کتاب مهندسی پرامپت کاربردی: راهنمای جامع تعامل هوشمند با مدل‌های زبانی 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: راهنمای جامع تعامل هوشمند با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی متنی
  • 3. آشنایی با ساختار و نحوه عملکرد مدل‌های زبانی
  • 4. مفهوم مهندسی پرامپت و اهمیت آن در تعامل با هوش مصنوعی
  • 5. اجزای اصلی یک پرامپت استاندارد
  • 6. اصول نگارش پرامپت‌های دقیق و شفاف
  • 7. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی مستقیم و ساده
  • 8. استفاده از نقش‌آفرینی در پرامپت برای بهبود خروجی
  • 9. تکنیک زنجیره افکار در حل مسائل پیچیده
  • 10. استفاده از نمونه‌های آموزشی برای هدایت مدل
  • 11. مدیریت محدودیت‌های مدل‌های زبانی در پاسخ‌دهی
  • 12. روش‌های کاهش خطاهای منطقی و توهم مدل
  • 13. بهینه‌سازی پرامپت برای تولید متون تخصصی فارسی
  • 14. ساختاربندی دستورات برای تحلیل داده‌های متنی
  • 15. استخراج اطلاعات کلیدی از متون با استفاده از پرامپت
  • 16. خلاصه‌سازی هوشمند متون با حفظ امانت و دقت
  • 17. تکنیک‌های بازنویسی و ویرایش متون با مدل‌های زبانی
  • 18. ایجاد پرامپت برای تولید محتوای آموزشی و پژوهشی
  • 19. اصول طراحی پرامپت برای برنامه‌نویسی و تحلیل کد
  • 20. ایجاد محیط‌های تعاملی پرسش و پاسخ با هوش مصنوعی
  • 21. روش‌های ترکیب دستورات برای انجام وظایف چندمرحله‌ای
  • 22. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های هوش مصنوعی و اصلاح دستورات
  • 23. امنیت و حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
  • 24. اخلاق در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
  • 25. رعایت حقوق پدیدآورندگان در تولید محتوا با هوش مصنوعی
  • 26. شناسایی سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های زبانی
  • 27. راهکارهای بومی‌سازی خروجی مدل برای مخاطب ایرانی
  • 28. استفاده از هوش مصنوعی برای یادگیری زبان‌های خارجی
  • 29. کاربرد مهندسی پرامپت در مدیریت و سازماندهی اطلاعات
  • 30. تکنیک‌های پیشرفته برای شخصی‌سازی خروجی مدل
  • 31. مدیریت حافظه و متن زمینه در گفتگوهای طولانی
  • 32. اصول نقد و بررسی خروجی‌های تولید شده توسط ماشین
  • 33. تلفیق دانش تخصصی کاربر با توانمندی‌های مدل
  • 34. استفاده از ابزارهای کمکی برای مدیریت پرامپت‌ها
  • 35. تست و آزمون پرامپت‌های طراحی شده در محیط‌های عملیاتی
  • 36. تکنیک‌های دیباگ کردن پرامپت‌های ناموفق
  • 37. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل و دسته‌بندی اسناد
  • 38. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید ایده‌های خلاقانه
  • 39. محدودیت‌های فنی و اخلاقی در کاربردهای تجاری
  • 40. آینده مهندسی پرامپت و تحولات مدل‌های زبانی
  • 41. جمع‌بندی و مسیر پیشرفت در تسلط بر هوش مصنوعی
تگ‌ها: Prompt Engineering بهینه‌سازی دستورات هوش مصنوعی پرامپت‌نویسی پردازش زبان طبیعی تولید محتوا با هوش مصنوعی کار با هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی دستور هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.