اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای گام به گام برای مهندسی پرامپت‌های موثر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای گام به گام برای مهندسی پرامپت‌های موثر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: فهم و پردازش Prompt

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت
• 2. نحوه کار مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش پرامپت
• 3. ساختار پایه یک پرامپت موثر
• 4. تفاوت پرامپت سیستم و کاربر
• 5. پارامترهای کلیدی پردازش پرامپت (دما، نمونه‌برداری، حداکثر توکن)
• 6. پرامپت‌های Few-Shot و Zero-Shot
• 7. پیوند زنجیره‌ای تفکر (Chain-of-Thought)
• 8. تکنیک‌های خودتکرار و اصلاح خودکار
• 9. طراحی پرامپت برای نقش‌آفرینی
• 10. پرامپت‌های چند مرحله‌ای و پیوند پرامپت
• 11. مدیریت زمینه و توکن‌های بلند
• 12. تکنیک‌های فرمت‌دهی خروجی (JSON، Markdown، جدول)
• 13. استخراج اطلاعات ساختاریافته
• 14. پرسش‌پاسخ پیشرفته
• 15. خلاصه‌سازی و ترجمه با پرامپت
• 16. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 17. تولید محتوای خلاقانه و نوشتاری
• 18. کد نویسی و تولید کد با پرامپت
• 19. پردازش داده‌های غیرساختاریافته
• 20. طراحی پرامپت برای اپلیکیشن‌های چندمدیایی
• 21. بهینه‌سازی پرامپت و آزمون A/B
• 22. معیارهای ارزیابی کیفیت پرامپت
• 23. تشخیص و رفع خطاهای پرامپت
• 24. مدیریت تعصب و عدالت در پرامپت
• 25. امنیت پرامپت و حملات injection
• 26. پرامپت‌های مقاوم در برابر حملات
• 27. نمونه‌برداری و تنظیم پارامترها
• 28. کاهش هزینه و بهینه‌سازی توکن
• 29. تاخیر و بهینه‌سازی سرعت پاسخ
• 30. طراحی پرامپت برای سیستم‌های چند کاربره
• 31. نسخه‌بندی و مدیریت پرامپت‌ها
• 32. مستندسازی و همکاری تیمی در طراحی پرامپت
• 33. ساخت کتابخانه پرامپت و بازیافت م again استفاده
• 34. الگوهای طراحی پرامپت (Patterns) و الگوهای غیر مناسب (Anti-patterns)
• 35. پرامپت‌های تکراری و اتوماسیون
• 36. یکپارچگی پرامپت با API و سیستم‌های خارجی
• 37. طراحی ربات‌های چت و پشتیبانی
• 38. حفظ زمینه در گفت‌وگوهای طولانی
• 39. مدیریت خروجی‌های نامربوط و پاسخ‌های اضطراری
• 40. پیاده‌سازی حلقه بازخورد کاربر
• 41. آموزش مدل با پرامپت (In-Context Learning)
• 42. تکنیک‌های پیشرفته فرمت‌دهی
• 43. پردازش سوالات پیچیده و چند مرحله‌ای
• 44. تفکیک وظایف پیچیده به پرامپت‌های ساده‌تر
• 45. استفاده از پرامپت برای تولید فرضیات
• 46. پشتیبانی از تحلیل داده و گزارش‌گیری
• 47. تولید محتوای آموزشی و درسی
• 48. طراحی پرامپت برای اهداف تجاری و بازاریابی
• 49. پرامپت در حوزه قانونی و پزشکی
• 50. ملاحظات اخلاقی و شفافیت
• 51. پیش‌بینی آینده و روندهای پرامپت
• 52. مطالعات موردی و نمونه‌های موفق
• 53. ساخت سیستم‌های خودکار پرامپت
• 54. پیکربندی پارامترهای پیشرفته
• 55. بهینه‌سازی پرامپت برای زبان‌های مختلف
• 56. پشتیبانی از چند زبانی
• 57. تطابق پرامپت با فرهنگ و زمینه‌های مختلف
• 58. سنجش و اندازه‌گیری کارایی پرامپت
• 59. ابزارها و نرم‌افزارهای کمکی طراحی پرامپت
• 60. آینده مهندسی پرامپت و تکنیک‌های نوین
• 61. طراحی پرامپت برای زبان‌های فارسی و درک ویژگی‌های زبانی
• 62. تکنیک‌های پیشرفته در پیوند زنجیره‌ی تفکر
• 63. پرامپت‌های چند عاملی و همکاری بین مدل‌ها
• 64. استفاده از پرامپت برای آموزش و ارزیابی مدل‌های دیگر
• 65. پیکربندی پیشرفته پارامترهای نمونه‌برداری
• 66. تکنیک‌های کاهش هالوسیناسیون در پرامپت
• 67. پرامپت‌های مقاوم در برابر نویز و داده ناسالم
• 68. طراحی پرامپت برای محیط‌های پویا و تغییرپذیر
• 69. پشتیبانی از زبان‌های کم‌کاربرد و تخصصی
• 70. ارزیابی و بهینه‌سازی پرامپت برای دقت بالا
• 71. تکنیک‌های نمونه‌گیری هوشمند در پرامپت
• 72. پرامپت‌های ترکیبی متن و تصویر
• 73. طراحی پرامپت برای سیستم‌های چند رسانه‌ای
• 74. پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی در محیط‌های واقعیت مجازی
• 75. پرامپت و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر
• 76. تکنیک‌های افزودن بافت و سبک در پرامپت
• 77. پرامپت‌های هدفمند برای مخاطبان خاص
• 78. ارزیابی تأثیر اجتماعی پرامپت‌ها
• 79. پیاده‌سازی قوانین اخلاقی در طراحی پرامپت
• 80. آموزش و انتقال مهارت‌های پرامپت به تیم‌های دیگر