کتاب تکنیکهای Prompt Engineering برای تولید محتوا و کد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تکنیکهای Prompt Engineering برای تولید محتوا و کد
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: روشهای Prompt Engineering
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مهندسی پرامپت
- 2. مبانی زبانهای بزرگ (LLMs)
- 3. معماری ترانسفورمر و کاربرد آن در LLMها
- 4. نحوه تعامل با مدلهای زبانی
- 5. پرامپتنویسی: اصول و قواعد
- 6. انواع پرامپتها: دستورالعمل، پرسش، تکمیل
- 7. پرامپتهای صفر-شات، یکشات و چند-شات
- 8. نقش دمای (Temperature) در خروجی مدل
- 9. تاثیر پارامتر Top-p بر تنوع خروجی
- 10. مهندسی پرامپت برای تولید متن خلاقانه
- 11. تولید داستان و سناریو با استفاده از پرامپتها
- 12. نوشتن شعر با کمک مدلهای زبانی
- 13. ایجاد محتوای بازاریابی با پرامپتهای هدفمند
- 14. پرامپتنویسی برای تولید محتوای سئو-محور
- 15. تولید پستهای شبکههای اجتماعی با پرامپتهای جذاب
- 16. خلاصهسازی متون طولانی با استفاده از پرامپتها
- 17. ترجمه ماشینی با پرامپتهای سفارشی
- 18. پرامپتنویسی برای تولید محتوای آموزشی
- 19. ایجاد سوالات امتحانی و آزمون با LLMها
- 20. تولید محتوای چندزبانه با پرامپتهای مناسب
- 21. بهینهسازی پرامپتها برای دقت و کیفیت خروجی
- 22. تکنیکهای دیباگینگ پرامپتها
- 23. استفاده از زنجیرههای پرامپت (Prompt Chaining)
- 24. پرامپتنویسی برای تولید کد
- 25. تولید کد پایتون با استفاده از پرامپتها
- 26. تولید کد جاوااسکریپت با پرامپتهای دقیق
- 27. تولید کد HTML و CSS با LLMها
- 28. تولید کد SQL با پرامپتهای مناسب
- 29. تولید مستندات کد با استفاده از پرامپتها
- 30. استفاده از پرامپتها برای رفع اشکال کد
- 31. پرامپتنویسی برای تولید تستهای واحد (Unit Tests)
- 32. تولید کد برای الگوریتمها و ساختارهای داده
- 33. پرامپتنویسی برای تولید کدهای بهینهسازی شده
- 34. استفاده از پرامپتها برای تولید کدهای امن
- 35. تولید API با استفاده از پرامپتها
- 36. پرامپتنویسی برای تولید اسکریپتهای اتوماسیون
- 37. استفاده از پرامپتها برای تولید گزارشها
- 38. پرامپتنویسی برای تولید داشبوردهای تحلیلی
- 39. تولید محتوای تخصصی در حوزههای مختلف
- 40. پرامپتنویسی برای تولید محتوای حقوقی
- 41. پرامپتنویسی برای تولید محتوای پزشکی (با احتیاط و تایید متخصص)
- 42. پرامپتنویسی برای تولید محتوای مالی (با احتیاط و تایید متخصص)
- 43. پرامپتنویسی برای تولید محتوای مهندسی
- 44. تولید گزارشهای فنی با استفاده از پرامپتها
- 45. استفاده از پرامپتها برای تحلیل دادهها
- 46. پرامپتنویسی برای تولید محتوای تحقیقاتی
- 47. کاربرد پرامپتنویسی در تولید محتوای علمی
- 48. تولید محتوای متناسب با مخاطبان هدف
- 49. پرامپتنویسی برای تولید محتوای جذاب و اثرگذار
- 50. استفاده از پرامپتها برای شخصیسازی محتوا
- 51. آینده مهندسی پرامپت و کاربردهای آن
- 52. ابزارهای پیشرفته مهندسی پرامپت
- 53. استفاده از APIهای مدلهای زبانی در برنامهها
- 54. ادغام مهندسی پرامپت با سایر فناوریها
- 55. بهینهسازی هزینهها در مهندسی پرامپت
- 56. ملاحظات اخلاقی در مهندسی پرامپت
- 57. چالشها و محدودیتهای مهندسی پرامپت
- 58. راهکارهای مقابله با سوگیری در مدلهای زبانی
- 59. امنیت در مهندسی پرامپت و جلوگیری از حملات
- 60. تست و ارزیابی کیفیت پرامپتها
- 61. معیارهای سنجش عملکرد پرامپتها
- 62. بهبود مستمر پرامپتها با استفاده از بازخورد
- 63. مطالعه موردی: پروژههای موفق مهندسی پرامپت
- 64. آشنایی با فریمورکهای مهندسی پرامپت
- 65. کارگاه عملی: طراحی و پیادهسازی پرامپتها
- 66. بهینهسازی پرامپتها برای سرعت و کارایی
- 67. استفاده از پرامپتها برای تولید محتوای چندرسانهای (متن، تصویر، صدا)
تگها:
LLM
Prompt Engineering
آموزش هوش مصنوعی
تولید کد
تولید متن
تولید محتوا با هوش مصنوعی
مدلهای زبانی
مهندسی پرامپت
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.