراحی پرامپت برای طبقه‌بندی احساسات
  • 25. تحلیل احساسات مثبت، منفی و خنثی
  • 26. دسته‌بندی اخبار بر اساس موضوع
  • 27. شناسایی موضوعات اصلی در مقالات علمی
  • 28. طبقه‌بندی ایمیل‌های دریافتی (اسپم/غیر اسپم)
  • 29. تشخیص محتوای نامناسب و مضر
  • 30. دسته‌بندی نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 31. اهمیت طبقه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. طراحی پرامپت برای استخراج اطلاعات
  • 33. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 34. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
  • 35. دسته‌بندی پرسش‌ها در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 36. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی سفارشی
  • 37. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 39. معیارهای دقت، بازیابی و F1-score
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 41. مدیریت داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی
  • 42. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 43. استفاده از پرامپت‌های زنجیره‌ای (Chain-of-Thought)
  • 44. طراحی پرامپت برای دسته‌بندی چندبرچسبی
  • 45. طبقه‌بندی سلسله‌مراتبی متون
  • 46. کاربرد طبقه‌بندی در تحلیل بازار
  • 47. دسته‌بندی محصولات و خدمات
  • 48. شناسایی نیازهای مشتریان از طریق نظرات
  • 49. طبقه‌بندی اسناد حقوقی و قانونی
  • 50. تحلیل محتوای متون تاریخی
  • 51. دسته‌بندی متون ادبی و داستانی
  • 52. شناسایی سبک نگارش نویسندگان
  • 53. طبقه‌بندی پیام‌های اضطراری
  • 54. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی برای رصد عمومی
  • 55. دسته‌بندی شکایات و درخواست‌های مردمی
  • 56. طراحی پرامپت برای طبقه‌بندی کدهای برنامه‌نویسی
  • 57. شناسایی زبان برنامه‌نویسی
  • 58. دسته‌بندی خطاها و استثناها در کد
  • 59. طبقه‌بندی درخواست‌های پشتیبانی فنی
  • 60. کاربرد طبقه‌بندی در حوزه سلامت
  • 61. دسته‌بندی علائم بیماری‌ها
  • 62. تحلیل گزارش‌های پزشکی
  • 63. طبقه‌بندی داروهای نسخه‌ای و بدون نسخه
  • 64. شناسایی محتوای علمی ترویجی
  • 65. اصول اخلاقی در طراحی پرامپت
  • 66. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 67. حفظ حریم خصوصی در داده‌های طبقه‌بندی
  • 68. شفافیت در فرآیندهای طبقه‌بندی
  • 69. مدل‌سازی پیشرفته برای طبقه‌بندی
  • 70. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در طبقه‌بندی
  • 71. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 72. مدل‌سازی چندوجهی (Multimodal) در طبقه‌بندی
  • 73. کاربرد گراف‌های دانش در طبقه‌بندی
  • 74. طراحی پرامپت برای طبقه‌بندی محتوای آموزشی
  • 75. دسته‌بندی موضوعات درسی
  • 76. شناسایی سطح دشواری محتوا
  • 77. طبقه‌بندی منابع آموزشی (کتاب، مقاله، ویدئو)
  • 78. تحلیل بازخورد دانشجویان
  • 79. طراحی پرامپت برای دسته‌بندی اخبار جعلی
  • 80. مقایسه منابع خبری
  • 81. شناسایی الگوهای انتشار اخبار کذب
  • 82. طبقه‌بندی محتوای تبلیغاتی
  • 83. تکنیک‌های پیشرفته در طراحی پرامپت
  • 84. طراحی پرامپت‌های پویا و تطبیقی
  • 85. ارزیابی مداوم عملکرد مدل‌ها
  • 86. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 87. مقیاس‌پذیری سیستم‌های طبقه‌بندی
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی عملی
  • 89. آیندهٔ طبقه‌بندی با هوش مصنوعی
  • 90. نوآوری در طراحی پرامپت برای وظایف پیچیده
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در سازماندهی دانش
  • 92. اصول طراحی پرامپت برای طبقه‌بندی مؤثر
  • 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.