فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی بهینه دستورات (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در سامانه‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی بهینه دستورات (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در سامانه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه کارکرد آن‌ها
• 3. تعریف مهندسی دستور و نقش آن در تعامل با سامانه‌های هوشمند
• 4. اصول نگارش دستورات دقیق و ساختاریافته
• 5. تکنیک‌های تعیین نقش و شخصیت‌پردازی به مدل
• 6. استفاده از دستورات زنجیره‌ای برای حل مسائل پیچیده
• 7. تکنیک یادگیری چند نمونه‌ای برای بهبود دقت پاسخ‌ها
• 8. روش‌های ارائه زمینه و بافتار به مدل‌های هوشمند
• 9. مدیریت محدودیت‌های توکن و بهینه‌سازی طول دستورات
• 10. تکنیک زنجیره تفکر برای افزایش توانایی استنتاج مدل
• 11. استفاده از دستورات شرطی برای کنترل خروجی‌ها
• 12. روش‌های کاهش خطاهای منطقی و توهمات مدل
• 13. بهینه‌سازی دستورات برای استخراج داده‌های ساختاریافته
• 14. تکنیک‌های بازنویسی و اصلاح دستورات بر اساس بازخورد
• 15. ایجاد چارچوب‌های استاندارد برای دستورات تکرارپذیر
• 16. مهندسی دستورات برای تحلیل و خلاصه سازی متون تخصصی
• 17. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوای آموزشی هدفمند
• 18. تکنیک‌های تبدیل دستورات به فرمت‌های برنامه‌نویسی و اسکریپت
• 19. روش‌های ارزیابی کیفی و کمی پاسخ‌های دریافتی
• 20. امنیت در مهندسی دستور و پیشگیری از نفوذهای احتمالی
• 21. رعایت اخلاق و حریم خصوصی در کار با داده‌های حساس
• 22. به‌کارگیری هوش مصنوعی در محیط‌های اداری و سازمانی
• 23. کاربرد مهندسی دستور در خودکارسازی فرایندهای گزارش‌نویسی
• 24. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل و تفسیر داده‌های متنی
• 25. تکنیک‌های ترکیب مدل‌های مختلف برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر
• 26. مدیریت و مستندسازی کتابخانه دستورات شخصی و سازمانی
• 27. به‌روزرسانی و تطبیق دستورات با نسخه‌های جدید مدل‌ها
• 28. حل مسائل خلاقانه با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته دستوردهی
• 29. ارتقای بهره‌وری در کارهای پژوهشی و مطالعاتی
• 30. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی و جایگاه مهندسی دستور