دوره Prompt Tuning: پلی میان هوش مصنوعی و نیازهای خاص کسب‌وکار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Prompt Tuning: پلی میان هوش مصنوعی و نیازهای خاص کسب‌وکار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompt Tuning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 2. معرفی Prompt Engineering و Prompt Tuning
• 3. چرا Prompt Tuning برای کسب‌وکارها مهم است؟
• 4. تفاوت Prompt Engineering و Prompt Tuning
• 5. مبانی Prompt Tuning: پارامترها و تکنیک‌ها
• 6. انواع Promptها: Zero-shot، One-shot، Few-shot
• 7. روش‌های انتخاب Prompt مناسب برای وظایف مختلف
• 8. بهینه‌سازی Prompt برای دقت و صحت خروجی
• 9. بهینه‌سازی Prompt برای خلاقیت و تنوع خروجی
• 10. معرفی پارامترهای کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (Temperature, Top P, Frequency Penalty, Presence Penalty)
• 11. تنظیم پارامترها برای کنترل خروجی مدل
• 12. Prompt Tuning برای تولید محتوا: مقالات، پست‌های وبلاگ، ایمیل‌ها
• 13. Prompt Tuning برای خلاصه‌سازی متون طولانی
• 14. Prompt Tuning برای پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
• 15. Prompt Tuning برای ترجمه ماشینی
• 16. Prompt Tuning برای تولید کد
• 17. Prompt Tuning برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 18. Prompt Tuning برای طبقه‌بندی متون (Text Classification)
• 19. Prompt Tuning برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 20. Prompt Tuning برای تولید نام (Name Generation)
• 21. Prompt Tuning برای تولید شعار (Slogan Generation)
• 22. Prompt Tuning برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
• 23. Prompt Tuning برای تولید تصاویر (با مدل‌های چندوجهی)
• 24. معرفی ابزارهای Prompt Tuning
• 25. Promptbase و نحوه استفاده از آن
• 26. OpenAI Playground برای آزمایش Promptها
• 27. استفاده از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ برای Prompt Tuning
• 28. Prompt Tuning در محیط‌های ابری (AWS, Azure, Google Cloud)
• 29. بهینه‌سازی Prompt برای کاهش هزینه‌ها
• 30. نکات پیشرفته Prompt Tuning: Chain-of-Thought Prompting
• 31. نکات پیشرفته Prompt Tuning: Self-Consistency Prompting
• 32. نکات پیشرفته Prompt Tuning: Generate Knowledge Prompting
• 33. Prompt Engineering برای مقابله با سوگیری‌های مدل زبانی
• 34. Prompt Engineering برای افزایش امنیت مدل زبانی
• 35. Prompt Engineering برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 36. ارزیابی و اندازه‌گیری عملکرد Promptها
• 37. معیارهای ارزیابی Promptها (BLEU, ROUGE, METEOR)
• 38. تست A/B برای مقایسه Promptهای مختلف
• 39. بهبود مستمر Promptها بر اساس بازخورد کاربران
• 40. مطالعه موردی: Prompt Tuning برای یک کسب‌وکار فرضی (مثال ۱)
• 41. مطالعه موردی: Prompt Tuning برای یک کسب‌وکار فرضی (مثال ۲)
• 42. چالش‌ها و محدودیت‌های Prompt Tuning
• 43. آینده Prompt Tuning و روندهای نوظهور