درک مهندسی پرامپت

آنچه یاد خواهید گرفت:

• این دوره به بررسی اصول، استراتژی‌ها و بهترین شیوه‌های مهندسی پرامپت می‌پردازد، که جنبه‌ای حیاتی در شکل‌دهی رفتار و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی است.
• چالش‌های دیجیتال و حل مسئله:
• خودآگاهی را بهبود می‌دهد و بینش‌هایی را در مورد الگوها و محرک‌ها ارائه می‌کند.
• به افراد کمک می‌کند تا در لحظه حضور داشته باشند، احساسات خود را بدون قضاوت مشاهده کنند و واکنش‌پذیری را کاهش دهند.

پیش نیازهای دوره

• بدون نیاز به تجربه برنامه‌نویسی

توضیحات دوره

این دوره به بررسی اصول، استراتژی‌ها و بهترین شیوه‌های مهندسی پرامپت می‌پردازد، که جنبه‌ای حیاتی در شکل‌دهی رفتار و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی است. دوره "درک مهندسی پرامپت" برای تجهیز فراگیران به دانش و مهارت‌های لازم برای تولید و استفاده مؤثر از پرامپت‌ها در برنامه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) طراحی شده است.

ماژول 1: آشنایی با مهندسی پرامپت

درس 1: اصول مهندسی پرامپت

• بررسی مهندسی پرامپت و اهمیت آن در NLP و ML
• زمینه تاریخی و تکامل رویکردهای مبتنی بر پرامپت

ماژول 2: انواع پرامپت‌ها و کاربردهای آن‌ها

درس 2: پرامپت‌های با پایان بسته

• درک و ایجاد پرامپت‌ها برای پاسخ‌های خاص
• کاربردها در سیستم‌های پرسش و پاسخ

درس 3: پرامپت‌های با پایان باز

• طراحی پرامپت‌ها برای پاسخ‌های خلاقانه
• کاربردها در مدل‌های تولید زبان

ماژول 3: استراتژی‌هایی برای پرامپت‌نویسی مؤثر

درس 4: پرامپت‌های کاوشگر

• طراحی پرامپت‌ها برای آشکار کردن سوگیری‌های مدل
• ملاحظات اخلاقی در استفاده از پرامپت‌های کاوشگر

درس 5: پرامپت‌های خصمانه 

• ایجاد پرامپت‌ها برای تست پایداری مدل‌ها
• بهبود استحکام از طریق پرامپت‌نویسی خصمانه

ماژول 4: بهینه‌سازی و تیونینگ دقیق با پرامپت‌ها

درس 6: تیونینگ دقیق مدل‌ها با پرامپت‌ها 

• تکنیک‌هایی برای گنجاندن پرامپت‌ها در طول آموزش مدل
• ایجاد تعادل بین تأثیر پرامپت و تعمیم‌پذیری

درس 7: بهینه‌سازی انتخاب پرامپت

• متدهایی برای انتخاب پرامپت‌های بهینه برای تسک های خاص
• سفارشی‌سازی پرامپت‌ها بر اساس رفتار مدل

ماژول 5: ارزیابی و کاهش سوگیری

درس 8: ارزیابی عملکرد پرامپت

• معیارها و متدولوژی های برای ارزیابی عملکرد مدل با پرامپت‌ها
• تفسیر و تحلیل نتایج

درس 9: کاهش سوگیری در مهندسی پرامپت

• استراتژی‌هایی برای شناسایی و رفع سوگیری‌های ناشی از پرامپت‌ها
• اطمینان از انصاف و فراگیری در مدل‌های مبتنی بر پرامپت

ماژول 6: کاربردهای واقعی و مطالعات موردی

درس 10: مطالعات موردی در مهندسی پرامپت 

• بررسی در پیاده‌سازی‌های موفق و چالش‌ها در سناریوهای دنیای واقعی
• درس های مهمان از متخصصان صنعت که تجربیات خود را به اشتراک می‌گذارند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

یادگیرندگان تازه‌کار و هر کسی که علاقه‌مند به اصول اولیه است.