دوره تسلط بر مهندسی بافتار (Context Engineering) و جستجوی هوشمند در مدل‌های زبانی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مهندسی بافتار (Context Engineering) و جستجوی هوشمند در مدل‌های زبانی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین اطلاعاتی

موضوع میانی: مهندسی پرامپت و تعامل کارآمد با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف مهندسی بافتار در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش بافتار در افزایش دقت پاسخ‌های هوش مصنوعی
• 3. ساختارشناسی مدل‌های زبانی پیشرفته و نحوه پردازش توکن‌ها
• 4. اصول طراحی پرامپت‌های ساختاریافته برای بهبود خروجی
• 5. استراتژی‌های تعیین نقش و لحن در تعامل با مدل‌های زبانی
• 6. تکنیک‌های ارائه دستورالعمل‌های گام‌به‌گام برای حل مسائل پیچیده
• 7. روش‌های مدیریت محدودیت‌های پنجره بافتار در مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. تکنیک Few-Shot Prompting برای آموزش ضمنی مدل
• 9. روش Zero-Shot Prompting و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها
• 10. زنجیره تفکر یا Chain of Thought در مهندسی پرامپت
• 11. تکنیک Tree of Thoughts برای حل مسائل چندمرحله‌ای
• 12. ارزیابی و بهینه‌سازی پرامپت‌های تکرارپذیر
• 13. مدیریت حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در تعامل با چت‌بات‌ها
• 14. استفاده از جستجوی وب برای غنی‌سازی بافتار مدل
• 15. فیلتر کردن و اعتبارسنجی اطلاعات استخراج شده از وب
• 16. ترکیب داده‌های محلی با دانش مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های خلاصه سازی هوشمند متون طولانی
• 18. روش‌های استخراج داده‌های ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
• 19. مدیریت ابهام در پرسش‌های کاربر و شفاف‌سازی بافتار
• 20. تکنیک‌های شخصی‌سازی خروجی بر اساس نیازهای تخصصی
• 21. اصول نگارش پرامپت برای تولید محتوای آموزشی علمی
• 22. روش‌های تحلیل و نقد متون با استفاده از هوش مصنوعی
• 23. کاربرد مهندسی بافتار در اتوماسیون وظایف اداری
• 24. تکنیک‌های جلوگیری از توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی
• 25. تنظیم دقیق پارامترهای مدل برای کنترل خلاقیت و دقت
• 26. روش‌های ترکیب چندین پرامپت برای پروژه‌های بزرگ
• 27. امنیت و حریم خصوصی در تبادل اطلاعات با مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. اصول اخلاقی و رعایت حقوق مالکیت فکری در تولید محتوا
• 29. مستندسازی پرامپت‌های موفق برای تیم‌های کاری
• 30. تکنیک‌های تبدیل زبان طبیعی به دستورات برنامه‌نویسی
• 31. مهندسی بافتار برای تحلیل داده‌های آماری و گزارش‌گیری
• 32. استفاده از هوش مصنوعی در بهبود نگارش و ویرایش متون فارسی
• 33. تکنیک‌های بازخوردگیری و اصلاح خروجی توسط مدل
• 34. طراحی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی
• 35. اصول پیاده‌سازی RAG برای دسترسی به منابع معتبر
• 36. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی مختلف در درک بافتار
• 37. استراتژی‌های رفع خطاهای منطقی در پاسخ‌های مدل
• 38. تکنیک‌های ایجاد ساختار سلسله‌مراتبی در خروجی‌های طولانی
• 39. بهینه‌سازی تعامل با مدل برای کارهای پژوهشی و مطالعاتی
• 40. مدیریت نسخه‌های مختلف پرامپت در پروژه‌های توسعه‌ای
• 41. نقش بازخورد کاربر در بهبود مستمر مهندسی بافتار
• 42. ارتباط میان مهندسی بافتار و بهره‌وری در محیط‌های کاری
• 43. روش‌های شناسایی و حذف سوگیری‌های احتمالی در پاسخ‌ها
• 44. تکنیک‌های تعامل با مدل برای ایده‌پردازی و حل خلاقانه مسائل
• 45. کاربرد مهندسی بافتار در مدیریت دانش و آرشیو اطلاعات
• 46. نکات کلیدی در ترجمه و تطبیق متون با استفاده از هوش مصنوعی
• 47. اصول نهایی در طراحی دستیار هوشمند شخصی‌سازی شده
• 48. چشم‌انداز آینده فناوری‌های بافتارمحور و هوش مصنوعی مولد