دوره مهارت‌های پیشرفته در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی مولد (ChatGPT و Copilot) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهارت‌های پیشرفته در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی مولد (ChatGPT و Copilot)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 5. نحوه عملکرد ترنسفورمرها
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• 7. وظایف اصلی پردازش زبان طبیعی
• 8. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 9. مدل‌های زبانی پیشین (Pre-trained Language Models)
• 10. اهمیت مدل‌های زبانی پیشین
• 11. معرفی ChatGPT
• 12. معماری مدل‌های GPT
• 13. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش
• 15. مفاهیم کلیدی در آموزش مدل‌ها
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های تنظیم دقیق
• 18. معرفی Microsoft Copilot
• 19. تفاوت‌های ChatGPT و Copilot
• 20. قابلیت‌های Copilot در محیط کار
• 21. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) چیست؟
• 22. اهمیت مهندسی پرامپت
• 23. اصول اولیه مهندسی پرامپت
• 24. نکات کلیدی در طراحی پرامپت
• 25. دستورالعمل‌های واضح و دقیق
• 26. ارائه زمینه (Context) در پرامپت
• 27. تعیین نقش برای مدل
• 28. استفاده از مثال‌های نمونه (Few-shot learning)
• 29. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 30. پرامپت‌های زنجیره‌ای (Chain-of-thought prompting)
• 31. پرامپت‌های خودسازمان‌دهنده (Self-consistency prompting)
• 32. پرامپت‌های مبتنی بر نقش (Role-playing prompts)
• 33. پرامپت‌های مبتنی بر پرسش و پاسخ
• 34. طراحی پرامپت برای وظایف خلاقانه
• 35. نوشتن داستان و شعر با مدل
• 36. تولید محتوای بازاریابی
• 37. ایجاد سناریوهای آموزشی
• 38. طراحی پرامپت برای وظایف تحلیلی
• 39. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 41. استخراج اطلاعات کلیدی
• 42. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
• 43. بهبود کیفیت ترجمه
• 44. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 45. نوشتن توابع و اسکریپت‌ها
• 46. اشکال‌زدایی کد
• 47. کاربرد مدل‌های زبانی در آموزش
• 48. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی
• 49. ارزیابی دانش فراگیران
• 50. شخصی‌سازی تجربه یادگیری
• 51. کاربرد مدل‌های زبانی در پژوهش
• 52. مرور ادبیات علمی
• 53. طرح ایده‌های پژوهشی
• 54. کمک به نگارش مقالات
• 55. مدیریت دانش و سازماندهی اطلاعات
• 56. استفاده از مدل‌ها برای طبقه‌بندی اطلاعات
• 57. جستجوی پیشرفته اطلاعات
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 59. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 61. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 62. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 63. حفظ حریم خصوصی در تعامل با مدل‌ها
• 64. تولید محتوای ایمن و اخلاقی
• 65. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 66. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 67. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌ها
• 68. تست و اعتبارسنجی پرامپت‌ها
• 69. کاربردهای پیشرفته مدل‌های زبانی
• 70. تولید محتوای چندرسانه‌ای
• 71. تعامل با مدل‌های زبانی در زمان واقعی
• 72. هوش مصنوعی مولد و آینده کار
• 73. تأثیر بر صنایع مختلف
• 74. آمادگی برای آینده شغلی
• 75. روندهای نوظهور در مدل‌های زبانی
• 76. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 77. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 78. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 79. چالش‌های امنیتی در مدل‌های زبانی
• 80. حملات تزریقی (Prompt Injection)
• 81. حفاظت از مدل‌ها در برابر سوءاستفاده
• 82. اصول طراحی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 83. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی مولد
• 84. ادغام مدل‌های زبانی در برنامه‌ها
• 85. مراحل توسعه یک محصول مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 86. نمونه‌سازی سریع و تکرار
• 87. جمع‌آوری بازخورد کاربران
• 88. بهینه‌سازی پرامپت‌ها بر اساس بازخورد
• 89. توسعه مهارت‌های لازم برای کار با هوش مصنوعی مولد
• 90. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 91. همکاری با متخصصان هوش مصنوعی
• 92. نقش خلاقیت و تفکر انتقادی
• 93. کاربرد هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
• 94. افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها
• 95. ارائه خدمات بهتر به مشتریان
• 96. نوآوری در محصولات و خدمات
• 97. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از هوش مصنوعی مولد
• 98. آموزش و آگاهی‌بخشی به کارکنان
• 99. تدوین دستورالعمل‌های داخلی
• 100. ایجاد یک محیط کاری سازگار با هوش مصنوعی