دوره مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ: مبانی کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ: مبانی کاربردی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مفاهیم پایه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 4. اصول مهندسی پرامپت
• 5. انواع پرامپت‌ها: دستوری و پرسشی
• 6. ساختار پرامپت‌های مؤثر
• 7. دقت و وضوح در نوشتن پرامپت
• 8. ارتباط با مدل‌های زبانی
• 9. پارامترهای مدل‌های زبانی
• 10. تنظیم دقیق پارامترها برای نتایج بهتر
• 11. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 12. پرامپت زنجیره‌ای (Chain-of-Thought)
• 13. پرامپت‌های مبتنی بر مثال (Few-Shot Prompting)
• 14. پرامپت‌های مبتنی بر نقش (Role-Playing Prompts)
• 15. پرامپت‌های خلاقانه برای تولید محتوا
• 16. تولید متن داستانی با هوش مصنوعی
• 17. تولید شعر و ترانه
• 18. تولید مقالات علمی و گزارش‌ها
• 19. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 20. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 21. پاسخ به سوالات پیچیده
• 22. استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی
• 23. تولید کد با مدل‌های زبانی
• 24. اشکال‌زدایی کد با هوش مصنوعی
• 25. تولید مستندات فنی
• 26. هوش مصنوعی مولد در طراحی گرافیک
• 27. تولید تصاویر از متن
• 28. ویرایش و بهبود تصاویر
• 29. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
• 30. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 31. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 32. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 33. ارزیابی و بازخورد خودکار
• 34. هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
• 35. بازاریابی محتوایی دیجیتال
• 36. خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 37. تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی بازار
• 38. مدیریت پروژه‌ها با هوش مصنوعی
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 40. مسائل مربوط به حق نشر و مالکیت فکری
• 41. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 42. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 43. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی
• 44. مقایسه مدل‌های زبانی مختلف
• 45. GPT-3 و کاربردهای آن
• 46. BERT و نحوه عملکرد آن
• 47. مدل‌های زبانی متن‌باز
• 48. چالش‌های مهندسی پرامپت
• 49. خطاهای رایج در نوشتن پرامپت
• 50. بهبود مستمر پرامپت‌ها
• 51. ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
• 52. معیارهای سنجش دقت و مرتبط بودن
• 53. روش‌های ارزیابی انسانی
• 54. آموزش مداوم مدل‌های زبانی
• 55. به‌روزرسانی مدل‌ها و داده‌ها
• 56. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف خاص
• 57. آینده هوش مصنوعی مولد
• 58. روندهای نوظهور در مهندسی پرامپت
• 59. ادغام هوش مصنوعی مولد با سایر فناوری‌ها
• 60. هوش مصنوعی مولد و تحول دیجیتال
• 61. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 62. پژوهش‌های مرتبط با علوم انسانی
• 63. پژوهش‌های مرتبط با علوم پایه
• 64. پژوهش‌های مرتبط با مهندسی
• 65. توسعه ابزارهای مهندسی پرامپت
• 66. پلتفرم‌های آموزش مهندسی پرامپت
• 67. نرم‌افزارهای کمکی برای نوشتن پرامپت
• 68. هوش مصنوعی مولد و خلاقیت
• 69. تقویت خلاقیت انسانی با هوش مصنوعی
• 70. مرزهای خلاقیت ماشینی
• 71. کاربرد هوش مصنوعی در تولید موسیقی
• 72. تولیدالملحن‌های موسیقی
• 73. کمک به آهنگسازان
• 74. هوش مصنوعی مولد در صنعت فیلم‌سازی
• 75. تولید سناریو و داستان
• 76. ایجاد جلوه‌های ویژه
• 77. هوش مصنوعی مولد در معماری
• 78. طراحی اولیه ساختمان‌ها
• 79. تولید طرح‌های معماری
• 80. هوش مصنوعی مولد در پزشکی
• 81. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 82. تولید داروها
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در حقوق
• 84. تحلیل اسناد حقوقی
• 85. کمک به وکلا
• 86. هوش مصنوعی مولد و تعامل انسان و ماشین
• 87. طراحی رابط‌های کاربری هوشمند
• 88. تجربه کاربری بهتر
• 89. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 90. ملاحظات فنی و زیرساختی
• 91. ملاحظات سازمانی و فرهنگی
• 92. مدیریت تغییر در سازمان‌ها
• 93. استانداردهای فنی برای هوش مصنوعی مولد
• 94. تدوین چارچوب‌های نظارتی
• 95. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه هوش مصنوعی
• 96. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 97. نقش هوش مصنوعی در حل مسائل جهانی
• 98. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 99. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان آینده
• 100. مسیرهای شغلی در مهندسی پرامپت