کتاب مهندسی پرامپت پیشرفته برای مدل‌های زبانی هوشمند: راهنمای جامع

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 مهندسی پرامپت پیشرفته برای مدل‌های زبانی هوشمند: راهنمای جامع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 5. چگونگی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 6. کاربردهای مدل‌های زبانی در دنیای واقعی
  • 7. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
  • 8. اهمیت مهندسی پرامپت در تعامل با LLMs
  • 9. انواع پرامپت‌ها: صفر-شات، یک-شات، چند-شات
  • 10. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 11. شفافیت و وضوح در پرامپت‌نویسی
  • 12. ارائه اطلاعات زمینه‌ای در پرامپت
  • 13. تعیین نقش برای مدل زبانی
  • 14. استفاده از دستورالعمل‌های گام به گام
  • 15. تکنیک‌های اصلاح و بهبود پرامپت
  • 16. مدیریت خروجی مدل زبانی
  • 17. تنظیم پارامترهای مدل (Temperature, Top-p)
  • 18. پرامپت‌نویسی برای وظایف تولید متن
  • 19. تولید محتوای خلاقانه با LLMs
  • 20. نوشتن مقالات و پست‌های وبلاگ
  • 21. ایجاد شعر و داستان کوتاه
  • 22. خلاصه‌سازی متون طولانی
  • 23. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
  • 24. پرامپت‌نویسی برای وظایف پرسش و پاسخ
  • 25. طراحی سوالات دقیق و هدفمند
  • 26. استفاده از LLMs برای پاسخگویی به سوالات پیچیده
  • 27. پرامپت‌نویسی برای ترجمه ماشینی
  • 28. بهبود کیفیت ترجمه با مهندسی پرامپت
  • 29. پرامپت‌نویسی برای طبقه‌بندی متن
  • 30. تشخیص احساسات در متن
  • 31. تشخیص موضوع متن
  • 32. پرامپت‌نویسی برای تبدیل متن
  • 33. تبدیل گفتار به متن (با در نظر گرفتن محدودیت‌ها)
  • 34. تبدیل متن به گفتار (با در نظر گرفتن محدودیت‌ها)
  • 35. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
  • 36. تولید قطعه کد با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
  • 37. توضیح کد با استفاده از LLMs
  • 38. اشکال‌زدایی کد با کمک LLMs
  • 39. پرامپت‌نویسی برای سناریوهای خاص
  • 40. کاربرد LLMs در آموزش و یادگیری
  • 41. کاربرد LLMs در خدمات مشتری
  • 42. کاربرد LLMs در تحقیق و توسعه
  • 43. پرامپت‌نویسی اخلاقی و مسئولانه
  • 44. اجتناب از سوگیری در پرامپت‌ها
  • 45. محافظت از حریم خصوصی در پرامپت‌نویسی
  • 46. ملاحظات امنیتی در استفاده از LLMs
  • 47. ارزیابی کیفیت خروجی LLMs
  • 48. معیارهای ارزیابی خروجی متن
  • 49. روش‌های ارزیابی خودکار
  • 50. ارزیابی انسانی خروجی LLMs
  • 51. چالش‌های پیش روی مهندسی پرامپت
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
  • 53. پرامپت‌نویسی زنجیره‌ای (Chain-of-Thought)
  • 54. پرامپت‌نویسی بازگشتی (Self-Consistency)
  • 55. استفاده از ابزارهای کمکی در مهندسی پرامپت
  • 56. مقدمه‌ای بر ابزارهای مهندسی پرامپت
  • 57. قابلیت‌های ابزارهای رایج
  • 58. انتخاب ابزار مناسب برای وظایف مختلف
  • 59. آینده مهندسی پرامپت
  • 60. روندهای نوظهور در مهندسی پرامپت
  • 61. توسعه مدل‌های زبانی هوشمندتر
  • 62. تاثیر مهندسی پرامپت بر آینده هوش مصنوعی
  • 63. پروژه‌های عملی در مهندسی پرامپت
  • 64. طراحی یک سیستم پرسش و پاسخ با LLMs
  • 65. ساخت یک ربات چت برای موضوعات علمی
  • 66. تولید محتوای آموزشی با استفاده از LLMs
  • 67. کارگاه عملی: نوشتن پرامپت‌های حرفه‌ای
  • 68. تمرین‌های عملی برای بهبود مهارت‌های پرامپت‌نویسی
  • 69. بازخورد و اصلاح پرامپت‌ها
  • 70. نکات تکمیلی برای پرامپت‌نویسان
  • 71. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
  • 72. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز
  • 73. نکات حقوقی و شرعی در استفاده از LLMs
  • 74. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در تعامل با LLMs
  • 75. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های مبتنی بر LLMs
  • 76. ارزیابی ریسک‌ها و فرصت‌های استفاده از LLMs
  • 77. گزارش‌دهی و مستندسازی پرامپت‌ها
  • 78. مدیریت دانش در مهندسی پرامپت
  • 79. تکنیک‌های آزمایش A/B برای پرامپت‌ها
  • 80. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های متنی
  • 81. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
  • 82. پرامپت‌نویسی برای واقعیت افزوده و مجازی
  • 83. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و LLMs
  • 84. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 85. نقش مهندسی پرامپت در توسعه پایدار
  • 86. آینده شغلی مهندسی پرامپت
  • 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی

📚 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.