آموزش مهندسی پرامپت کاربردی برای سیستمهای هوش مصنوعی به زبان انگلیسی | زمان: 6 ساعت و 22 دقیقه | حجم: 3913 مگابایت | فرمت: MP4
بسیاری از متخصصان بر این باورند که محدودیت‌های سیستمهای هوش مصنوعی امروزی ناشی از ضعف مدل‌های زبانی است، اما واقعیت این است که شکست این سیستم‌ها اغلب از دستورالعمل‌های ضعیف، آزمایش‌نشده، ناامن یا مدیریت‌نشده ریشه می‌گیرد. این دوره آموزشی با هدف تغییر دیدگاه کاربران از نوشتن دستورالعمل‌های مبتنی بر «آزمون و خطا» به سمت یک رویکرد «مهندسی‌محور» طراحی شده است. در این مسیر، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه با دقت و سخت‌گیری مشابه در مهندسی نرم‌افزار، با دستورالعمل‌های هوش مصنوعی برخورد کنند و آن‌ها را به عنوان دارایی‌های ارزشمند تولیدی مدیریت نمایند. در بخش‌های مختلف این دوره، مفاهیم حیاتی مانند نسخه‌بندی دستورالعمل‌ها، انجام تست‌های A/B برای یافتن بهترین خروجی، و اجرای تست‌های رگرسیون جهت اطمینان از پایداری مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین تمرکز ویژه‌ای بر مباحث امنیت و بررسی‌های ایمنی وجود دارد تا از سوءاستفاده‌های احتمالی یا خروجی‌های نامطلوب جلوگیری شود. شرکت‌کنندگان از طریق آزمایشگاه‌های عملی و مثال‌های واقعی در دنیای تجارت، تجربه کسب می‌کنند که چگونه حتی کوچک‌ترین تغییر در ساختار یک دستورالعمل می‌تواند تأثیرات شگرف و تعیین‌کننده‌ای بر پارامترهای کلیدی پروژه داشته باشد. این پارامترها شامل دقت پاسخ‌دهی، هزینه‌های پردازشی، سرعت پاسخ‌دهی (Latency)، ایمنی داده‌ها و در نهایت قابلیت اطمینان کل سیستم هوش مصنوعی است.
عناوین این دوره آموزشی:
- مبانی مهندسی پرامپت
- مهندسی پرامپت در سطح محیط عملیاتی (Production)
- تکنیک‌های اصلی پرامپت‌نویسی
- تکنیک‌های استدلال و کنترل
- خروجی‌های ساختاریافته و قابلیت اطمینان داده‌ها
- مهندسی پرامپت برای کدنویسی و وظایف فنی
- مهندسی پرامپت برای سیستمهای هوش مصنوعی و عامل‌ها (Agents)
- پرامپت‌نویسی برای بازیابی تقویت‌شده با تولید (RAG)
- ارزیابی و بهینه‌سازی پرامپت
- اخلاق ایمنی و استحکام پرامپت