کتاب مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای ارتقای بهرهوری در سامانههای هوشمند مبتنی بر مدلهای زبانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای ارتقای بهرهوری در سامانههای هوشمند مبتنی بر مدلهای زبانی
موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم رایانه
موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
- 2. آشنایی با معماری مدلهای ترنسفورمر و نحوه پردازش متن
- 3. مفاهیم پایه در مهندسی دستور و نقش آن در تعامل با مدل
- 4. اصول نگارش دستورات دقیق و ساختارمند
- 5. تأثیر شفافیت و صراحت در دریافت پاسخهای بهینه
- 6. استفاده از راهنماها و نقشهای تخصصی برای هدایت مدل
- 7. تکنیکهای ارائه الگو و نمونه در دستورات
- 8. روش زنجیره افکار برای حل مسائل پیچیده منطقی
- 9. ارتقای سطح استدلال مدل با تجزیه وظایف
- 10. مدیریت حافظه و محدودیتهای پنجره متنی
- 11. تکنیکهای بهینهسازی دستور برای کاهش توهمات مدل
- 12. استفاده از خروجیهای ساختاریافته مانند JSON در تعاملات
- 13. روشهای بهبود دقت در استخراج اطلاعات از متن
- 14. اصول طراحی دستور برای تحلیل دادههای متنی
- 15. کاربرد مهندسی دستور در تولید محتوای آموزشی و پژوهشی
- 16. تکنیکهای خلاصهسازی هوشمند و استخراج نکات کلیدی
- 17. بهکارگیری مدلهای زبانی در برنامهنویسی و توسعه نرمافزار
- 18. رفع اشکال کدهای برنامهنویسی با دستورات بهینه
- 19. شخصیسازی لحن و سبک پاسخدهی مدل
- 20. ارزیابی و سنجش کیفیت پاسخهای دریافتی
- 21. تکنیکهای تکرار و اصلاح دستورات بر اساس بازخورد
- 22. استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت و سازماندهی وظایف
- 23. بهرهگیری از مدلهای زبانی در نگارش و ویرایش متون تخصصی
- 24. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
- 25. امنیت در تعامل با مدلهای زبانی و جلوگیری از نشت اطلاعات
- 26. بررسی محدودیتهای مدل و شناسایی سوگیریهای احتمالی
- 27. ترکیب ابزارهای هوش مصنوعی با گردشکارهای اداری
- 28. خودکارسازی فرایندهای تکراری با استفاده از دستورات زنجیرهای
- 29. طراحی دستورات برای تحلیلهای آماری و گزارشگیری
- 30. استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی و پاسخگویی به سوالات متداول
- 31. تکنیکهای تطبیق دستورات برای زبان فارسی
- 32. مدیریت چندزبانه و ترجمه تخصصی با مدلهای زبانی
- 33. ایجاد کتابخانهای از دستورات استاندارد برای کاربردهای سازمانی
- 34. ارتقای بهرهوری در یادگیری علوم جدید با کمک مدلهای زبانی
- 35. روشهای ترکیب چندین مدل برای دستیابی به نتایج دقیقتر
- 36. آینده مهندسی دستور و تحول مدلهای زبانی هوشمند
تگها:
GPT-4
آموزش هوش مصنوعی
بهرهوری دیجیتال
پرامپتنویسی
پردازش زبان طبیعی
فناوری اطلاعات
مدلهای زبانی
مدلهای زبانی بزرگ
مهندسی پرامپت
هوش مصنوعی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.