کتاب صوتی مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در کسب‌وکارهای ایرانی و تولید محتوای علمی-آموزشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی دستور (Prompt Engineering) برای ارتقای بهره‌وری در کسب‌وکارهای ایرانی و تولید محتوای علمی-آموزشی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم رایانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی در ایران و جهان
• 3. مفاهیم پایه در مهندسی دستور
• 4. آشنایی با رابط کاربری ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• 5. ساختار یک دستور استاندارد و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 6. نقش نقش‌پذیری (Role Prompting) در بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 7. اصول تدوین دستور برای تولید محتوای آموزشی متنی
• 8. تکنیک‌های تعیین زمینه (Context) در دستورات کاربردی
• 9. استفاده از مثال‌ها برای بهبود دقت مدل (Few-Shot Prompting)
• 10. تکنیک زنجیره تفکر (Chain-of-Thought) در حل مسائل پیچیده
• 11. روش‌های محدودسازی پاسخ برای انطباق با استانداردهای علمی
• 12. مهندسی دستور برای تولید خلاصه و چکیده متون تخصصی
• 13. بهینه‌سازی دستورات برای ترجمه دقیق متون علمی و فنی
• 14. تولید ایده‌های پژوهشی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 15. استفاده از هوش مصنوعی در ساختاردهی به سرفصل‌های آموزشی
• 16. تولید محتوای متنی با رعایت لحن و ادبیات رسمی فارسی
• 17. ارتقای بهره‌وری اداری با خودکارسازی نامه‌نگاری‌های رسمی
• 18. طراحی دستور برای تحلیل و استخراج داده از گزارش‌های متنی
• 19. تکنیک‌های تکرار و بازبینی (Iterative Prompting) برای اصلاح خروجی
• 20. استفاده از هوش مصنوعی در تدوین پرسش‌های آزمون و ارزیابی
• 21. به کارگیری مدل‌های زبانی در مدیریت پروژه‌های کسب‌وکار
• 22. اصول اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی و رعایت حقوق معنوی
• 23. بررسی محدودیت‌ها و خطاهای رایج در مهندسی دستور
• 24. روش‌های ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های زبانی
• 25. تلفیق هوش مصنوعی با نرم‌افزارهای آفیس برای افزایش بهره‌وری
• 26. ساخت قالب‌های آماده (Prompt Templates) برای فعالیت‌های روزمره
• 27. مدیریت دانش سازمانی با کمک مدل‌های زبانی
• 28. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش توهم (Hallucination) در مدل‌ها
• 29. آموزش گام‌به‌گام برای تعامل با دستیارهای هوشمند فارسی
• 30. کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوای چندرسانه‌ای استاندارد
• 31. تدوین استراتژی استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در محیط کار
• 32. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تعامل با مدل‌های زبانی
• 33. فیلتر کردن و پالایش خروجی‌ها برای انطباق با ارزش‌های فرهنگی
• 34. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل بازخورد مشتریان
• 35. بهینه‌سازی دستورات برای جستجو و بازیابی اطلاعات علمی
• 36. نقش مهندسی دستور در توسعه کسب‌وکارهای دانش‌بنیان
• 37. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنایع و آموزش ایران