کتاب مهندسی بهینه دستورات (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در سامانه‌های هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 بهینه دستورات (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در سامانه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه کارکرد آن‌ها
  • 3. تعریف مهندسی دستور و نقش آن در تعامل با سامانه‌های هوشمند
  • 4. اصول نگارش دستورات دقیق و ساختاریافته
  • 5. تکنیک‌های تعیین نقش و شخصیت‌پردازی به مدل
  • 6. استفاده از دستورات زنجیره‌ای برای حل مسائل پیچیده
  • 7. تکنیک یادگیری چند نمونه‌ای برای بهبود دقت پاسخ‌ها
  • 8. روش‌های ارائه زمینه و بافتار به مدل‌های هوشمند
  • 9. مدیریت محدودیت‌های توکن و بهینه‌سازی طول دستورات
  • 10. تکنیک زنجیره تفکر برای افزایش توانایی استنتاج مدل
  • 11. استفاده از دستورات شرطی برای کنترل خروجی‌ها
  • 12. روش‌های کاهش خطاهای منطقی و توهمات مدل
  • 13. بهینه‌سازی دستورات برای استخراج داده‌های ساختاریافته
  • 14. تکنیک‌های بازنویسی و اصلاح دستورات بر اساس بازخورد
  • 15. ایجاد چارچوب‌های استاندارد برای دستورات تکرارپذیر
  • 16. مهندسی دستورات برای تحلیل و خلاصه سازی متون تخصصی
  • 17. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوای آموزشی هدفمند
  • 18. تکنیک‌های تبدیل دستورات به فرمت‌های برنامه‌نویسی و اسکریپت
  • 19. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی پاسخ‌های دریافتی
  • 20. امنیت در مهندسی دستور و پیشگیری از نفوذهای احتمالی
  • 21. رعایت اخلاق و حریم خصوصی در کار با داده‌های حساس
  • 22. به‌کارگیری هوش مصنوعی در محیط‌های اداری و سازمانی
  • 23. کاربرد مهندسی دستور در خودکارسازی فرایندهای گزارش‌نویسی
  • 24. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل و تفسیر داده‌های متنی
  • 25. تکنیک‌های ترکیب مدل‌های مختلف برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر
  • 26. مدیریت و مستندسازی کتابخانه دستورات شخصی و سازمانی
  • 27. به‌روزرسانی و تطبیق دستورات با نسخه‌های جدید مدل‌ها
  • 28. حل مسائل خلاقانه با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته دستوردهی
  • 29. ارتقای بهره‌وری در کارهای پژوهشی و مطالعاتی
  • 30. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و جایگاه مهندسی دستور
تگ‌ها: Prompt Engineering اتوماسیون هوشمند بهره‌وری دیجیتال پرامپت نویسی پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی دستورات هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.