معرفی دوره

دوره مهندسی پرامپت برای بوت‌کمپ هوش مصنوعی، یک مسیر جامع و کاربردی است که با تمرکز بر طراحی و بهینه‌سازی دستورات (پرومپت‌ها) به مدل‌های زبانی پیشرفته، شما را برای حل مسایل واقعی در حوزه هوش مصنوعی آماده می‌کند. این دوره در سال ۲۰۲۴ منتشر شده و ترکیبی از مبانی تئوری، مثال‌های عملی و پروژه‌های گام‌به‌گام است تا دانشجویان بتوانند به سرعت در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی فعال شوند.

تمرکز اصلی دوره بر روی مدل‌های GPT، BERT و سایر معماری‌های NLP است. مدرس دوره، با سال‌ها تجربه در زمینه بهینه‌سازی پرامپت و تحلیل رفتار شبکه‌های مولد زبان، تمامی نکات کلیدی برای بهبود دقت، کارایی و خلاقیت پرامپت‌ها را آموزش می‌دهد.

سرفصل‌های دوره

• مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت و ضرورت آن
• مروری بر معماری‌های زبانی: GPT، BERT، T5 و…
• اصول نگارش و ساختار پرامپت‌های اثربخش
• تکنیک‌های پیش‌پردازش ورودی و پس‌پردازش خروجی
• روش‌های ارزیابی کیفی و کمی پرامپت‌ها
• بهینه‌سازی و فاین‌تیونینگ پرامپت با استفاده از یادگیری تقویتی
• کارگاه‌های عملی: طراحی چت‌بات، تولید محتوا و تحلیل احساسات
• پروژه نهایی: ساخت یک دستیار هوشمند سفارشی
• نکات پیشرفته: مقابله با سوگیری، مدیریت منابع و هزینه

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه‌ای با مفاهیم برنامه‌نویسی (Python)
• درک مقدماتی از ساختار شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
• نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه: Jupyter Notebook، Anaconda
• مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)

اگر در هر یک از موارد فوق نیاز به تقویت دارید، قبل از شروع دوره می‌توانید از منابع مقدماتی رایگان استفاده کنید تا بهترین بهره را از مطالب تخصصی ببرید.

مزایا و نتایج یادگیری

• توانایی طراحی پرامپت با دقت بالا برای نیازهای مختلف
• بهبود کارایی مدل‌های زبان و کاهش هزینه‌های محاسباتی
• افزایش دقت پاسخ‌ها در مسائل تولید زبان و تولید متن
• مهارت در ارزیابی کیفی و کمی پرامپت‌ها
• آمادگی برای پروژه‌های صنعتی و پژوهشی با استفاده از AI
• ساخت نمونه‌های عملی قابل ارائه در رزومه و گیت‌هاب

پس از اتمام دوره، دانشجویان قادر خواهند بود در شرکت‌های حوزه هوش مصنوعی به عنوان متخصص مهندسی پرامپت فعالیت کنند و یا استارتاپ‌های مبتنی بر تولید محتوا و تحلیل متن را راه‌اندازی کنند.

مثال‌های عملی از مهندسی پرامپت

در این بخش با دو مثال ساده و یک پروژه جامع آشنا می‌شوید:

• مثال ۱: تولید خلاصه مقالات پژوهشی با پرامپت‌های دقیق و شخصی‌سازی‌شده
• مثال ۲: خلق دیالوگ‌های طبیعی در یک چت‌بات خدمات مشتری
• پروژه جامع: طراحی پرامپتی که متن بازاریابی را بر اساس ورودی کاربر و تحلیل مخاطب تولید کند

هر مثال شامل کد پایتون، نمایش گام‌به‌گام تست و ارزیابی، و نکات بهینه‌سازی برای افزایش کیفیت خروجی است.

نکات کلیدی برای موفقیت

• همیشه قبل از ارسال پرامپت، خروجی مدل را در چند تکرار تست کنید.
• به پارامترهای دمای نمونه‌گیری و حداکثر طول متن توجه ویژه داشته باشید.
• برای مسائل تخصصی از فاین‌تیونینگ جزئی مدل کمک بگیرید.
• با استفاده از مجموعه داده کوچک، پرامپت‌ها را سریع‌تر ارزیابی کنید.
• مستندات رسمی مدل‌ها (OpenAI, Hugging Face) را همواره مرور کنید.

رعایت این نکات باعث می‌شود پروژه‌های شما قابل اتکا، مقیاس‌پذیر و اقتصادی‌تر باشند.

نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود دوره The Complete Prompt Engineering for AI Bootcamp (2024) کافی است از لینک زیر استفاده کنید:

• دانلود دوره جامع مهندسی پرامپت ۲۰۲۴

پس از دانلود، تمام ویدیوها، فایل‌های تمرین و سورس‌کدها در یک پکیج فشرده قرار دارد. می‌توانید در هر زمان و هر مکان به دوره دسترسی داشته باشید و به‌روزرسانی‌های بعدی را به‌صورت رایگان دریافت کنید.