دوره مهندسی پرامپت کاربردی؛ راهنمای جامع تعامل هوشمند با مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت کاربردی؛ راهنمای جامع تعامل هوشمند با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و سیر تحول مدل‌های زبانی در ایران و جهان
• 3. معماری ترنسفورمر و نقش آن در درک زبان طبیعی
• 4. مفهوم مهندسی پرامپت و اهمیت آن در تعامل با هوش مصنوعی
• 5. آشنایی با محیط‌های کاربری و ابزارهای دسترسی به مدل‌های زبانی
• 6. اصول نگارش دستورات دقیق و ساختاریافته
• 7. عناصر کلیدی در طراحی یک پرامپت استاندارد
• 8. تکنیک پرامپت‌نویسی مستقیم و بدون واسطه
• 9. استفاده از نقش‌آفرینی در پرامپت‌ها برای بهبود خروجی
• 10. تکنیک زنجیره تفکر در حل مسائل منطقی و ریاضی
• 11. روش یادگیری چند نمونه‌ای برای هدایت هوش مصنوعی
• 12. تکنیک پرامپت‌نویسی گام‌به‌گام برای کاهش خطا
• 13. مدیریت محدودیت‌های مدل و تنظیم طول پاسخ‌ها
• 14. اصول انتخاب واژگان کلیدی برای افزایش دقت پاسخ
• 15. استفاده از پرامپت‌های ترکیبی برای وظایف پیچیده
• 16. روش‌های ارزیابی خروجی مدل‌های زبانی
• 17. شناسایی و اصلاح توهمات در پاسخ‌های هوش مصنوعی
• 18. بهینه‌سازی پرامپت برای کاربردهای آموزشی و پژوهشی
• 19. کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوای متنی سازمانی
• 20. استفاده از هوش مصنوعی برای خلاصه‌سازی اسناد فنی
• 21. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های متنی
• 22. تولید ایده‌های خلاقانه با استفاده از مدل‌های زبانی
• 23. استفاده از پرامپت‌نویسی برای تسهیل برنامه‌نویسی و کدنویسی استاندارد
• 24. بهبود نگارش و ویرایش متون فارسی با کمک هوش مصنوعی
• 25. استفاده از هوش مصنوعی در ترجمه و معادل‌یابی متون تخصصی
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 27. مسئولیت‌پذیری در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 28. اهمیت شفافیت در تعامل با مدل‌های زبانی
• 29. مدیریت سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل‌ها
• 30. امنیت در تبادل اطلاعات با سامانه‌های هوشمند
• 31. آشنایی با پارامترهای تنظیماتی مدل‌ها نظیر دما و تنوع
• 32. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی پرامپت برای کاربردهای خاص
• 33. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری
• 34. بهینه‌سازی تعامل با مدل برای پاسخ‌های کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 35. ساختاردهی به خروجی‌ها با فرمت‌های استاندارد مانند JSON و Markdown
• 36. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات مرتبط برای تقویت پاسخ مدل
• 37. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای اداری
• 38. ارتقای مهارت‌های حل مسئله با استفاده از مدل‌های زبانی
• 39. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای آموزش و یادگیری
• 40. بررسی آینده مهندسی پرامپت و جایگاه آن در صنعت فناوری ایران
• 41. جمع‌بندی و تدوین نقشه راه برای تسلط بر مهندسی پرامپت