دوره مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در محیط‌های کاری و پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در محیط‌های کاری و پژوهشی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی
• 3. اهمیت مهندسی دستور در افزایش بهره‌وری
• 4. مفاهیم پایه در تعامل با هوش مصنوعی
• 5. شناخت اجزای یک دستور استاندارد
• 6. تکنیک‌های نوشتن دستورهای شفاف و دقیق
• 7. نقش نقش‌آفرینی در بهبود خروجی هوش مصنوعی
• 8. استفاده از ارائه مثال برای هدایت دقیق مدل
• 9. استراتژی زنجیره تفکر در حل مسائل پیچیده
• 10. مدیریت محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 11. تکنیک‌های کاهش توهم و خطاهای منطقی مدل
• 12. بهینه‌سازی دستورها برای متون اداری و سازمانی
• 13. خلاصه‌سازی اسناد و گزارش‌های کاری با هوش مصنوعی
• 14. استخراج اطلاعات کلیدی از داده‌های متنی
• 15. تولید پیش‌نویس مکاتبات اداری و سازمانی
• 16. ایده‌پردازی و طوفان فکری با کمک هوش مصنوعی
• 17. ساختاردهی به داده‌های غیرمنظم و خام
• 18. استفاده از هوش مصنوعی برای ویرایش و بازنویسی متون
• 19. بهبود کیفیت نگارش فارسی در محیط‌های پژوهشی
• 20. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پژوهشی
• 21. تکنیک‌های جستجوی هوشمند و بازیابی اطلاعات
• 22. خلاصه‌سازی مقالات علمی و پژوهشی
• 23. طراحی پرسش‌نامه‌ها و ابزارهای گردآوری داده
• 24. تجزیه و تحلیل اولیه داده‌های آماری با ابزارهای هوشمند
• 25. استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی پروژه‌ها
• 26. مدیریت زمان و اولویت‌بندی وظایف با دستیار هوشمند
• 27. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 28. حفظ محرمانگی و امنیت داده‌ها در محیط کار
• 29. رعایت حقوق مالکیت معنوی در تولید محتوا
• 30. ارزیابی دقت و صحت خروجی‌های هوش مصنوعی
• 31. ترکیب هوش مصنوعی با ابزارهای آفیس
• 32. خودکارسازی وظایف تکراری در محیط‌های اداری
• 33. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود پاسخ‌های مدل
• 34. شخصی‌سازی خروجی‌ها بر اساس نیاز کاربر
• 35. مدیریت جریان کاری با چندین دستور متوالی
• 36. ساخت دستورهای ترکیبی برای کارهای چندمرحله‌ای
• 37. ارائه بازخورد به مدل برای اصلاح خروجی
• 38. استفاده از دستورهای شرطی برای کنترل خروجی
• 39. شناسایی کاربردهای هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
• 40. آینده شغلی و مهارت‌های مورد نیاز در عصر هوش مصنوعی
• 41. مرور جامع بر ابزارهای کاربردی و در دسترس
• 42. تمرین‌های عملی برای تسلط بر مهندسی دستور
• 43. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند سازمانی
• 44. جمع‌بندی و مسیر یادگیری مستمر در هوش مصنوعی