فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی پرامپت پیشرفته برای مدل‌های چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت پیشرفته برای مدل‌های چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی و کاربردهای آن‌ها
• 2. درک معماری مدل‌های چندوجهی (CLIP, DALL-E, Flamingo)
• 3. تفاوت‌های کلیدی بین مدل‌های زبانی و چندوجهی
• 4. اصول مهندسی پرامپت برای مدل‌های چندوجهی
• 5. تکنیک‌های پایه برای ایجاد پرامپت‌های موثر
• 6. تأثیر ساختار پرامپت بر کیفیت خروجی
• 7. پرامپت‌نویسی با استفاده از دستورالعمل‌های واضح و دقیق
• 8. استفاده از مثال‌ها (Few-Shot Learning) در پرامپت‌ها
• 9. بهینه‌سازی پرامپت برای کاهش ابهام
• 10. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی: زنجیره تفکر (Chain-of-Thought)
• 11. استفاده از پرامپت‌های منفی (Negative Prompts)
• 12. کنترل خروجی با استفاده از دما (Temperature) و Top-P
• 13. تکنیک‌های Prompt Ensembling برای بهبود نتایج
• 14. ارزیابی و سنجش کیفیت پرامپت‌ها
• 15. معرفی ابزارهای خودکار برای بهینه‌سازی پرامپت
• 16. مهندسی پرامپت برای تولید تصویر (Image Generation)
• 17. مهندسی پرامپت برای پردازش تصویر (Image Understanding)
• 18. مهندسی پرامپت برای تولید ویدئو
• 19. مهندسی پرامپت برای پردازش ویدئو
• 20. مهندسی پرامپت برای ترکیب متن و تصویر
• 21. مهندسی پرامپت برای تولید محتوای خلاقانه (داستان، شعر)
• 22. مهندسی پرامپت برای خلاصه‌سازی محتوای چندرسانه‌ای
• 23. مهندسی پرامپت برای پاسخ به سوالات چندرسانه‌ای (VQA)
• 24. مهندسی پرامپت برای تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوها
• 25. مهندسی پرامپت برای تولید کپشن (Captioning) برای تصاویر و ویدئوها
• 26. مهندسی پرامپت برای ترجمه تصویر به متن و بالعکس
• 27. مهندسی پرامپت برای شخصی‌سازی خروجی مدل
• 28. مهندسی پرامپت برای مقابله با سوگیری در مدل‌های چندوجهی
• 29. مهندسی پرامپت برای افزایش قابلیت اطمینان مدل
• 30. مهندسی پرامپت برای امنیت مدل‌های چندوجهی
• 31. کاربرد مهندسی پرامپت در بازاریابی و تبلیغات
• 32. کاربرد مهندسی پرامپت در آموزش و پرورش
• 33. کاربرد مهندسی پرامپت در حوزه سلامت
• 34. استفاده از APIهای مدل‌های چندوجهی در پروژه‌های عملی
• 35. چالش‌ها و محدودیت‌های مهندسی پرامپت برای مدل‌های چندوجهی
• 36. آینده مهندسی پرامپت و مدل‌های چندوجهی
• 37. مطالعه موردی: پروژه‌های موفق مهندسی پرامپت چندوجهی
• 38. بهینه‌سازی پرامپت برای مدل‌های بزرگ زبانی تصویر (Large Vision Language Models)
• 39. پیاده‌سازی Prompt Chaining برای وظایف پیچیده
• 40. استفاده از Reinforcement Learning for Human Feedback (RLHF) در مهندسی پرامپت
• 41. تکنیک‌های پیشرفته برای کنترل سبک و لحن خروجی
• 42. مدیریت حافظه و Context Window در پرامپت‌های طولانی
• 43. استفاده از Embeddings در مهندسی پرامپت
• 44. اشتباهات رایج در مهندسی پرامپت و راهکارهای اجتناب از آن‌ها
• 45. بهبود پرامپت‌ها با استفاده از داده‌های خاص دامنه
• 46. استفاده از پرامپت‌ها برای تولید داده‌های مصنوعی
• 47. تکنیک‌های دیباگینگ پرامپت‌ها
• 48. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف چندوجهی با پرامپت‌های یکسان
• 49. بهینه‌سازی پرامپت برای سرعت و کارایی
• 50. استفاده از متا-پرامپت‌ها (Meta-Prompts) برای خودکارسازی فرآیند پرامپت‌نویسی