دوره مهندسی درخواست (Prompt Engineering): اصول و کاربردهای عملی در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی درخواست (Prompt Engineering): اصول و کاربردهای عملی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی مدل‌های زبان بزرگ
• 3. مفهوم مهندسی درخواست (Prompt Engineering)
• 4. اهمیت مهندسی درخواست در هوش مصنوعی
• 5. انواع مدل‌های زبان بزرگ
• 6. معماری ترنسفورمر و مدل‌های مبتنی بر آن
• 7. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 8. مفاهیم کلیدی در NLP: توکن‌سازی، جاسازی کلمات
• 9. جاسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec، GloVe
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در NLP
• 12. مبانی مدل‌های ترنسفورمر
• 13. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 14. خود-توجهی (Self-Attention)
• 15. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Transformers)
• 16. GPT و خانواده آن
• 17. BERT و خانواده آن
• 18. تفاوت‌های GPT و BERT
• 19. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 20. تولید متن خلاقانه
• 21. خلاصه‌سازی متن
• 22. ترجمه ماشینی
• 23. پاسخ به پرسش
• 24. تحلیل احساسات
• 25. طبقه‌بندی متن
• 26. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 27. استخراج رابطه
• 28. تولید کد
• 29. مفاهیم پیشرفته در مهندسی درخواست
• 30. طراحی درخواست‌های مؤثر
• 31. انتخاب کلمات کلیدی مناسب
• 32. ساختار درخواست: دستور، زمینه، مثال
• 33. تعیین طول و فرمت درخواست
• 34. استفاده از شواهد (Evidence) در درخواست
• 35. مهندسی درخواست برای وظایف خاص
• 36. تولید محتوای آموزشی
• 37. تولید محتوای بازاریابی
• 38. کمک به برنامه‌نویسان
• 39. پشتیبانی مشتریان
• 40. تحلیل داده‌های متنی
• 41. بهینه‌سازی درخواست‌ها
• 42. تکنیک‌های تکرار و بازخورد
• 43. آزمون A/B برای درخواست‌ها
• 44. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
• 45. معیارهای ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-Score
• 46. معیارهای ارزیابی تولید متن: BLEU، ROUGE
• 47. محدودیت‌های مدل‌های زبان بزرگ
• 48. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبان بزرگ
• 49. راهکارهای کاهش سوگیری
• 50. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌های زبان
• 51. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 52. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 53. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 54. چارچوب‌های اخلاقی و قانونی در ایران
• 55. کاربرد مهندسی درخواست در پژوهش‌های علمی
• 56. تولید مقالات علمی و گزارش‌ها
• 57. دستیاری در تدوین ایده‌های پژوهشی
• 58. تحلیل ادبیات علمی
• 59. کاربرد مهندسی درخواست در حوزه سلامت
• 60. کمک به تشخیص‌های اولیه
• 61. تولید متون آموزشی برای بیماران
• 62. تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 63. کاربرد مهندسی درخواست در حوزه آموزش
• 64. طراحی آزمون‌های چهارگزینه‌ای
• 65. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 66. شخصی‌سازی یادگیری
• 67. کاربرد مهندسی درخواست در حوزه کسب‌وکار
• 68. تحلیل بازار و رقبا
• 69. تولید محتوای وب‌سایت
• 70. دستیاری در خدمات مشتریان
• 71. کاربرد مهندسی درخواست در حوزه حقوق
• 72. تحلیل اسناد حقوقی
• 73. کمک به تدوین پیش‌نویس قراردادها
• 74. پاسخ به سوالات حقوقی اولیه
• 75. مباحث پیشرفته در مهندسی درخواست
• 76. یادگیری تقویتی در مهندسی درخواست
• 77. یادگیری بدون نظارت در مهندسی درخواست
• 78. یادگیری نیمه‌نظارتی در مهندسی درخواست
• 79. تکنیک‌های few-shot و zero-shot learning
• 80. مهندسی درخواست برای مدل‌های مولتی‌مودال
• 81. پردازش تصویر و متن همزمان
• 82. پردازش صدا و متن همزمان
• 83. کاربردهای مولتی‌مودال در زندگی روزمره
• 84. آینده مهندسی درخواست و مدل‌های زبان
• 85. پیشرفت‌های آتی در معماری مدل‌ها
• 86. توسعه مدل‌های خود-بهبود
• 87. نقش انسان در آینده هوش مصنوعی
• 88. فناوری‌های نوین و تحولات جامعه
• 89. تأثیرات اقتصادی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 90. فرصت‌های شغلی جدید در حوزه هوش مصنوعی
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 92. اهمیت آموزش و توسعه مهارت‌ها
• 93. مسیر شغلی در مهندسی درخواست
• 94. گواهینامه‌ها و دوره‌های تخصصی
• 95. پروژه‌های عملی و نمونه‌کار
• 96. شبکه‌سازی و ارتباط با متخصصان
• 97. توسعه فردی و یادگیری مستمر
• 98. نگرش مثبت به فناوری و تغییرات
• 99. خلاقیت در حل مسائل با هوش مصنوعی
• 100. تفکر انتقادی در مواجهه با خروجی هوش مصنوعی