اکسپرس 24
کتاب Prompt نویسی برای توسعه‌دهندگان: ادغام LLM در برنامه‌ها

کتاب Prompt نویسی برای توسعه‌دهندگان: ادغام LLM در برنامه‌ها

تگ‌ها: prompt نویسی ادغام LLM برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توسعه نرم‌افزار توسعه‌دهنده کاربرد هوش مصنوعی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Prompt نویسی برای توسعه‌دهندگان: ادغام LLM در برنامه‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: طراحی Prompt برای وظایف مختلف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پرامپت‌نویسی و کاربردهای آن
  • 2. اصول اولیه طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 3. ساختار و اجزای کلیدی یک پرامپت
  • 4. انواع پرامپت‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 5. پرامپت‌های دستوری و توضیحی
  • 6. پرامپت‌های استدلالی و تحلیلی
  • 7. پرامپت‌های خلاقانه و تولید محتوا
  • 8. پرامپت‌های پرسشی و استخراج اطلاعات
  • 9. نکات کلیدی در نگارش پرامپت‌های واضح و دقیق
  • 10. اهمیت زمینه (Context) در پرامپت‌نویسی
  • 11. تعیین نقش و شخصیت برای مدل زبانی
  • 12. مدیریت طول و پیچیدگی پرامپت‌ها
  • 13. استفاده از مثال‌های نمونه (Few-shot Prompting)
  • 14. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
  • 15. پرامپت‌نویسی برای خلاصه‌سازی متون
  • 16. پرامپت‌نویسی برای ترجمه ماشینی
  • 17. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
  • 18. پرامپت‌نویسی برای پاسخ به سوالات متداول (FAQ)
  • 19. پرامپت‌نویسی برای تولید سناریو و داستان
  • 20. پرامپت‌نویسی برای تحلیل احساسات متن
  • 21. پرامپت‌نویسی برای دسته‌بندی متون
  • 22. پرامپت‌نویسی برای استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 23. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای بازاریابی
  • 24. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای آموزشی
  • 25. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای فنی
  • 26. پرامپت‌نویسی برای اعتبارسنجی و اصلاح خروجی مدل
  • 27. مدیریت خطاها و پاسخ‌های نامناسب مدل
  • 28. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای بهبود دقت و کارایی
  • 29. ارزیابی کیفیت خروجی پرامپت‌ها
  • 30. معیارهای سنجش موفقیت پرامپت‌ها
  • 31. تکنیک‌های تکرار و بهبود پرامپت‌ها
  • 32. پرامپت‌نویسی در محیط‌های برنامه‌نویسی
  • 33. ادغام LLM با APIها و سرویس‌های خارجی
  • 34. کار با کتابخانه‌های مرتبط با LLM (مانند LangChain)
  • 35. طراحی معماری سیستم‌های مبتنی بر LLM
  • 36. مدیریت حافظه در سیستم‌های مکالمه‌ای
  • 37. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در اپلیکیشن‌های موبایل
  • 38. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در وب‌سایت‌ها
  • 39. کاربرد LLM در اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار
  • 40. امنیت در پرامپت‌نویسی و جلوگیری از سوءاستفاده
  • 41. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
  • 42. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پرامپت‌نویسی
  • 43. تأثیر پرامپت‌نویسی بر توسعه پایدار
  • 44. پرامپت‌نویسی برای هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 45. استفاده از LLM برای تولید تصاویر (با رویکرد مناسب)
  • 46. استفاده از LLM برای تولید صدا (با رویکرد مناسب)
  • 47. کاربرد LLM در تحلیل داده‌های حجیم
  • 48. پرامپت‌نویسی برای ساخت چت‌بات‌های تخصصی
  • 49. طراحی مکالمات طبیعی و روان با LLM
  • 50. مدیریت ابهام در زبان طبیعی
  • 51. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای پرامپت‌نویسی
  • 52. پس‌پردازش خروجی مدل‌های زبانی
  • 53. ارزیابی مدل‌های زبانی از منظر پرامپت‌نویسی
  • 54. انتخاب مدل زبانی مناسب برای کاربرد خاص
  • 55. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی (Temperature, Top-p)
  • 56. پرامپت‌نویسی برای کاربردهای داخلی سازمان
  • 57. استفاده از LLM در آموزش برنامه‌نویسی
  • 58. پرامپت‌نویسی برای رفع اشکال کد
  • 59. پرامپت‌نویسی برای مستندسازی کد
  • 60. توسعه ابزارهای کمکی برای پرامپت‌نویسی
  • 61. نرم‌افزارهای مدیریت پرامپت
  • 62. پلتفرم‌های ارزیابی و اشتراک‌گذاری پرامپت
  • 63. چالش‌های پیش روی توسعه‌دهندگان در پرامپت‌نویسی
  • 64. راهکارهای غلبه بر چالش‌های پرامپت‌نویسی
  • 65. آینده پرامپت‌نویسی و مدل‌های زبانی
  • 66. روندهای جدید در طراحی پرامپت
  • 67. تأثیر پیشرفت سخت‌افزار بر پرامپت‌نویسی
  • 68. پرامپت‌نویسی برای مدل‌های کوچکتر و تخصصی‌تر
  • 69. ارتباط پرامپت‌نویسی با مهندسی دانش
  • 70. کاربرد LLM در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. پرامپت‌نویسی برای بازیابی اطلاعات
  • 72. بهبود تجربه کاربری با استفاده از LLM
  • 73. طراحی رابط‌های کاربری مبتنی بر زبان طبیعی
  • 74. پرامپت‌نویسی برای ارزیابی محتوا
  • 75. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از LLM
  • 76. دسترسی‌پذیری در طراحی پرامپت
  • 77. استانداردهای جهانی در پرامپت‌نویسی
  • 78. نقش پرامپت‌نویسی در نوآوری فناوری
  • 79. پرامپت‌نویسی برای آموزش زبان فارسی
  • 80. پرامپت‌نویسی برای کمک به پژوهشگران
  • 81. استفاده از LLM در حوزه سلامت (با رعایت ضوابط)
  • 82. پرامپپت‌نویسی برای تولید محتوای مذهبی (سازگار)
  • 83. پرامپت‌نویسی برای تحلیل متون تاریخی (سازگار)
  • 84. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای علمی (سازگار)
  • 85. پرامپت‌نویسی برای کمک به تصمیم‌گیری (سازگار)
  • 86. پرامپت‌نویسی برای مدیریت دانش سازمانی
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته در کنترل خروجی مدل
  • 88. پرامپت‌نویسی برای ایجاد خلاقیت در نرم‌افزار
  • 89. پرامپت‌نویسی برای کاربردهای فنی دقیق
  • 90. استفاده از LLM در تحلیل داده‌های مالی (سازگار)
  • 91. پرامپت‌نویسی برای شبیه‌سازی سناریوهای کسب‌وکار
  • 92. توسعه مدل‌های زبانی با تمرکز بر زبان فارسی
  • 93. آموزش پرامپت‌نویسی به جامعه توسعه‌دهندگان
  • 94. ایجاد منابع آموزشی استاندارد برای پرامپت‌نویسی
  • 95. اهمیت بازخورد در بهبود پرامپت‌ها
  • 96. راهنمای عملی برای طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 97. پرامپت‌نویسی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 98. ملاحظات شرعی و قانونی در پرامپت‌نویسی
  • 99. چارچوب‌های اخلاقی در استفاده از LLM
  • 100. تکنیک‌های پیشرفته برای اطمینان از انطباق خروجی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.