کتاب مهندسی پرامپت: هنر تعامل با هوش مصنوعی برای نتایج مطلوب با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت: هنر تعامل با هوش مصنوعی برای نتایج مطلوب

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مفاهیم کلیدی در مهندسی پرامپت
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 4. معماری ترانسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
• 5. زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد در هوش مصنوعی
• 6. مقدمه‌ای بر پایتون برای مهندسی پرامپت
• 7. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 8. کار با کتابخانه‌های اصلی هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
• 9. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 10. توکن‌سازی، ریشه‌یابی و نرمال‌سازی متن
• 11. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 12. مدل‌های زبانی آماری (N-gram)
• 13. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته (GPT, BERT, LLaMA)
• 14. اصول طراحی پرامپت‌های موثر
• 15. ساختار یک پرامپت خوب: دستورالعمل، زمینه، ورودی
• 16. تکنیک‌های مهندسی پرامپت: Zero-shot, One-shot, Few-shot learning
• 17. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت: Chain-of-Thought, Tree of Thoughts
• 18. ارزیابی کیفیت پرامپت‌ها
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 20. خطاهای رایج در پرامپت‌نویسی و راه‌های رفع آن‌ها
• 21. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای دقت و سرعت
• 22. پرامپت‌نویسی برای خلاصه‌سازی متن
• 23. پرامپت‌نویسی برای ترجمه ماشینی
• 24. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوا (مقاله، داستان، شعر)
• 25. پرامپت‌نویسی برای پاسخ به سؤالات (Question Answering)
• 26. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
• 27. پرامپت‌نویسی برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 28. پرامپت‌نویسی برای تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 29. پرامپت‌نویسی برای طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 30. کاربرد مهندسی پرامپت در بازاریابی و تبلیغات
• 31. کاربرد مهندسی پرامپت در آموزش و پرورش
• 32. کاربرد مهندسی پرامپت در پزشکی و سلامت
• 33. کاربرد مهندسی پرامپت در خدمات مشتریان
• 34. کاربرد مهندسی پرامپت در تحلیل داده‌ها
• 35. ابزارهای کمکی برای مهندسی پرامپت
• 36. معرفی پلتفرم‌های API مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. کار با OpenAI API
• 38. کار با Google Cloud AI Platform
• 39. کار با Azure OpenAI Service
• 40. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 42. سوگیری در مدل‌های زبانی و راه‌های کاهش آن
• 43. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در استفاده از مدل‌های زبانی
• 44. آینده مهندسی پرامپت و مدل‌های زبانی
• 45. تحقیقات جدید در زمینه هوش مصنوعی
• 46. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 47. مهندسی پرامپت برای تولید تصاویر
• 48. مهندسی پرامپت برای تولید صدا
• 49. مهندسی پرامپت برای تولید ویدئو
• 50. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای منابع محدود
• 51. مهندسی پرامپت برای مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models)
• 52. استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش در پرامپت‌نویسی
• 53. مهندسی پرامپت برای استدلال و حل مسئله
• 54. مهندسی پرامپت برای تولید متن خلاقانه
• 55. مهندسی پرامپت برای تولید محتوای متناسب با مخاطب
• 56. مهندسی پرامپت برای شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 57. مهندسی پرامپت برای افزایش تعامل با کاربران
• 58. مهندسی پرامپت برای تولید محتوای قابل دسترس (Accessibility)
• 59. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی (RLHF)
• 60. بهبود پرامپت‌ها با استفاده از بازخورد کاربران
• 61. بررسی موردی: پروژه‌های موفق مهندسی پرامپت
• 62. مطالعه و تحلیل نمونه‌های پرامپت‌های کاربردی
• 63. آشنایی با روش‌های دیباگینگ پرامپت‌ها
• 64. پیش‌بینی و مدیریت رفتارهای غیرمنتظره مدل‌های زبانی
• 65. مفاهیم امنیت در مهندسی پرامپت (Prompt Injection)
• 66. روش‌های مقابله با حملات Prompt Injection
• 67. آینده شغل مهندس پرامپت
• 68. مهارت‌های مورد نیاز برای یک مهندس پرامپت موفق
• 69. منابع آموزشی و جوامع آنلاین برای مهندسی پرامپت