اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning با Prompt

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
• 2. مفهوم پرامپت و نقش آن در هوش مصنوعی
• 3. اصول اولیه طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 4. انواع پرامپت‌ها: دستوری، پرسشی، توصیفی
• 5. تفاوت پرامپت‌های باز و بسته
• 6. اهمیت وضوح و دقت در پرامپت‌نویسی
• 7. چگونه پرامپت‌های مبهم باعث خطا می‌شوند
• 8. نمونه‌های موفق و ناموفق پرامپت‌نویسی
• 9. یادگیری با نمونه‌های کم: تعریف و کاربرد
• 10. چرا یادگیری با نمونه‌های کم مهم است؟
• 11. تفاوت یادگیری با نمونه‌های کم با یادگیری سنتی
• 12. تاریخچه و سیر تکاملی یادگیری با نمونه‌های کم
• 13. کاربردهای یادگیری با نمونه‌های کم در پردازش زبان طبیعی
• 14. یادگیری با نمونه‌های کم در ترجمه ماشینی
• 15. یادگیری با نمونه‌های کم در خلاصه‌سازی متن
• 16. یادگیری با نمونه‌های کم در تولید متن خلاق
• 17. یادگیری با نمونه‌های کم در پاسخ به پرسش
• 18. یادگیری با نمونه‌های کم در طبقه‌بندی متن
• 19. یادگیری با نمونه‌های کم در استخراج اطلاعات
• 20. یادگیری با نمونه‌های کم در تشخیص موجودیت نام‌دار
• 21. یادگیری با نمونه‌های کم در تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 22. یادگیری با نمونه‌های کم در تحلیل احساسات
• 23. یادگیری با نمونه‌های کم در تولید کد
• 24. یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی رابط کاربری
• 25. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه پزشکی
• 26. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه حقوق
• 27. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه آموزش
• 28. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مالی
• 29. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه بازاریابی
• 30. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه رسانه
• 31. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه هنر
• 32. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه علوم
• 33. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مهندسی
• 34. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه علوم اجتماعی
• 35. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه فلسفه
• 36. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه تاریخ
• 37. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه زبان‌شناسی
• 38. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه روانشناسی
• 39. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه جامعه‌شناسی
• 40. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه اقتصاد
• 41. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مدیریت
• 42. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه فناوری اطلاعات
• 43. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه امنیت سایبری
• 44. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه داده‌کاوی
• 45. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه هوش مصنوعی
• 46. روش‌های اصلی یادگیری با نمونه‌های کم
• 47. یادگیری تطبیقی (Meta-learning)
• 48. یادگیری مبتنی بر شباهت (Similarity-based learning)
• 49. یادگیری مبتنی بر تولید (Generative learning)
• 50. یادگیری مبتنی بر رگرسیون (Regression-based learning)
• 51. یادگیری مبتنی بر چند وظیفه‌ای (Multi-task learning)
• 52. یادگیری مبتنی بر انتقال (Transfer learning)
• 53. یادگیری با نمونه‌های کم در مدل‌های زبانی بزرگ
• 54. پرامپت‌نویسی پیشرفته برای یادگیری با نمونه‌های کم
• 55. تکنیک زنجیره فکری (Chain-of-Thought prompting)
• 56. تکنیک استدلال گام به گام (Step-by-step reasoning)
• 57. تکنیک خودسازگاری (Self-consistency)
• 58. تکنیک خودتکرار (Self-reflection)
• 59. تکنیک سوال و جواب (Question answering)
• 60. تکنیک نمونه‌سازی (Few-shot exemplars)
• 61. تکنیک تولید مثال (Example generation)
• 62. تکنیک ترکیب پرامپت (Prompt composition)
• 63. تکنیک بهینه‌سازی پرامپت (Prompt optimization)
• 64. تکنیک ارزیابی پرامپت (Prompt evaluation)
• 65. تکنیک تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 66. چالش‌های یادگیری با نمونه‌های کم
• 67. نیاز به داده‌های با کیفیت
• 68. مقیاس‌پذیری روش‌ها
• 69. تفسیرپذیری مدل‌ها
• 70. پایداری و قابلیت اطمینان
• 71. ارزیابی عملکرد
• 72. کاربرد عملی یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
• 73. مطالعات موردی موفق
• 74. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 75. آینده یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
• 76. روندهای نوظهور
• 77. پیش‌بینی‌های تحقیقاتی
• 78. ملاحظات اخلاقی در یادگیری با نمونه‌های کم
• 79. حریم خصوصی داده‌ها
• 80. سوگیری الگوریتمی
• 81. مسئولیت‌پذیری
• 82. امنیت مدل‌ها
• 83. آموزش و توسعه مهارت‌های پرامپت‌نویسی
• 84. منابع آموزشی و ابزارها
• 85. کارگاه‌های عملی
• 86. انجمن‌های تخصصی
• 87. مسیر شغلی در پرامپت‌نویسی
• 88. فرصت‌های شغلی
• 89. مهارت‌های مورد نیاز
• 90. نقش پرامپت‌نویسان در سازمان‌ها
• 91. اصول طراحی پرامپت برای مدل‌های زبانی فارسی
• 92. چالش‌های زبان فارسی در پرامپت‌نویسی
• 93. تکنیک‌های خاص برای زبان فارسی
• 94. نمونه‌های عملی پرامپت‌نویسی فارسی
• 95. طراحی پرامپت برای موضوعات حساس در چارچوب قوانین ایران
• 96. ملاحظات فقهی در طراحی پرامپت
• 97. ملاحظات فرهنگی در طراحی پرامپت
• 98. ملاحظات قانونی در طراحی پرامپت
• 99. ایجاد پرامپت‌های سازگار با ارزش‌های اسلامی و ایرانی
• 100. ارزیابی نهایی پرامپت‌ها با توجه به الزامات