کتاب راهنمای گام به گام برای مهندسی پرامپتهای موثر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای گام به گام برای مهندسی پرامپتهای موثر
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: فهم و پردازش Prompt
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مهندسی پرامپت
- 2. نحوه کار مدلهای زبانی بزرگ و پردازش پرامپت
- 3. ساختار پایه یک پرامپت موثر
- 4. تفاوت پرامپت سیستم و کاربر
- 5. پارامترهای کلیدی پردازش پرامپت (دما، نمونهبرداری، حداکثر توکن)
- 6. پرامپتهای Few-Shot و Zero-Shot
- 7. پیوند زنجیرهای تفکر (Chain-of-Thought)
- 8. تکنیکهای خودتکرار و اصلاح خودکار
- 9. طراحی پرامپت برای نقشآفرینی
- 10. پرامپتهای چند مرحلهای و پیوند پرامپت
- 11. مدیریت زمینه و توکنهای بلند
- 12. تکنیکهای فرمتدهی خروجی (JSON، Markdown، جدول)
- 13. استخراج اطلاعات ساختاریافته
- 14. پرسشپاسخ پیشرفته
- 15. خلاصهسازی و ترجمه با پرامپت
- 16. تحلیل احساسات و طبقهبندی متن
- 17. تولید محتوای خلاقانه و نوشتاری
- 18. کد نویسی و تولید کد با پرامپت
- 19. پردازش دادههای غیرساختاریافته
- 20. طراحی پرامپت برای اپلیکیشنهای چندمدیایی
- 21. بهینهسازی پرامپت و آزمون A/B
- 22. معیارهای ارزیابی کیفیت پرامپت
- 23. تشخیص و رفع خطاهای پرامپت
- 24. مدیریت تعصب و عدالت در پرامپت
- 25. امنیت پرامپت و حملات injection
- 26. پرامپتهای مقاوم در برابر حملات
- 27. نمونهبرداری و تنظیم پارامترها
- 28. کاهش هزینه و بهینهسازی توکن
- 29. تاخیر و بهینهسازی سرعت پاسخ
- 30. طراحی پرامپت برای سیستمهای چند کاربره
- 31. نسخهبندی و مدیریت پرامپتها
- 32. مستندسازی و همکاری تیمی در طراحی پرامپت
- 33. ساخت کتابخانه پرامپت و بازیافت م again استفاده
- 34. الگوهای طراحی پرامپت (Patterns) و الگوهای غیر مناسب (Anti-patterns)
- 35. پرامپتهای تکراری و اتوماسیون
- 36. یکپارچگی پرامپت با API و سیستمهای خارجی
- 37. طراحی رباتهای چت و پشتیبانی
- 38. حفظ زمینه در گفتوگوهای طولانی
- 39. مدیریت خروجیهای نامربوط و پاسخهای اضطراری
- 40. پیادهسازی حلقه بازخورد کاربر
- 41. آموزش مدل با پرامپت (In-Context Learning)
- 42. تکنیکهای پیشرفته فرمتدهی
- 43. پردازش سوالات پیچیده و چند مرحلهای
- 44. تفکیک وظایف پیچیده به پرامپتهای سادهتر
- 45. استفاده از پرامپت برای تولید فرضیات
- 46. پشتیبانی از تحلیل داده و گزارشگیری
- 47. تولید محتوای آموزشی و درسی
- 48. طراحی پرامپت برای اهداف تجاری و بازاریابی
- 49. پرامپت در حوزه قانونی و پزشکی
- 50. ملاحظات اخلاقی و شفافیت
- 51. پیشبینی آینده و روندهای پرامپت
- 52. مطالعات موردی و نمونههای موفق
- 53. ساخت سیستمهای خودکار پرامپت
- 54. پیکربندی پارامترهای پیشرفته
- 55. بهینهسازی پرامپت برای زبانهای مختلف
- 56. پشتیبانی از چند زبانی
- 57. تطابق پرامپت با فرهنگ و زمینههای مختلف
- 58. سنجش و اندازهگیری کارایی پرامپت
- 59. ابزارها و نرمافزارهای کمکی طراحی پرامپت
- 60. آینده مهندسی پرامپت و تکنیکهای نوین
- 61. طراحی پرامپت برای زبانهای فارسی و درک ویژگیهای زبانی
- 62. تکنیکهای پیشرفته در پیوند زنجیرهی تفکر
- 63. پرامپتهای چند عاملی و همکاری بین مدلها
- 64. استفاده از پرامپت برای آموزش و ارزیابی مدلهای دیگر
- 65. پیکربندی پیشرفته پارامترهای نمونهبرداری
- 66. تکنیکهای کاهش هالوسیناسیون در پرامپت
- 67. پرامپتهای مقاوم در برابر نویز و داده ناسالم
- 68. طراحی پرامپت برای محیطهای پویا و تغییرپذیر
- 69. پشتیبانی از زبانهای کمکاربرد و تخصصی
- 70. ارزیابی و بهینهسازی پرامپت برای دقت بالا
- 71. تکنیکهای نمونهگیری هوشمند در پرامپت
- 72. پرامپتهای ترکیبی متن و تصویر
- 73. طراحی پرامپت برای سیستمهای چند رسانهای
- 74. پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی در محیطهای واقعیت مجازی
- 75. پرامپت و هوش مصنوعی توضیحپذیر
- 76. تکنیکهای افزودن بافت و سبک در پرامپت
- 77. پرامپتهای هدفمند برای مخاطبان خاص
- 78. ارزیابی تأثیر اجتماعی پرامپتها
- 79. پیادهسازی قوانین اخلاقی در طراحی پرامپت
- 80. آموزش و انتقال مهارتهای پرامپت به تیمهای دیگر
تگها:
AI education
artificial intelligence
effective prompt
large language model
prompt design
prompt engineering
prompt optimization
آموزش AI
بهینهسازی پرامپت
پرامپت موثر
تکنیکهای پرامپت
طراحی پرامپت
مدل زبانی بزرگ
مهندسی پرامپت
هوش مصنوعی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.