گواهینامه +CompTIA AI Prompt
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
در این دوره قدرت ارتباطات هوش مصنوعی را کشف می کنید و با اصول پرامپت نویسی موثر و شیوه های اخلاقی آشنا می شوید.
آنچه یاد خواهید گرفت:
- اصول اولیه مهندسی هوش مصنوعی پرامپت را درک می کنید.
- مکانیک مدل های زبانی و NLP را بررسی می کنید.
- یاد می گیرید که پرامپت های هوش مصنوعی واضح و موثر ایجاد کنید.
- نقش کانتکس را در پاسخ های هوش مصنوعی تحلیل می کنید.
- بر ویژگی طراحی پرامپت های هوش مصنوعی تأکید می کنید.
- تصمیم گیری استراتژیک را با پرامپت های هوش مصنوعی افزایش می دهید.
- ملاحظات اخلاقی در ارتباطات هوش مصنوعی را بررسی می کنید.
- در مورد سوگیری، انصاف و شفافیت در سیستم های هوش مصنوعی بحث می کنید.
- اصول اخلاقی را در سناریوهای هوش مصنوعی واقعی اعمال می کنید.
- تاثیر هوش مصنوعی بر استراتژی های کسب و کار را بررسی کنید
- مطالعات موردی درباره نوآوری مبتنی بر هوش مصنوعی را تحلیل می کنید.
- فرصت هایی را برای بهبود بهره وری هوش مصنوعی شناسایی می کنید.
- روندهای فعلی در مهندسی پرامپت هوش مصنوعی را بررسی می کنید.
- با تحقیقات و نظریه های نوظهور هوش مصنوعی درگیر می شوید.
- یک ذهنیت استراتژیک برای اپلیکیشن هوش مصنوعی می سازید.
- برای پیشرفت های آینده در فناوری هوش مصنوعی آماده می شوید.
پیش نیازهای دوره
- بدون الزامات
توضیحات دوره
در عصری که با قدرت دگرگون کننده هوش مصنوعی تعریف می شود، توانایی برقراری ارتباط موثر با سیستم های هوش مصنوعی به عنوان یک مهارت حیاتی برای متخصصان در صنایع مختلف ظاهر شده است. این دوره یک بررسی جامع در زمینه زیربنای نظری مهندسی پرامپت هوش مصنوعی ارائه می دهد و دانشجویان را با دانش پیشرفته برای استفاده از پتانسیل فناوری های هوش مصنوعی مجهز می کند. این دوره با دقت طراحی شده تا درک عمیقی از اصول و روش هایی ارائه دهد که پایه ای برای موفقیت در هوش مصنوعی است و تضمین می کند که دانشجویان به خوبی برای ناوبری و استفاده از قابلیت های هوش مصنوعی در کانتکس های مختلف حرفه ای آماده هستند.
بخش قابل توجهی از دوره به درک ملاحظات اخلاقی ذاتی در ارتباطات هوش مصنوعی اختصاص دارد. همانطور که هوش مصنوعی همچنان در بخش های مختلف نفوذ می کند، پیامدهای اخلاقی تعامل هوش مصنوعی به طور فزاینده ای مهم می شود. دانشجویان با بحث های فکری پیرامون سوگیری، انصاف و شفافیت در سیستم های هوش مصنوعی درگیر شده و آگاهی انتقادی از نحوه تأثیر این عوامل بر نتایج پرامپت های هوش مصنوعی را تقویت می کنند. این تمرکز روی اخلاق تضمین می کند که فارغ التحصیلان این دوره نه تنها در جنبه های فنی پرامپت نویسی هوش مصنوعی مهارت دارند، بلکه متخصصانی وظیفه شناس هستند که می توانند دانش خود را مسئولانه در سناریوهای واقعی اعمال کنند.
علاوه بر ابعاد فنی و اخلاقی، این دوره بینش هایی را در مورد تأثیر گسترده تر مهندسی پرامپت هوش مصنوعی بر استراتژی های کسب و کار و عملیات های سازمانی ارائه می دهد. شرکت کنندگان مطالعات موردی و چارچوب های نظری را بررسی خواهند کرد که پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی را در بخش های مختلف نشان می دهد. با تحلیل این مثال ها، دانشجویان یک ذهنیت استراتژیک ایجاد می کنند که آن ها را قادر می سازد فرصت هایی را شناسایی کنند که در آن پرامپت نویسی هوش مصنوعی می تواند باعث نوآوری و کارایی در زمینه های مربوطه شود.
این دوره همچنین بر اهمیت همگام ماندن با روندها و پیشرفت های فعلی در فناوری هوش مصنوعی تاکید می کند. دانشجویان تشویق خواهند شد تا با تحقیقات پیشرفته و نظریه های نوظهور که آینده مهندسی پرامپت هوش مصنوعی را شکل می دهند، مشارکت کنند. این تعهد به یادگیری مداوم و کنجکاوی فکری تضمین می کند که شرکت کنندگان نه تنها برای چالش های فعلی آماده هستند، بلکه برای پیش بینی و انطباق با پیشرفت های آینده در این زمینه پویا نیز مجهز هستند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- متخصصان کسب و کار که هدفشان یکپارچه سازی هوش مصنوعی در تصمیم گیری استراتژیک است.
- دانشمندان داده که به دنبال مهارت های پیشرفته در مهندسی پرامپت هوش مصنوعی هستند.
- متخصصان IT که به دنبال افزایش مهارت ارتباطات هوش مصنوعی هستند.
- حامیان هوش مصنوعی اخلاقی که بر تعامل هوش مصنوعی مسئولانه تمرکز کردند.
- رهبران صنعت که علاقه مند به نوآوری و کارایی هوش مصنوعی محور هستند
- دانشگاهیانی که در حال بررسی اصول نظری پرامپت های هوش مصنوعی هستند.
- علاقه مندان هوش مصنوعی که مشتاق هستند تا با روندهای نوظهور هوش مصنوعی بروز بمانند.
- متخصصان در سراسر بخش ها که هدفشان استفاده از هوش مصنوعی برای حل مشکلات است.
گواهینامه +CompTIA AI Prompt
-
مقدمه بخش 01:48
-
بررسی گواهینامه - اسکوپ، اهمیت، و اهداف 07:07
-
مطالعه موردی - تقویت تعاملات هوش مصنوعی - نقش Angela در انتقال 05:51
-
درک نقش مهندسی پرامپت در سیستم های هوش مصنوعی 06:18
-
مطالعه موردی - افزایش عملکرد هوش مصنوع - نقش استراتژیک پرامپت 06:08
-
شایستگی های کلیدی و حوزه های دانش برای گواهینامه 05:33
-
مطالعه موردی - تحول در TechSolve - یکپارچه سازی هوش مصنوعی برای رقابت 07:16
-
ساختار آزمون گواهینامه و معیارهای ارزیابی 07:08
-
مطالعه موردی - تسلط به گواهینامه CompTIA AI Prompt+ Certification - بررسی Mark's 07:00
-
فرصت های حرفه ای با گواهینامه AI Prompt+ Certification 06:55
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی محور - استراتژیک بین المللی TechNova 05:44
-
خلاصه بخش 01:41
-
مقدمه بخش 02:15
-
مفاهیم اصلی هوش مصنوعی 07:47
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای نوآوری و برتری اخلاقی 07:46
-
پارادایم ها و الگوریتم های یادگیری ماشین 08:22
-
مطالعه موردی - کشف موفقیت در خرده فروشی - سفر TrendyMart با شوخ طبعی 06:09
-
معماری های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی 08:00
-
مطالعه موردی - پیشرفت در مراقبت های بهداشتی - CNNs و نوآوری هوش مصنوعی در من 06:04
-
پردازش زبان طبیعی - تکنیک ها و کاربردها 07:27
-
مطالعه موردی - پیشرفت مراقبت های بهداشتی با NLP - مجله LinguaTech 08:32
-
ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی 05:11
-
مطالعه موردی - ناوبری چالش های اخلاقی در سلامت هوش مصنوعی محور 06:57
-
خلاصه بخش 02:06
-
مقدمه بخش 01:32
-
تعریف پرامپت ها - ساختار و قابلیت 07:04
-
مطالعه موردی - بهینه سازی پرامپت های چت بات هوش مصنوعی - InnovateSoft's Stra 08:01
-
انواع پرامپت ها در مدل های هوش مصنوعی 06:48
-
مطالعه موردی - بهینه سازی چت بات های هوش مصنوعی - موفقیت InnovateAI با 07:00
-
طراحی پرامپت های موثر برای نتایج مطلوب 06:29
-
مطالعه موردی - کشف پتانسیل هوش مصنوعی - سفر نوآوری های Nexus 06:12
-
ارزیابی متریک های عملکرد پرامپت 07:51
-
مطالعه موردی - تقویت طراحی پرامپت هوش مصنوعی - سفر SolaraTech به 06:30
-
چالش های مهندسی پرامپت 06:38
-
مطالعه موردی - تسلط به شفافیت و ارتباط هوش مصنوعی - InfoSpher 06:40
-
خلاصه بخش 01:49
-
مقدمه بخش 02:10
-
بررسی مدل های زبانی در هوش مصنوعی 07:07
-
مطالعه موردی - استفاده از مدل های زبانی برای راه حل اخلاقی هوش مصنوعی 07:32
-
فرآیندهای آموزشی برای مدل های زبانی بزرگ 06:42
-
مطالعه موردی - پیشرفت هوش مصنوعی - ساخت LLM آگاه از زمینه برای Cus 05:45
-
درک تعبیه های متنی 06:54
-
مطالعه موردی - بهبود عملکرد چت بات با محتوای متنی 05:47
-
یادگیری انتقالی در مدل های زبانی 07:43
-
مطالعه موردی - بهینه سازی چت بات ها با یادگیری انتقالی - LingoT 06:15
-
محدودیت ها و قابلیت های مدل های زبانی 06:51
-
مطالعه موردی - بهینه سازی چت بات های هوش مصنوعی - مجله نوآوری های فین تک 06:21
-
خلاصه بخش 01:56
-
مقدمه بخش 02:08
-
تکنیک هایی برای بهینه سازی پرامپت 06:22
-
مطالعه موردی - به حداکثر رساندن کارایی هوش مصنوعی - سفر InnovAIs در حرفه 07:21
-
گنجاندن اطلاعات متنی در پرامپت ها 06:39
-
مطالعه موردی - تقویت چت بات های هوش مصنوعی - اپلیکیشن متنی TechNovas 05:53
-
رسیدگی به ابهام و ابهام در پرامپت ها 07:54
-
مطالعه موردی - افزایش عملکرد هوش مصنوعی - اپلیکیشن استراتژیک TechNovas 07:11
-
استفاده از پرامپت های چندوجهی 07:12
-
مطالعه موردی - یکپارچه سازی هوش مصنوعی چندوجهی - متحول کردن مشتری 06:31
-
متدهای پرامپت نویسی تطبیقی 05:36
-
مطالعه موردی - افزایش تجربه کاربر - پرامپت تطبیقی NovaAIs 07:04
-
خلاصه بخش 01:45
-
مقدمه بخش 01:50
-
اهمیت شفافیت مدل 07:15
-
مطالعه موردی - افزایش شفافیت مدل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - A C 06:25
-
تکنیک هایی برای تفسیر خروجی های مدل هوش مصنوعی 07:03
-
مطالعه موردی - افزایش اعتماد مالی از طریق تفسیر پذیری هوش مصنوعی 06:37
-
ارزیابی سوگیری و انصاف مدل 05:46
-
مطالعه موردی - تضمین انصاف در تشخیص های مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی محور 06:45
-
ابزارهایی برای افزایش توضیح پذیری مدل 06:51
-
مطالعه موردی - افزایش شفافیت مدل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - Tec 06:31
-
استانداردهای نظارتی برای تفسیرپذیری هوش مصنوعی 06:32
-
مطالعه موردی - افزایش قابلیت تفسیرپذیری هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - MedTe 06:49
-
خلاصه بخش 01:55
-
مقدمه بخش 02:08
-
متریک های ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی 06:11
-
مطالعه موردی - بهینه سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - چند بعدی MedTechs 08:00
-
تکنیک های اعتبارسنجی برای خروجی های هوش مصنوعی 06:26
-
مطالعه موردی - اطمینان از تشخیص هوش مصنوعی قابل اعتماد و منصفانه - یک مورد 06:58
-
اطمینان از قابلیت اطمینان و سازگاری در سیستم های هوش مصنوعی 05:40
-
مطالعه موردی - افزایش قابلیت اطمینان سیستم هوش مصنوعی - راه حل های MedTech 07:13
-
بنچ مارکینگ مدل های هوش مصنوعی در برابر استانداردها 07:04
-
مطالعه موردی - بنچ مارکینگ مدل های هوش مصنوعی - رویکرد InnovateTechs 05:53
-
شیوه های نظارت و ارزیابی مستمر 06:53
-
مطالعه موردی - هوش مصنوعی تطبیقی در مراقبت های بهداشتی - تضمین یکپارچگی 06:33
-
خلاصه بخش 01:32
-
مقدمه بخش 02:11
-
ملاحظات معماری برای یکپارچه سازی هوش مصنوعی 05:42
-
مطالعه موردی - استراتژی های معماری برای یکپارچه سازی هوش مصنوعی 07:18
-
APIs و فریمورک ها برای استقرار هوش مصنوعی 07:12
-
مطالعه موردی - تحول در مراقبت های بهداشتی با هوش مصنوعی - استراتژی InnovAIs 05:58
-
چالش های مقیاس پذیری در سیستم های هوش مصنوعی 07:00
-
مطالعه موردی - مقیاس بندی هوش مصنوعی - رویکرد استراتژیک TechNovas 06:37
-
تضمین امنیت در پیاده سازی های هوش مصنوعی 07:08
-
مطالعه موردی - افزایش امنیت هوش مصنوعی و حریم خصوصی در مراقبت های بهداشتی 07:01
-
نگهداری و بروزرسانی مدل های هوش مصنوعی مستقر 06:58
-
مطالعه موردی - نگهداری مدل هوش مصنوعی - استراتژی RetailTechs 06:28
-
خلاصه بخش 01:56
-
مقدمه بخش 02:12
-
استراتژی های جمع آوری داده برای هوش مصنوعی 05:25
-
مطالعه موردی - بهینه سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - MedTech Solutions' Da 06:40
-
تکنیک های پیش پردازش داده 07:04
-
مطالعه موردی - بهینه سازی هوش مصنوعی با پیش پردازش موثر داده 06:53
-
تضمین کیفیت و یکپارچگی داده 07:11
-
مطالعه موردی - تضمین کیفیت و یکپارچگی داده - FinTrac's Pat 06:15
-
مدیریت داده نامتعادل و نویزدار 06:59
-
مطالعه موردی - افزایش تشخیص بیماری نادر - مقابله با داده نامتعادل 06:44
-
شیوه های حاشیه نویسی و برچسب گذاری داده 07:05
-
مطالعه موردی - تسلط به حاشیه نویسی داده - مسیر DataVisions 06:42
-
خلاصه بخش 01:48
-
مقدمه بخش 02:09
-
آشنایی با فریمورک های اخلاقی هوش مصنوعی 07:46
-
مطالعه موردی - ناوبری اخلاق هوش مصنوعی - سفر HealthTechs 07:23
-
نگرانی های حفظ حریم خصوصی در اپلیکیشن های هوش مصنوعی 05:50
-
مطالعه موردی - ناوبری چالش های حریم خصوصی در هوش مصنوعی - محافظ داده 07:04
-
پرداختن به سوگیری و تبعیض در هوش مصنوعی 06:11
-
مطالعه موردی - تضمین انصاف - استخدام هوش مصنوعی محور در InnovateTechs 05:57
-
مطابقت با مقررات و استانداردهای هوش مصنوعی 06:07
-
مطالعه موردی - یکپارچه سازی هوش مصنوعی اخلاقی - انطباق به عنوان یک کاتالیزور 05:50
-
توسعه شیوه های هوش مصنوعی مسئول 07:53
-
مطالعه موردی - سفر هوش مصنوعی اخلاقی TechNovas - تضمین عدالت 06:57
-
خلاصه بخش 02:10
-
مقدمه بخش 01:50
-
شناسایی آسیب پذیری ها در مدل های هوش مصنوعی 06:11
-
مطالعه موردی - افزایش امنیت مدل هوش مصنوعی - استراتژی SafeDrives 07:00
-
حملات خصمانه به سیستم های هوش مصنوعی 06:26
-
مطالعه موردی - افزایش انعطاف پذیری هوش مصنوعی - مقابله با موارد متضاد 06:01
-
پیاده سازی اقدامات امنیتی قوی 05:41
-
مطالعه موردی - ایمن سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - MedDatas جامع 07:14
-
پاسخ به حادثه برای نقض امنیت هوش مصنوعی 07:10
-
مطالعه موردی - افزایش امنیت هوش مصنوعی - پاسخ CypherTechs 06:55
-
استانداردهای انطباق با امنیت هوش مصنوعی 07:06
-
مطالعه موردی - تضمین امنیت و انصاف هوش مصنوعی - رویکرد MedAIs 07:12
-
خلاصه بخش 02:07
-
مقدمه بخش 02:14
-
طراحی رابط های هوش مصنوعی کاربر محور 05:36
-
مطالعه موردی - طراحی رابط های هوش مصنوعی کاربر محور - NexiTech's 06:12
-
افزایش اعتماد کاربران به سیستم های هوش مصنوعی 06:07
-
مطالعه موردی - ایجاد اعتماد در تشخیص هوش مصنوعی - شفافیت 06:23
-
مدیریت انتظارات کاربر با هوش مصنوعی 05:53
-
مطالعه موردی - ناوبری پیاده سازی هوش مصنوعی - همسویی نوآوری 06:35
-
مکانیسم های بازخورد در کاربردهای هوش مصنوعی 06:52
-
مطالعه موردی - بهینه سازی سیستم های هوش مصنوعی از طریق بازخورد موثر 06:04
-
بهبود دسترسی در راه حل های هوش مصنوعی 05:51
-
مطالعه موردی - سفر InnovateAIs - ایجاد راه حل قابل دسترسی هوش مصنوعی 06:20
-
خلاصه بخش 02:01
-
مقدمه بخش 02:08
-
کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی 06:49
-
مطالعه موردی - یکپارچه سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - ایجاد تعادل در نوآوری 06:19
-
سرویس های مالی و نوآوری های هوش مصنوعی 06:59
-
مطالعه موردی - تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در سرویس های مالی 06:16
-
هوش مصنوعی در تولید و اتوماسیون 06:32
-
مطالعه موردی - تحول در هوش مصنوعی TechNovas - متحول کردن 07:23
-
تبدیلات صنعت خرده فروشی با هوش مصنوعی 07:50
-
مطالعه موردی - متحول کردن خرده فروشی - تحول هوش مصنوعی محور ShopSmart 07:34
-
هوش مصنوعی در ارتباطات و شبکه سازی 08:03
-
مطالعه موردی - تحول هوش مصنوعی در ارتباطات - TechTels 06:38
-
خلاصه بخش 01:48
-
مقدمه بخش 01:58
-
برنامه ریزی و راه اندازی پروژه های هوش مصنوعی 06:26
-
مطالعه موردی - استفاده از هوش مصنوعی برای کارایی - استراتژی TechNova 05:43
-
تخصیص منابع برای توسعه هوش مصنوعی 07:11
-
مطالعه موردی - تخصیص منابع استراتژیک در هوش مصنوعی - InnovateAI 06:24
-
مدیریت ریسک در پروژه های هوش مصنوعی 06:57
-
مطالعه موردی - استقرار هوش مصنوعی اخلاقی - استراتژی های مدیریت ریسک 06:31
-
متدولوژی های چابک برای توسعه هوش مصنوعی 07:28
-
مطالعه موردی - استراتژی های چابک در هوش مصنوعی - پروژه InnovateAI NLP 06:48
-
ارزیابی نتایج پروژه هوش مصنوعی 07:01
-
مطالعه موردی - تحول در خدمات به مشتری - TechNovas کل نگر 05:47
-
خلاصه بخش 01:54
-
مقدمه بخش 02:08
-
تکنیک هایی برای افزایش کارایی پرامپت 06:39
-
مطالعه موردی - بهینه سازی کارایی پرامپت هوش مصنوعی - مطالعه موردی 06:22
-
معماری های مقیاس پذیر برای عملیات های پرامپت در مقیاس بزرگ 06:39
-
مطالعه موردی - معماری های هوش مصنوعی مقیاس پذیر - تحول در مراقبت های بهداشتی 06:35
-
بهینه سازی عملکرد پرامپت در بین مدل های متنوع هوش مصنوعی 06:04
-
مطالعه موردی - بهینه سازی تعامل هوش مصنوعی - مهندسی پرامپت DialAssists 06:01
-
مدیریت منابع برای سیستم های پرامپت با کارایی بالا 05:22
-
مطالعه موردی - بهینه سازی سیستم های هوش مصنوعی - مدیریت منابع استراتژیک 08:02
-
حفظ سازگاری در پیاده سازی پرامپت های مقیاس پذیر 07:25
-
مطالعه موردی - مهندسی پرامپت مقیاس پذیر - اطمینان از سازگاری 07:44
-
خلاصه بخش 02:05
-
نتیجه گیری 03:05
مشخصات آموزش
گواهینامه +CompTIA AI Prompt
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:181
- مدت زمان :17:44:29
- حجم :10.5GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy