دوره راهکارهای نوین برنامه‌نویسی و مدیریت دقیق دستورات (Prompt Engineering) با فریم‌ورک DSPy همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین برنامه‌نویسی و مدیریت دقیق دستورات (Prompt Engineering) با فریم‌ورک DSPy

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و گذار از مهندسی دستورات سنتی به برنامه‌نویسی مدل‌های زبانی
• 2. آشنایی با فریم‌ورک DSPy و معماری سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با DSPy
• 4. ساختار برنامه‌نویسی اعلانی در مقابل برنامه‌نویسی دستوری در هوش مصنوعی
• 5. مفهوم امضاها (Signatures) در DSPy برای تعریف وظایف مدل
• 6. کاربرد تایپ‌هینت‌ها (Type Hints) در طراحی ورودی‌ها و خروجی‌های مدل
• 7. معرفی ماژول‌های پیش‌فرض در DSPy و نحوه استفاده از آن‌ها
• 8. طراحی اولین خط لوله پردازشی (Pipeline) با استفاده از DSPy
• 9. مفهوم بهینه‌سازها (Optimizers) و نقش آن‌ها در بهبود عملکرد خروجی
• 10. بررسی مکانیزم تله‌پرومپتر (Teleprompter) در خودکارسازی بهینه‌سازی دستورات
• 11. استفاده از معیارهای ارزیابی (Metrics) برای سنجش کیفیت پاسخ‌های مدل
• 12. پیاده‌سازی استراتژی‌های زنجیره‌سازی تفکر (Chain of Thought) به صورت برنامه‌نویسی شده
• 13. مدیریت و بهینه‌سازی بردارهای جاسازی (Embeddings) در چارچوب DSPy
• 14. کاربرد تکنیک‌های چندنمونه‌ای (Few-Shot Learning) در فریم‌ورک DSPy
• 15. استفاده از ماژول ChainOfThought برای حل مسائل پیچیده منطقی
• 16. پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات (RAG) با استفاده از DSPy
• 17. بهینه‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی بر اساس متون مرجع
• 18. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی با استفاده از ماژول‌های DSPy
• 19. ارزیابی دقت مدل در سناریوهای مختلف با استفاده از داده‌های آزمون
• 20. به‌کارگیری تکنیک‌های BootstrapFewShot برای بهبود خودکار عملکرد مدل
• 21. تلفیق مدل‌های زبانی مختلف در یک خط لوله یکپارچه
• 22. مدیریت خطا و کنترل خروجی مدل با استفاده از محدودیت‌های ساختاریافته
• 23. روش‌های دیباگ و عیب‌یابی در برنامه‌های مبتنی بر DSPy
• 24. بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌های فراخوانی API
• 25. استفاده از DSPy در محیط‌های عملیاتی و مقیاس‌پذیر
• 26. مستندسازی و نگهداری کدهای مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 27. امنیت در طراحی دستورات و جلوگیری از تزریق دستورات مخرب (Prompt Injection)
• 28. رعایت اصول اخلاقی و انطباق با استانداردهای بومی در تولید محتوا توسط هوش مصنوعی
• 29. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند سازمانی با DSPy
• 30. نتیجه‌گیری و مسیرهای آینده در توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ