کتاب Prompt نویسی برای توسعه‌دهندگان: ادغام LLM در برنامه‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Prompt نویسی برای توسعه‌دهندگان: ادغام LLM در برنامه‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: طراحی Prompt برای وظایف مختلف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پرامپت‌نویسی و کاربردهای آن
• 2. اصول اولیه طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 3. ساختار و اجزای کلیدی یک پرامپت
• 4. انواع پرامپت‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 5. پرامپت‌های دستوری و توضیحی
• 6. پرامپت‌های استدلالی و تحلیلی
• 7. پرامپت‌های خلاقانه و تولید محتوا
• 8. پرامپت‌های پرسشی و استخراج اطلاعات
• 9. نکات کلیدی در نگارش پرامپت‌های واضح و دقیق
• 10. اهمیت زمینه (Context) در پرامپت‌نویسی
• 11. تعیین نقش و شخصیت برای مدل زبانی
• 12. مدیریت طول و پیچیدگی پرامپت‌ها
• 13. استفاده از مثال‌های نمونه (Few-shot Prompting)
• 14. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 15. پرامپت‌نویسی برای خلاصه‌سازی متون
• 16. پرامپت‌نویسی برای ترجمه ماشینی
• 17. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
• 18. پرامپت‌نویسی برای پاسخ به سوالات متداول (FAQ)
• 19. پرامپت‌نویسی برای تولید سناریو و داستان
• 20. پرامپت‌نویسی برای تحلیل احساسات متن
• 21. پرامپت‌نویسی برای دسته‌بندی متون
• 22. پرامپت‌نویسی برای استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 23. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای بازاریابی
• 24. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای آموزشی
• 25. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای فنی
• 26. پرامپت‌نویسی برای اعتبارسنجی و اصلاح خروجی مدل
• 27. مدیریت خطاها و پاسخ‌های نامناسب مدل
• 28. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای بهبود دقت و کارایی
• 29. ارزیابی کیفیت خروجی پرامپت‌ها
• 30. معیارهای سنجش موفقیت پرامپت‌ها
• 31. تکنیک‌های تکرار و بهبود پرامپت‌ها
• 32. پرامپت‌نویسی در محیط‌های برنامه‌نویسی
• 33. ادغام LLM با APIها و سرویس‌های خارجی
• 34. کار با کتابخانه‌های مرتبط با LLM (مانند LangChain)
• 35. طراحی معماری سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 36. مدیریت حافظه در سیستم‌های مکالمه‌ای
• 37. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در اپلیکیشن‌های موبایل
• 38. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در وب‌سایت‌ها
• 39. کاربرد LLM در اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار
• 40. امنیت در پرامپت‌نویسی و جلوگیری از سوءاستفاده
• 41. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
• 42. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پرامپت‌نویسی
• 43. تأثیر پرامپت‌نویسی بر توسعه پایدار
• 44. پرامپت‌نویسی برای هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 45. استفاده از LLM برای تولید تصاویر (با رویکرد مناسب)
• 46. استفاده از LLM برای تولید صدا (با رویکرد مناسب)
• 47. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های حجیم
• 48. پرامپت‌نویسی برای ساخت چت‌بات‌های تخصصی
• 49. طراحی مکالمات طبیعی و روان با LLM
• 50. مدیریت ابهام در زبان طبیعی
• 51. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای پرامپت‌نویسی
• 52. پس‌پردازش خروجی مدل‌های زبانی
• 53. ارزیابی مدل‌های زبانی از منظر پرامپت‌نویسی
• 54. انتخاب مدل زبانی مناسب برای کاربرد خاص
• 55. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی (Temperature, Top-p)
• 56. پرامپت‌نویسی برای کاربردهای داخلی سازمان
• 57. استفاده از LLM در آموزش برنامه‌نویسی
• 58. پرامپت‌نویسی برای رفع اشکال کد
• 59. پرامپت‌نویسی برای مستندسازی کد
• 60. توسعه ابزارهای کمکی برای پرامپت‌نویسی
• 61. نرم‌افزارهای مدیریت پرامپت
• 62. پلتفرم‌های ارزیابی و اشتراک‌گذاری پرامپت
• 63. چالش‌های پیش روی توسعه‌دهندگان در پرامپت‌نویسی
• 64. راهکارهای غلبه بر چالش‌های پرامپت‌نویسی
• 65. آینده پرامپت‌نویسی و مدل‌های زبانی
• 66. روندهای جدید در طراحی پرامپت
• 67. تأثیر پیشرفت سخت‌افزار بر پرامپت‌نویسی
• 68. پرامپت‌نویسی برای مدل‌های کوچکتر و تخصصی‌تر
• 69. ارتباط پرامپت‌نویسی با مهندسی دانش
• 70. کاربرد LLM در سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. پرامپت‌نویسی برای بازیابی اطلاعات
• 72. بهبود تجربه کاربری با استفاده از LLM
• 73. طراحی رابط‌های کاربری مبتنی بر زبان طبیعی
• 74. پرامپت‌نویسی برای ارزیابی محتوا
• 75. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از LLM
• 76. دسترسی‌پذیری در طراحی پرامپت
• 77. استانداردهای جهانی در پرامپت‌نویسی
• 78. نقش پرامپت‌نویسی در نوآوری فناوری
• 79. پرامپت‌نویسی برای آموزش زبان فارسی
• 80. پرامپت‌نویسی برای کمک به پژوهشگران
• 81. استفاده از LLM در حوزه سلامت (با رعایت ضوابط)
• 82. پرامپپت‌نویسی برای تولید محتوای مذهبی (سازگار)
• 83. پرامپت‌نویسی برای تحلیل متون تاریخی (سازگار)
• 84. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای علمی (سازگار)
• 85. پرامپت‌نویسی برای کمک به تصمیم‌گیری (سازگار)
• 86. پرامپت‌نویسی برای مدیریت دانش سازمانی
• 87. تکنیک‌های پیشرفته در کنترل خروجی مدل
• 88. پرامپت‌نویسی برای ایجاد خلاقیت در نرم‌افزار
• 89. پرامپت‌نویسی برای کاربردهای فنی دقیق
• 90. استفاده از LLM در تحلیل داده‌های مالی (سازگار)
• 91. پرامپت‌نویسی برای شبیه‌سازی سناریوهای کسب‌وکار
• 92. توسعه مدل‌های زبانی با تمرکز بر زبان فارسی
• 93. آموزش پرامپت‌نویسی به جامعه توسعه‌دهندگان
• 94. ایجاد منابع آموزشی استاندارد برای پرامپت‌نویسی
• 95. اهمیت بازخورد در بهبود پرامپت‌ها
• 96. راهنمای عملی برای طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 97. پرامپت‌نویسی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 98. ملاحظات شرعی و قانونی در پرامپت‌نویسی
• 99. چارچوب‌های اخلاقی در استفاده از LLM
• 100. تکنیک‌های پیشرفته برای اطمینان از انطباق خروجی