کتاب مهندسی پرامپت کاربردی؛ راهکارهای بهینه‌سازی تعامل با مدل‌های زبانی در کسب‌وکار و پژوهش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت کاربردی؛ راهکارهای بهینه‌سازی تعامل با مدل‌های زبانی در کسب‌وکار و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. ساختار و اجزای یک پرامپت استاندارد
  • 3. نقش زبان و دستورالعمل در خروجی مدل
  • 4. اصول نگارش دقیق و شفاف برای تعامل با هوش مصنوعی
  • 5. استفاده از تکنیک Zero-shot در حل مسائل ساده
  • 6. تکنیک Few-shot و ارائه مثال‌های آموزشی به مدل
  • 7. روش زنجیره تفکر برای حل مسائل پیچیده منطقی
  • 8. تکنیک Chain-of-Thought با رویکرد گام‌به‌گام
  • 9. استفاده از نقش‌آفرینی برای تخصصی‌سازی خروجی‌ها
  • 10. مهندسی محدودیت‌ها برای کنترل سبک و لحن متن
  • 11. تنظیم پارامترهای مدل برای مدیریت خلاقیت و دقت
  • 12. تکنیک‌های پرسش و پاسخ متقابل برای بهبود نتایج
  • 13. مدیریت حافظه و متن زمینه در تعاملات طولانی
  • 14. استخراج اطلاعات ساختاریافته از متون غیرساختاریافته
  • 15. خلاصه‌سازی هوشمند اسناد و گزارش‌های اداری
  • 16. تولید محتوای متنی با رعایت اصول اخلاقی و حرفه‌ای
  • 17. بازنویسی و ویرایش متون با استفاده از هوش مصنوعی
  • 18. طبقه‌بندی داده‌ها و تحلیل متنی در پژوهش‌های دانشگاهی
  • 19. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 20. ترجمه تخصصی و تطبیق فرهنگی متون با مدل‌های زبانی
  • 21. ایجاد پرسش‌نامه‌های استاندارد با کمک مدل‌های زبانی
  • 22. طراحی سناریوهای آموزشی و شبیه‌سازی‌های علمی
  • 23. تکنیک‌های تولید ایده‌های نوآورانه در محیط‌های کاری
  • 24. ارزیابی دقت خروجی‌ها و شناسایی خطاهای منطقی
  • 25. مدیریت توهمات مدل و روش‌های صحت‌سنجی اطلاعات
  • 26. تلفیق دانش تخصصی با خروجی‌های هوش مصنوعی
  • 27. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای محیط‌های برنامه‌نویسی
  • 28. استفاده از ابزارهای کمکی برای مدیریت پرامپت‌های پیچیده
  • 29. امنیت اطلاعات و حفاظت از داده‌های حساس در تعامل با مدل
  • 30. رعایت حریم خصوصی و پروتکل‌های سازمانی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 31. اخلاق حرفه‌ای در کاربرد هوش مصنوعی و جلوگیری از سوگیری
  • 32. آینده هوش مصنوعی و جایگاه مهندسی پرامپت در صنعت ایران
  • 33. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم تعاملی برای بهبود بهره‌وری سازمانی
تگ‌ها: Prompt Engineering بهینه‌سازی پرامپت پردازش زبان طبیعی کاربرد هوش مصنوعی مدل‌های زبانی مهندسی پرامپت هوش مصنوعی هوش مصنوعی در کسب‌وکار یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.