کارگاه آموزشی مهندســی پرامپت در هوش مصنوعی

محورهای  کارگاه مهندسی پرامپت:

1. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت:

   • تعریف پرامپت و اهمیت مهندسی آن

   • تاریخچه و پیشرفت پردازش زبان طبیعی (NLP) و پرامپتینگ

2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs):

   • مفهوم و معماری مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT و BERT)

   • تفاوت این مدل‌ها و کاربردهای آن‌ها

3. اصول مهندسی پرامپت:

   • طراحی پرامپت‌های مناسب برای وظایف مختلف

   • تکنیک‌های ساده‌سازی و بهینه‌سازی دستورات

   • استفاده از نقش برای زمینه‌سازی بهتر (Role-based prompting)

4. روش‌های پیشرفته در پرامپت‌نویسی:

   • زنجیره تفکر (Chain-of-Thought Reasoning)

   • پرامپت‌های چندمرحله‌ای (Multi-step Prompts)

   • مدیریت و کنترل پاسخ‌های خروجی

5. تکنیک‌های کاربردی در پرامپت‌نویسی:

   • شخصی‌‌سازی پرسش‌ها بر اساس نیاز پروژه

   • کار با پرامپت‌های طولانی و پیچیده

   • محدود کردن پاسخ (مثل تعیین قالب و سبک خاص)

6. مطالعه موارد استفاده (Case Studies):

   • مثال‌های واقعی در کسب‌وکار، آموزش، تحقیق و تولید محتوا

   • چگونگی انجام وظایف خاص مانند خلاصه‌سازی، ترجمه، تولید متن و پاسخ‌دهی هوشمند

7. ابزارها و منابع کمکی:

   • ابزارهایی برای آزمایش پرامپت‌ها (مانند Playground و APIهای مربوط به OpenAI)

   • معرفی منابع آنلاین، کتاب‌ها و پلتفرم‌های آموزشی

8. بحث و تمرین عملی:

   • رفع چالش‌ها و مشکلات رایج در طراحی پرامپت

   • تمرین با سناریوهای واقعی در صنایع مختلف (فناوری، بازاریابی، پزشکی، آموزش و غیره)

9. آینده مهندسی پرامپت:

   • پیش‌بینی مسیر پیشرفت این حوزه

   • تأثیرات بر روی شغل‌ها، آموزش و دیگر صنایع

اهداف این کارگاه:

• توانمندسازی شرکت‌کنندگان در استفاده اثربخش از مدل‌های هوش مصنوعی

• یادگیری اصول طراحی پرامپت‌های قوی و هوشمندانه

• استفاده بهینه از ابزار هوش مصنوعی برای حل مسائل واقعی

مخاطبان:

• دانش آموزان ، دانشجویان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و NLP

• مدیران و متخصصان کسب‌وکار

• توسعه‌دهندگان و محققان حوزه فناوری