این تخصص به دقت طراحی شده تا شما را با دانش عمیق و مهارت‌های عملی لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس پرامپت ماهر مجهز کند. شما نه تنها به درک کاملی از تئوری‌های پشت پرامپت‌نویسی دست پیدا می‌کنید، بلکه با مثال‌های واقعی و تمرین‌های عملی فراوان، قادر خواهید بود این دانش را در سناریوهای مختلف به کار بگیرید.

• مبانی مهندسی پرامپت و ساختاردهی ورودی‌ها: با مفاهیم اساسی، اصول طراحی پرامپت‌های موثر و چگونگی تأثیر کلمات و ساختار بر پاسخ‌های مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه پرامپت‌های روشن، دقیق و بدون ابهام برای وظایف مختلف مانند خلاصه‌نویسی، پاسخ به سوالات، و تولید متن طراحی کنید.

• تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی برای LLMs: اصول پیشرفته‌ای مانند Chain-of-Thought Prompting (زنجیره فکری)، Few-shot Learning (یادگیری چندنمونه‌ای)، Self-consistency (خودسازگاری)، Tree of Thought (درخت فکری) و Generated Knowledge Prompting را کشف خواهید کرد. این تکنیک‌ها به شما کمک می‌کنند تا پرامپت‌های پیچیده‌تر و چندمرحله‌ای برای حل مسائل دشوارتر و استدلال‌های پیچیده ایجاد کنید.

• بهینه‌سازی و ارزیابی پرامپت‌ها: یاد می‌گیرید چگونه پرامپت‌های خود را برای حداکثر کارایی، دقت و کاهش پدیده Hallucination (توهم‌زایی) و تولید اطلاعات نادرست در مدل‌های هوش مصنوعی بهینه‌سازی کنید. معیارهای ارزیابی کمی و کیفی و ابزارهای تست پرامپت‌ها را فرا می‌گیرید تا همواره بهترین نتایج را کسب کنید.

• کاربرد مهندسی پرامپت در سناریوهای واقعی و صنعتی: نحوه استفاده از مهندسی پرامپت در حوزه‌های مختلف از جمله تولید محتوای بازاریابی، خلاصه‌نویسی مقالات علمی، تحلیل احساسات، تولید کد برنامه‌نویسی، طراحی مکالمات چت‌بات‌های هوشمند و حتی کمک به تصمیم‌گیری‌های تجاری را می‌آموزید. به طور خاص بر روی کاربردهای عملی و صنعتی تمرکز خواهد شد.

• اخلاق، تعصبات و مسئولیت‌پذیری در مهندسی پرامپت: به چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی و طراحی پرامپت‌ها پرداخته می‌شود. مباحثی مانند جلوگیری از سوگیری‌های احتمالی در خروجی‌ها، حفظ حریم خصوصی داده‌ها، امنیت اطلاعات و تولید محتوای مسئولانه مورد بررسی قرار می‌گیرد.

کسب مهارت و تخصص در مهندسی پرامپت نه تنها به بهبود چشمگیر تعامل شما با هوش مصنوعی کمک می‌کند، بلکه درب‌های جدید و هیجان‌انگیزی را در مسیر شغلی و حرفه‌ای‌تان می‌گشاید:

• افزایش چشمگیر بهره‌وری: با توانایی استخراج نتایج دقیق‌تر، سریع‌تر و مرتبط‌تر از هوش مصنوعی، بهره‌وری شخصی و تیمی شما به طور چشمگیری افزایش می‌یابد و می‌توانید کارهای بیشتری را در زمان کمتر انجام دهید.

• تقویت رزومه و فرصت‌های شغلی: مهندسی پرامپت یکی از پرتقاضاترین و کمبودترین مهارت‌ها در بازار کار امروز است. با این تخصص، رزومه خود را تقویت کرده و برای نقش‌های کلیدی و پردرآمد مرتبط با هوش مصنوعی، مانند مهندس پرامپت، متخصص هوش مصنوعی مولد یا متخصص LLM، آماده می‌شوید.

• توانایی حل مسائل پیچیده: این تخصص به شما ابزارهایی نوین برای حل مسائل پیچیده‌تر با استفاده از هوش مصنوعی می‌دهد که پیش از این شاید دست‌نیافتنی به نظر می‌رسیدند یا نیاز به تخصص‌های بسیار عمیق برنامه‌نویسی داشتند.

• نوآوری و خلاقیت بی‌حد: با درک عمیق‌تر نحوه کار LLMs و توانایی هدایت آن‌ها، می‌توانید پرامپت‌هایی طراحی کنید که به نتایج خلاقانه‌تر، نوآورانه‌تر و حتی پیش‌بینی‌نشده‌ای منجر شوند، که می‌تواند به توسعه محصولات و خدمات جدید کمک کند.

• صرفه‌جویی در زمان و منابع: با بهینه‌سازی پرامپت‌ها و کاهش نیاز به تکرارهای مکرر و پردازش‌های محاسباتی سنگین، نه تنها در زمان خود صرفه‌جویی می‌کنید، بلکه هزینه‌های عملیاتی مرتبط با استفاده از منابع محاسباتی هوش مصنوعی را نیز کاهش می‌دهید.

این تخصص برای طیف وسیعی از مخاطبان با سطوح دانش مختلف طراحی شده است تا بتوانند از آن بهره‌مند شوند. با این حال، داشتن برخی پیش‌زمینه‌ها می‌تواند تجربه یادگیری شما را غنی‌تر کرده و مسیر را هموارتر سازد:

• آشنایی اولیه با مفاهیم هوش مصنوعی: درک کلی از مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نقش مدل‌های زبانی می‌تواند مفید باشد، اگرچه این دوره مفاهیم اساسی را از ابتدا و به زبانی ساده توضیح می‌دهد و نیازی به دانش عمیق قبلی نیست.

• مهارت‌های تفکر منطقی و تحلیلی: توانایی تجزیه و تحلیل مسائل، تفکر منطقی و ساختاردهی اطلاعات برای طراحی پرامپت‌های موثر و ارزیابی نتایج آن‌ها اهمیت بالایی دارد.

• دانش پایه برنامه‌نویسی (اختیاری اما توصیه می‌شود): اگرچه بخش عمده‌ای از دوره بر مفاهیم و تکنیک‌های پرامپت‌نویسی و تعامل انسانی با AI تمرکز دارد، آشنایی با زبان پایتون یا مفاهیم کلی برنامه‌نویسی برای تمرینات عملی پیشرفته‌تر و کار با APIها (رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی) می‌تواند کمک‌کننده باشد.

• تسلط متوسط به زبان انگلیسی: از آنجا که پلتفرم Coursera و بسیاری از منابع آموزشی و مستندات مدل‌های هوش مصنوعی به زبان انگلیسی هستند، تسلط متوسط تا خوب به زبان انگلیسی برای استفاده حداکثری از محتوای دوره، درک مفاهیم و شرکت در انجمن‌های آنلاین توصیه می‌شود.

این تخصص معمولاً از چندین دوره مجزا (Courses) تشکیل شده که هر یک بر جنبه خاصی از مهندسی پرامپت تمرکز دارند و به صورت پیوسته شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته هدایت می‌کنند. ساختار کلی می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• دوره 1: مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت و اصول اولیه LLM

  در این دوره، شما با اصول و مفاهیم بنیادین مهندسی پرامپت آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید که مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) چگونه کار می‌کنند، چه توانایی‌ها و محدودیت‌هایی دارند، و چگونه می‌توان با استفاده از پرامپت‌های اولیه و ساده، نتایج قابل قبولی به دست آورد. این دوره شامل طراحی پرامپت برای وظایف پایه مانند خلاصه‌نویسی متن، پاسخ به سوالات عمومی و تولید متن کوتاه است.

• دوره 2: تکنیک‌های پیشرفته و بهینه‌سازی پرامپت برای استدلال

  این دوره به بررسی تکنیک‌های پیشرفته‌تر پرامپت‌نویسی مانند Chain-of-Thought Prompting، Self-consistency و دیگر روش‌ها برای هدایت مدل به سمت استدلال‌های پیچیده می‌پردازد. شما یاد می‌گیرید چگونه پرامپت‌ها را برای وظایف پیچیده‌تر که نیاز به منطق، تحلیل و برنامه‌ریزی دارند، طراحی کنید. همچنین تکنیک‌های کاهش Hallucination و ارزیابی کمی و کیفی عملکرد پرامپت‌ها را فرا خواهید گرفت.

• دوره 3: مهندسی پرامپت برای کاربردهای خاص و هوش مصنوعی مولد

  در این دوره، کاربردهای عملی مهندسی پرامپت در سناریوهای مختلف و صنایع گوناگون بررسی می‌شود. این شامل تولید محتوای بازاریابی جذاب، نوشتن کدهای برنامه‌نویسی کارآمد، طراحی چت‌بات‌های پیشرفته و پاسخگو، تحلیل داده‌های متنی حجیم و حتی تولید هنر و موسیقی با هوش مصنوعی می‌شود. این دوره بر چگونگی تطبیق تکنیک‌های پرامپت‌نویسی با نیازهای خاص هر صنعت یا وظیفه تمرکز دارد.

• دوره 4: امنیت، اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از پرامپت

  با پیشرفت و همه‌گیر شدن هوش مصنوعی، مسائل مربوط به اخلاق، سوگیری، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند. این دوره به شما می‌آموزد چگونه پرامپت‌هایی طراحی کنید که از سوگیری‌های احتمالی و تبعیض جلوگیری کرده، حریم خصوصی کاربران را حفظ و امنیت سیستم را تضمین کنند. همچنین به بررسی چارچوب‌های قانونی، مقررات و بهترین شیوه‌ها در استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

• پروژه نهایی (Capstone Project) تخصص مهندسی پرامپت

  این پروژه به شما فرصت می‌دهد تا تمام دانش و مهارت‌های کسب شده در طول دوره‌های مختلف را در یک سناریوی واقعی و چالش‌برانگیز به کار گیرید. شما یک مسئله پیچیده را با استفاده از تکنیک‌های مهندسی پرامپت از ابتدا تا انتها حل خواهید کرد، پرامپت‌های بهینه را طراحی و ارزیابی نموده و راه‌حل نهایی خود را به صورت یک پروژه عملی ارائه می‌دهید. این یک فرصت عالی برای ساخت یک نمونه کار قدرتمند و قابل ارائه به کارفرمایان است.

مهندسی پرامپت یک هنر و علم است که با تمرین مستمر، تکرار و تحلیل نتایج بهبود می‌یابد. در اینجا چند مثال عملی برای درک بهتر و همچنین نکات کلیدی برای طراحی پرامپت‌های موثر آورده شده است:

• مثال 1: بهبود کیفیت خلاصه‌نویسی: به جای یک پرامپت عمومی مانند “خلاصه کن این متن را”، می‌توانید پرامپت را با جزئیات بیشتری ارائه دهید: “این متن را برای یک مدیر اجرایی در سه تا پنج جمله خلاصه کن. بر مهمترین نقاط، چالش‌ها و نتایج احتمالی تمرکز کن و لحن رسمی و مختصر باشد.” این پرامپت جزئیات، هدف و لحن مورد نظر را مشخص می‌کند.

• مثال 2: تولید ایده خلاقانه و هدفمند: به جای درخواست کلی “برای من ایده‌های بازاریابی بده”، پرامپت را دقیق‌تر کنید: “برای یک کمپین بازاریابی دیجیتال محصول جدید X (مثلاً یک اپلیکیشن آموزش زبان هوش مصنوعی) پنج ایده خلاقانه و نوآورانه ارائه بده که بتواند در شبکه‌های اجتماعی (اینستاگرام و تیک‌تاک) ویرال شود. مخاطب هدف ما جوانان 18 تا 25 ساله علاقمند به فناوری و یادگیری سریع هستند.” این پرامپت مدل را به سمت نتایج خاص‌تر، مرتبط‌تر و قابل اجرا هدایت می‌کند.

• نکته کلیدی: وضوح و صراحت مطلق: همیشه پرامپت‌های خود را تا حد ممکن واضح و صریح بنویسید. از زبان ابهام‌آمیز و کلمات چندپهلو پرهیز کنید. دستورالعمل‌های دقیق و گام به گام ارائه دهید.

• نکته کلیدی: ارائه زمینه (Context) کافی: هرچه زمینه (Context) و اطلاعات مرتبط بیشتری به مدل بدهید، پاسخ آن دقیق‌تر و مفیدتر خواهد بود. قبل از درخواست اصلی، تمام اطلاعات ضروری و مرتبط را به مدل ارائه دهید.

• نکته کلیدی: فرآیند تکرار و بهبود (Iterative Process): مهندسی پرامپت یک فرآیند ایستا نیست، بلکه تکراری و پویا است. اولین پرامپت شما ممکن است کامل نباشد. آن را امتحان کنید، نتایج را ارزیابی کرده، و سپس پرامپت را بر اساس بازخوردها و نتایج، بهبود بخشید.

• نکته کلیدی: تعیین نقش و اعمال محدودیت‌ها: به مدل نقش خاصی (مثلاً “تو یک مشاور مالی متخصص هستی”) بدهید تا پاسخ‌هایش در آن چارچوب باشند، و محدودیت‌هایی (مثلاً “پاسخ‌ها نباید بیشتر از 100 کلمه باشند” یا “فقط از حقایق تأیید شده استفاده کن”) اعمال کنید.