اکسپرس 24
کتاب The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

کتاب The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

تگ‌ها: AI Prompt Design Few-shot Learning LLM Prompting پردازش زبان طبیعی تکنیک های پرامپت طراحی پرامپت مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری چند شات یادگیری صفر شات

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 The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning با Prompt

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
  • 2. مفهوم پرامپت و نقش آن در هوش مصنوعی
  • 3. اصول اولیه طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 4. انواع پرامپت‌ها: دستوری، پرسشی، توصیفی
  • 5. تفاوت پرامپت‌های باز و بسته
  • 6. اهمیت وضوح و دقت در پرامپت‌نویسی
  • 7. چگونه پرامپت‌های مبهم باعث خطا می‌شوند
  • 8. نمونه‌های موفق و ناموفق پرامپت‌نویسی
  • 9. یادگیری با نمونه‌های کم: تعریف و کاربرد
  • 10. چرا یادگیری با نمونه‌های کم مهم است؟
  • 11. تفاوت یادگیری با نمونه‌های کم با یادگیری سنتی
  • 12. تاریخچه و سیر تکاملی یادگیری با نمونه‌های کم
  • 13. کاربردهای یادگیری با نمونه‌های کم در پردازش زبان طبیعی
  • 14. یادگیری با نمونه‌های کم در ترجمه ماشینی
  • 15. یادگیری با نمونه‌های کم در خلاصه‌سازی متن
  • 16. یادگیری با نمونه‌های کم در تولید متن خلاق
  • 17. یادگیری با نمونه‌های کم در پاسخ به پرسش
  • 18. یادگیری با نمونه‌های کم در طبقه‌بندی متن
  • 19. یادگیری با نمونه‌های کم در استخراج اطلاعات
  • 20. یادگیری با نمونه‌های کم در تشخیص موجودیت نام‌دار
  • 21. یادگیری با نمونه‌های کم در تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
  • 22. یادگیری با نمونه‌های کم در تحلیل احساسات
  • 23. یادگیری با نمونه‌های کم در تولید کد
  • 24. یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی رابط کاربری
  • 25. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه پزشکی
  • 26. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه حقوق
  • 27. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه آموزش
  • 28. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مالی
  • 29. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه بازاریابی
  • 30. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه رسانه
  • 31. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه هنر
  • 32. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه علوم
  • 33. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مهندسی
  • 34. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه علوم اجتماعی
  • 35. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه فلسفه
  • 36. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه تاریخ
  • 37. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه زبان‌شناسی
  • 38. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه روانشناسی
  • 39. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه جامعه‌شناسی
  • 40. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه اقتصاد
  • 41. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مدیریت
  • 42. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه فناوری اطلاعات
  • 43. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه امنیت سایبری
  • 44. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه داده‌کاوی
  • 45. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه هوش مصنوعی
  • 46. روش‌های اصلی یادگیری با نمونه‌های کم
  • 47. یادگیری تطبیقی (Meta-learning)
  • 48. یادگیری مبتنی بر شباهت (Similarity-based learning)
  • 49. یادگیری مبتنی بر تولید (Generative learning)
  • 50. یادگیری مبتنی بر رگرسیون (Regression-based learning)
  • 51. یادگیری مبتنی بر چند وظیفه‌ای (Multi-task learning)
  • 52. یادگیری مبتنی بر انتقال (Transfer learning)
  • 53. یادگیری با نمونه‌های کم در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 54. پرامپت‌نویسی پیشرفته برای یادگیری با نمونه‌های کم
  • 55. تکنیک زنجیره فکری (Chain-of-Thought prompting)
  • 56. تکنیک استدلال گام به گام (Step-by-step reasoning)
  • 57. تکنیک خودسازگاری (Self-consistency)
  • 58. تکنیک خودتکرار (Self-reflection)
  • 59. تکنیک سوال و جواب (Question answering)
  • 60. تکنیک نمونه‌سازی (Few-shot exemplars)
  • 61. تکنیک تولید مثال (Example generation)
  • 62. تکنیک ترکیب پرامپت (Prompt composition)
  • 63. تکنیک بهینه‌سازی پرامپت (Prompt optimization)
  • 64. تکنیک ارزیابی پرامپت (Prompt evaluation)
  • 65. تکنیک تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
  • 66. چالش‌های یادگیری با نمونه‌های کم
  • 67. نیاز به داده‌های با کیفیت
  • 68. مقیاس‌پذیری روش‌ها
  • 69. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 70. پایداری و قابلیت اطمینان
  • 71. ارزیابی عملکرد
  • 72. کاربرد عملی یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
  • 73. مطالعات موردی موفق
  • 74. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 75. آینده یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
  • 76. روندهای نوظهور
  • 77. پیش‌بینی‌های تحقیقاتی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در یادگیری با نمونه‌های کم
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. سوگیری الگوریتمی
  • 81. مسئولیت‌پذیری
  • 82. امنیت مدل‌ها
  • 83. آموزش و توسعه مهارت‌های پرامپت‌نویسی
  • 84. منابع آموزشی و ابزارها
  • 85. کارگاه‌های عملی
  • 86. انجمن‌های تخصصی
  • 87. مسیر شغلی در پرامپت‌نویسی
  • 88. فرصت‌های شغلی
  • 89. مهارت‌های مورد نیاز
  • 90. نقش پرامپت‌نویسان در سازمان‌ها
  • 91. اصول طراحی پرامپت برای مدل‌های زبانی فارسی
  • 92. چالش‌های زبان فارسی در پرامپت‌نویسی
  • 93. تکنیک‌های خاص برای زبان فارسی
  • 94. نمونه‌های عملی پرامپت‌نویسی فارسی
  • 95. طراحی پرامپت برای موضوعات حساس در چارچوب قوانین ایران
  • 96. ملاحظات فقهی در طراحی پرامپت
  • 97. ملاحظات فرهنگی در طراحی پرامپت
  • 98. ملاحظات قانونی در طراحی پرامپت
  • 99. ایجاد پرامپت‌های سازگار با ارزش‌های اسلامی و ایرانی
  • 100. ارزیابی نهایی پرامپت‌ها با توجه به الزامات

📚 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.