این دوره جامع، شما را با صفر تا صد مهندسی پرامپت آشنا می‌کند و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه را به شما می‌آموزد. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• آشنایی با مفاهیم بنیادی مهندسی پرامپت: درک عمیق از اینکه پرامپت چیست، چگونه کار می‌کند و چرا برای تعامل مؤثر با LLMs اهمیت دارد. اصول اولیه مانند وضوح، خاص‌بودن، هدفمندی، و چگونگی تأثیر لحن و ساختار بر خروجی‌ها را فرا خواهید گرفت.
• تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته پرامپتینگ: با روش‌های مدرنی مانند «یادگیری با صفر شات» (Zero-shot learning) که مدل بدون مثال قبلی پاسخ می‌دهد، «یادگیری با چند شات» (Few-shot learning) که با چند مثال محدود مدل را آموزش می‌دهید، و «تفکر زنجیره‌ای» (Chain-of-Thought) که مدل را تشویق به استدلال گام به گام می‌کند، آشنا می‌شوید. این تکنیک‌ها به مدل امکان می‌دهند تا با تجزیه و تحلیل عمیق‌تر، به نتایج دقیق‌تری دست یابد.
• کاربرد عملی مهندسی پرامپت در سناریوهای واقعی: یاد می‌گیرید چگونه پرامپت‌های مؤثر برای وظایف مختلف مانند تولید محتوای خلاقانه (مقالات، داستان‌ها، شعارها)، خلاصه‌سازی متون طولانی، پاسخگویی به سؤالات پیچیده، تولید و رفع اشکال کدهای برنامه‌نویسی، تحلیل داده‌ها، ترجمه و حتی کمک به خلاقیت هنری طراحی کنید.
• ارزیابی و پالایش پرامپت‌ها برای بهبود مستمر: مهارت‌های لازم برای سنجش کیفیت خروجی‌های مدل، شناسایی نقاط ضعف در پرامپت‌ها و چگونگی بهبود مستمر آنها برای دستیابی به نتایج مطلوب‌تر را کسب خواهید کرد. این شامل درک نحوه بازخوردگیری از مدل و تکرار فرآیند تا رسیدن به پاسخ ایده‌آل است.
• آشنایی با ملاحظات اخلاقی و مسئولانه: جنبه‌های مهم اخلاقی و مسئولانه در استفاده از هوش مصنوعی و طراحی پرامپت‌ها، از جمله جلوگیری از تعصبات (bias)، اطمینان از خروجی‌های منصفانه و ایمن، و حفظ حریم خصوصی کاربران، به دقت مورد بحث قرار می‌گیرد.
• بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای عملکرد و کارایی: در این بخش، تکنیک‌هایی برای کاهش «توهمات» (hallucinations) یا پاسخ‌های نادرست و نامربوط مدل، افزایش دقت پاسخ‌ها، بهینه‌سازی برای سرعت و کارایی پردازش، و همچنین جلوگیری از سوءاستفاده‌های احتمالی را فرا می‌گیرید.

تسلط بر مهندسی پرامپت، مزایای متعددی را در محیط کار و زندگی شخصی شما به ارمغان می‌آورد و شما را در مسیر پیشرفت هوش مصنوعی قرار می‌دهد:

• افزایش چشمگیر بهره‌وری و کارایی: با فرموله کردن دقیق پرامپت‌ها، زمان کمتری را صرف تکرار، تصحیح و آزمون و خطا خواهید کرد و خروجی‌های هوش مصنوعی را در اولین تلاش‌ها به حداکثر کیفیت و مرتبط بودن می‌رسانید. این یعنی انجام کارهای بیشتر در زمان کمتر.
• بهبود کیفیت و دقت نتایج: قادر خواهید بود به پاسخ‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر، خلاقانه‌تر و با کیفیت‌تر از LLMs دست یابید که به طور مستقیم بر کیفیت پروژه‌ها، گزارش‌ها، محتواها و تصمیم‌گیری‌های شما تأثیر می‌گذارد.
• حل مسائل پیچیده با کمک هوش مصنوعی: این مهارت به شما امکان می‌دهد تا با کمک هوش مصنوعی، به حل چالش‌های دشوار و چندوجهی بپردازید که پیش از این غیرممکن یا بسیار زمان‌بر به نظر می‌رسید. مهندسی پرامپت، هوش مصنوعی را به یک همکار قدرتمند تبدیل می‌کند.
• پیشرو بودن در حوزه هوش مصنوعی: مهندسی پرامپت، یکی از پرتقاضاترین و جدیدترین مهارت‌ها در بازار کار هوش مصنوعی است. با کسب این مهارت، در جبهه مقدم تحولات AI قرار گرفته و ارزش خود را در بازار کار افزایش می‌دهید.
• کشف فرصت‌های شغلی جدید و ارتقاء موقعیت فعلی: بسیاری از شرکت‌ها به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند به طور مؤثر با مدل‌های هوش مصنوعی کار کنند و از آن‌ها در فرآیندهای مختلف تجاری بهره‌برداری کنند. این دوره شما را برای این فرصت‌های شغلی جذاب آماده می‌کند.
• توانمندسازی برای خلاقیت و نوآوری: مهندسی پرامپت نه تنها برای کارهای تحلیلی و منطقی، بلکه برای ایجاد ایده‌های نوآورانه، داستان‌سرایی، شعر، طراحی‌های خلاقانه و تولید محتوای هنری با کمک هوش مصنوعی نیز کاربرد دارد.

برای حداکثر بهره‌برداری از محتوای غنی این دوره و درک بهتر مفاهیم، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم هوش مصنوعی: درک کلی از اینکه هوش مصنوعی چیست، چگونه کار می‌کند و مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) چه هستند. نیازی به دانش عمیق دانشگاهی نیست، اما یک دید کلی به شما کمک می‌کند تا بستر تکنولوژی را درک کنید.
• آشنایی یا تجربه کار با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): اگر پیش از این با ابزارهایی مانند ChatGPT، Google Bard (اکنون Gemini)، یا سایر مدل‌های مشابه کار کرده‌اید، درک شما را از عملکرد پرامپت‌ها و نوع خروجی‌هایی که می‌توانند تولید کنند، تسهیل می‌کند. این آشنایی می‌تواند حتی در حد استفاده پایه باشد.
• تفکر منطقی و تحلیلی: توانایی تجزیه و تحلیل مسائل، شکستن آنها به اجزای کوچکتر، و فرموله کردن سؤالات و دستورالعمل‌های واضح و دقیق، در مهندسی پرامپت بسیار مهم است. این مهارت به شما کمک می‌کند تا رویکردی ساختاریافته برای طراحی پرامپت‌ها داشته باشید.
• مهارت‌های پایه کامپیوتر: شامل توانایی کار با مرورگرهای وب، پلتفرم‌های آنلاین و ویرایشگرهای متن. نیازی به دانش برنامه‌نویسی پیشرفته نیست، اگرچه درک پایه‌ای از نحوه کار کدها و زبان‌های اسکریپت‌نویسی (مثل پایتون) می‌تواند در بخش‌هایی که مثال‌های کد ارائه می‌شود، مفید باشد اما ضروری نیست.
• کنجکاوی و علاقه به یادگیری: تمایل به کشف پتانسیل‌های هوش مصنوعی، آزمایش با تکنیک‌های جدید و یادگیری روش‌های نوین برای تعامل با آن، مهم‌ترین پیش‌نیاز برای موفقیت در این دوره است.

این دوره به صورت ماژولار و با دقت طراحی شده است تا شما را گام به گام با پیچیدگی‌ها و ظرافت‌های مهندسی پرامپت آشنا کند. در ادامه، به برخی از سرفصل‌های اصلی که پوشش داده خواهند شد، اشاره شده است:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • تعریف و اهمیت مهندسی پرامپت در عصر هوش مصنوعی.
  • معرفی انواع مدل‌های زبان بزرگ، معماری پایه و کاربردهای آن‌ها.
  • چرایی نیاز به مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی‌ها و غلبه بر محدودیت‌های مدل.
  • شناسایی ویژگی‌های یک پرامپت خوب در مقابل پرامپت ضعیف.
• ماژول ۲: تکنیک‌های پایه پرامپتینگ
  • پرامپت‌های روشن و مختصر: اصول نوشتن دستورالعمل‌های واضح و غیرمبهم.
  • استفاده از محتوای زمینه (Context) برای هدایت مدل به سمت پاسخ‌های مرتبط.
  • تعیین نقش (Role-Playing) برای مدل: چگونه با تعیین نقش، خروجی‌های هدفمندتری بگیریم.

  • مثال عملی: فرض کنید می‌خواهید یک خلاصه از یک مقاله دریافت کنید.

    پرامپت ضعیف: “خلاصش کن.” (بسیار مبهم و بدون زمینه)

    پرامپت مؤثر: “به عنوان یک کارشناس مارکتینگ، لطفاً این مقاله علمی-پژوهشی را در حداکثر 5 جمله کلیدی خلاصه کن و روی نکات اصلی مربوط به کاربرد عملی آن برای کسب‌وکارها تمرکز کن.”

• ماژول ۳: استراتژی‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
  • یادگیری با صفر شات (Zero-shot) و چند شات (Few-shot): آموزش مدل برای انجام وظایف جدید با مثال‌های محدود یا بدون نیاز به مثال قبلی.
  • تفکر زنجیره‌ای (Chain-of-Thought): تشویق مدل به تفکر گام به گام و تجزیه مسئله به مراحل کوچکتر برای حل مسائل پیچیده استدلالی.
  • درخت تفکر (Tree-of-Thought) و رویکردهای پیشرفته‌تر برای استدلال پیچیده.

  • مثال عملی (تفکر زنجیره‌ای): “این مسئله ریاضی را مرحله به مرحله حل کن و سپس پاسخ نهایی را ارائه بده: ‘اگر قیمت یک کالا 100 دلار باشد و 20% تخفیف بخورد، سپس به دلیل افزایش تقاضا، قیمت آن 10% نسبت به قیمت تخفیف خورده افزایش یابد، قیمت نهایی چقدر است؟'”

• ماژول ۴: پرامپتینگ برای وظایف خاص و کاربردهای صنعتی
  • تولید محتوا: مقالات، ایمیل‌ها، پست‌های شبکه‌های اجتماعی، متون تبلیغاتی.
  • برنامه‌نویسی و تولید کد: درخواست تولید، تکمیل یا رفع اشکال کد در زبان‌های مختلف.
  • خلاصه‌سازی، استخراج اطلاعات و تحلیل احساسات از متون حجیم.
  • طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ و چت‌بات‌های هوشمند.
  • ایده‌پردازی، طوفان فکری و کمک به فرآیندهای خلاقانه.
• ماژول ۵: ارزیابی، اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها
  • متریک‌های ارزیابی خروجی‌های مدل: دقت، مرتبط بودن، خوانایی، و جامعیت.
  • تکنیک‌های اشکال‌زدایی پرامپت‌ها: چگونه نقاط ضعف پرامپت خود را شناسایی و رفع کنیم؟
  • استفاده از فیدبک (بازخورد) برای بهبود تکراری پرامپت‌ها و رسیدن به نتایج ایده‌آل.
  • تنظیم پارامترهای مدل (مانند دما، تعداد توکن‌های خروجی) برای کنترل خلاقیت و دقت.
• ماژول ۶: ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در مهندسی پرامپت
  • شناسایی و کاهش تعصبات (Bias) و سوگیری‌ها در خروجی‌های هوش مصنوعی.
  • مراقبت از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هنگام استفاده از LLMs.
  • درک محدودیت‌ها و خطرات استفاده از هوش مصنوعی و پرامپت‌های ناامن.
  • تولید محتوای ایمن، منصفانه و اخلاقی.
• ماژول ۷: روندهای آینده در مهندسی پرامپت و هوش مصنوعی
  • بررسی آخرین پیشرفت‌ها و تحقیقات در حوزه مهندسی پرامپت.
  • نقش ابزارهای خودکارسازی و هوش مصنوعی در تولید و بهینه‌سازی پرامپت‌ها.
  • چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت.

دوره “مهندسی پرامپت برای بهبود عملکرد ۲۰۲۳-۸” از Pluralsight نه تنها یک مجموعه آموزش فنی است، بلکه یک سرمایه‌گذاری بی‌نظیر برای آینده شغلی و شخصی شما در عصر هوش مصنوعی محسوب می‌شود. با یادگیری چگونگی برقراری ارتباط مؤثر و هدفمند با مدل‌های زبان بزرگ، در واقع مهارت‌های ضروری برای استفاده بهینه از قدرتمندترین ابزارهای تکنولوژیک امروز را کسب می‌کنید.

این دوره به شما کمک می‌کند تا از یک مصرف‌کننده صرف هوش مصنوعی به یک سازنده، بهینه‌ساز و نوآور تبدیل شوید. خواه هدف شما بهبود فرآیندهای کاری روزمره، خلق محتوای نوآورانه، توسعه محصولات جدید، یا حل چالش‌های پیچیده در هر صنعتی باشد، مهندسی پرامپت کلید گشودن پتانسیل‌های بی‌کران هوش مصنوعی است. با درک عمیق از نحوه کار با این مدل‌ها و بهینه‌سازی ورودی‌های خود، می‌توانید نتایجی فراتر از انتظارات را کسب کنید.

هم‌اکنون با دانلود و شروع این دوره، به جمع متخصصان هوش مصنوعی بپیوندید و خود را برای نقش‌آفرینی مؤثر در آینده‌ای که به سرعت با هوش مصنوعی در حال شکل‌گیری است، آماده کنید. این فرصتی است برای پیشرو بودن در یک مهارت حیاتی و تغییردهنده بازی.