آموزش ChatGPT (چت جی پی تی)
-70%
4,792,000 تومان1,437,600 تومان
اگر هنگام کار با ابزارهای هوش مصنوعی پاسخهایی کلی، سطحی یا حتی نادرست دریافت میکنید، همیشه مشکل از خود ابزار نیست. نحوه بیان درخواست، اطلاعاتی که در اختیار مدل قرار میدهید و ساختار پرامپت میتوانند تأثیر زیادی روی کیفیت خروجی داشته باشند.
در دوره مهندسی پرامپت یاد میگیرید چگونه درخواستهای خود را به شکل دقیقتر و ساختاریافته طراحی کنید و از ابزارهایی مانند ChatGPT، Claude و Google Gemini کاربرد مؤثرتری بگیرید.
در این دوره با اصول و تکنیکهای Prompt Engineering، ساختار پرامپتهای حرفهای، System Prompt، کنترل خروجی، مدیریت خطا و کاربرد مهندسی پرامپت در تولید محتوا، کسبوکار، برنامهنویسی، تحلیل داده و یادگیری آشنا میشوید.
مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) مجموعهای از روشها برای طراحی و بهینهسازی دستورها و درخواستهایی است که به مدلهای هوش مصنوعی ارائه میکنیم.
به جای اینکه فقط یک سؤال ساده از AI بپرسید، در این دوره یاد میگیرید چگونه هدف، زمینه، محدودیتها و فرمت خروجی موردنظر خود را در پرامپت مشخص کنید تا تعامل دقیقتری با مدل داشته باشید.
در طول دوره با موضوعاتی مانند:
آشنا میشوید.
در این دوره یاد میگیرید چگونه به جای درخواستهای ساده و مبهم، پرامپتهایی طراحی کنید که هدف، زمینه و خروجی موردنظر را برای مدل مشخص کنند. از مبانی Prompt Engineering و ساختار پرامپت گرفته تا تکنیکهایی مانند Zero-Shot، Few-Shot، Chain-of-Thought و Iterative Prompting، مباحث دوره با تمرکز بر کاربردهای واقعی بررسی میشوند.
استفاده حرفهای از هوش مصنوعی فقط به انتخاب یک ابزار مناسب محدود نمیشود. اگر بدانید چگونه مسئله خود را برای مدل توضیح دهید، چه اطلاعاتی در اختیار آن قرار دهید و چه نوع خروجی بخواهید، میتوانید تعامل مؤثرتری با مدلهای مختلف داشته باشید.
در دوره مهندسی پرامپت این مهارت از مباحث پایه شروع میشود و سپس به کاربردهای مختلف آن در محتوا، کسبوکار، برنامهنویسی، تحلیل داده و یادگیری میرسد.
همچنین با نحوه تعامل بهتر با ابزارهایی مانند ChatGPT و Claude آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه متناسب با نوع مسئله، پرامپت مناسبتری طراحی کنید.
محتوای دوره را میتوان در چهار محور اصلی خلاصه کرد:
در کنار این موضوعات، مدیریت خطا، Hallucination و حریم خصوصی دادهها نیز بررسی میشوند.
یکی از اولین مهارتهایی که در مهندسی پرامپت باید یاد بگیرید، شناخت اجزای یک درخواست مؤثر است.
یک پرامپت حرفهای صرفاً یک سؤال نیست. بسته به نوع مسئله ممکن است شامل هدف، زمینه، اطلاعات ورودی، دستورالعمل، محدودیتها و فرمت خروجی باشد.
در این دوره با آناتومی یک پرامپت کامل آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه درخواستهای مبهم را به دستورهای واضحتر و قابل کنترلتر تبدیل کنید.
برای تمام مسائل نمیتوان از یک نوع پرامپت استفاده کرد. به همین دلیل، تکنیکهای مختلفی برای موقعیتهای متفاوت وجود دارند.
در این دوره با روشهایی مانند موارد زیر آشنا میشوید:
شناخت این تکنیکها به شما کمک میکند هنگام کار با مدلهای مختلف، رویکرد مناسبتری برای رسیدن به خروجی موردنظر انتخاب کنید.
یکی از مهمترین کاربردهای مهندسی پرامپت، کار با مدلهای مکالمهای مانند ChatGPT است.
در آموزش ChatGPT صرفاً یادگیری قابلیتهای ابزار کافی نیست؛ نحوه تعریف مسئله و طراحی درخواست نیز اهمیت زیادی دارد.
با استفاده از اصول Prompt Engineering میتوانید برای کارهایی مانند تولید محتوا، ایدهپردازی، تحقیق، برنامهنویسی، تحلیل و یادگیری، درخواستهای دقیقتری طراحی کنید.
هدف این دوره، آموزش یک سری پرامپت آماده نیست؛ بلکه یادگیری اصولی است که بتوانید بر اساس نیاز خود پرامپت ایجاد و اصلاح کنید.
Claude یکی دیگر از مدلهای مطرح هوش مصنوعی است که میتوان از آن برای کار با متن، تحلیل، تولید محتوا، برنامهنویسی و بسیاری از وظایف دیگر استفاده کرد.
در آموزش Claude نیز همانند سایر مدلهای هوش مصنوعی، نحوه تعریف مسئله و ارائه دستورالعمل مناسب اهمیت دارد.
در این دوره یاد میگیرید اصول مهندسی پرامپت را در تعامل با مدلهای مختلف به کار بگیرید و درخواستهای خود را بر اساس نوع خروجی موردنظر تنظیم کنید.
یکی دیگر از موضوعات مهم دوره، System Prompt است.
System Prompt میتواند برای مشخص کردن رفتار، نقش، دستورالعملها و محدودیتهای موردنظر مدل استفاده شود.
در این بخش با روشهای طراحی پرامپتهای سیستمی و کنترل ساختار خروجی آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه خواستههای خود را با جزئیات بیشتری به مدل منتقل کنید.
یکی از کاربردهای مهم Prompt Engineering، استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند تولید محتواست.
با طراحی پرامپت مناسب میتوانید از AI برای فعالیتهایی مانند:
کمک بگیرید.
هدف، تولید محتوای عمومی و تکراری نیست؛ بلکه یادگیری نحوه تعریف دقیق مخاطب، موضوع، لحن و فرمت خروجی برای رسیدن به نتیجهای متناسب با نیاز شماست.
AI میتواند در بسیاری از فعالیتهای روزمره کسبوکار نیز به عنوان یک ابزار کمکی استفاده شود.
در این دوره کاربرد مهندسی پرامپت در زمینههایی مانند تحقیق بازار، ایدهپردازی، پاسخ به ایمیلها و اتوماسیون فرآیندهای کاری بررسی میشود.
با یادگیری طراحی درخواستهای دقیقتر، میتوانید از مدلهای هوش مصنوعی برای انجام بخشی از وظایف تکراری یا تحلیل مسائل کاری کمک بگیرید.
مدلهای هوش مصنوعی میتوانند به عنوان یک Copilot در فرآیند توسعه نرمافزار مورد استفاده قرار بگیرند.
در این دوره با مفهوم Copilot Mindset آشنا میشوید و کاربرد Prompt Engineering را در زمینههایی مانند:
بررسی میکنید.
هدف این است که برنامهنویس بتواند مسئله را به شکل مناسبی برای AI توضیح دهد و صرفاً به دریافت کد بدون درک فرآیند وابسته نباشد.
یکی دیگر از کاربردهای مهندسی پرامپت، کمک گرفتن از مدلهای AI در تحلیل داده است.
هرچه مسئله، دادههای ورودی و نوع خروجی موردنظر دقیقتر مشخص شوند، امکان دریافت خروجی ساختاریافتهتر افزایش پیدا میکند.
در این دوره با کاربرد پرامپت در تحلیل مسائل و دادهها آشنا میشوید و نحوه استفاده از AI به عنوان یک ابزار کمکی در فرآیند تحلیل را بررسی میکنید.
هوش مصنوعی میتواند به عنوان یک ابزار شخصی برای یادگیری نیز مورد استفاده قرار گیرد.
در دوره مهندسی پرامپت، ایده طراحی یک Personal Learning Engine با کمک AI بررسی میشود تا بتوانید از مدل برای توضیح مفاهیم، تمرین، پرسشوپاسخ و ساخت مسیر یادگیری شخصی استفاده کنید.
مدلهای هوش مصنوعی ممکن است در برخی شرایط اطلاعات نادرست یا غیرقابل اتکایی تولید کنند. بنابراین، استفاده حرفهای از AI تنها به طراحی پرامپت محدود نمیشود و شناخت محدودیتهای مدل نیز اهمیت دارد.
در این دوره با مفهوم Hallucination و روشهای مرتبط با مدیریت خطا آشنا میشوید و یاد میگیرید هنگام دریافت خروجی از مدل، محدودیتها و اعتبار اطلاعات را نیز در نظر بگیرید.
همچنین موضوع حریم خصوصی دادهها و استفاده مسئولانه از ابزارهای هوش مصنوعی مورد توجه قرار میگیرد.
خیر. برای شروع این دوره به دانش عمیق فنی یا تجربه قبلی در Prompt Engineering نیاز ندارید. دوره از مباحث پایه شروع میشود و سپس به تکنیکها و کاربردهای تخصصیتر میپردازد.
این دوره میتواند برای افراد مختلفی مفید باشد، از جمله:
اگر نمیدانید دوره مهندسی پرامپت با سطح و نیاز شما تناسب دارد یا خیر، میتوانید قبل از تهیه دوره از مشاوره رایگان لرن فایلز استفاده کنید تا مسیر یادگیری مناسب خود را بهتر مشخص کنید.
این دوره بیش از ۷۵ دقیقه آموزش دارد و مباحث Prompt Engineering را از اصول اولیه تا تکنیکها و کاربردهای مختلف دنبال میکند. ساختار دوره به شکلی طراحی شده است که بتوانید مفاهیم را مرحلهبهمرحله یاد بگیرید و آنها را در سناریوهای واقعی به کار ببرید.
برای شروع این دوره به پیشنیاز تخصصی نیاز ندارید.
پس از پایان دوره، دید ساختاریافتهتری نسبت به تعامل با مدلهای هوش مصنوعی خواهید داشت و میتوانید:
در این دوره، مهارتهای اصلی موردنیاز برای تعامل ساختاریافتهتر با مدلهای هوش مصنوعی را یاد میگیرید. از شناخت اجزای یک پرامپت گرفته تا استفاده از تکنیکهای مختلف و کاربرد AI در حوزههای تخصصی، مباحث دوره با تمرکز بر استفاده عملی ارائه میشوند.
مهمترین موضوعات دوره عبارتاند از:
استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT، Claude و Gemini تنها به ارسال یک سؤال و دریافت پاسخ محدود نمیشود. برای استفاده مؤثرتر از مدلهای هوش مصنوعی، باید بتوانید مسئله، زمینه، دستورالعمل و نتیجه موردنظر خود را به شکل مناسبی تعریف کنید.
دوره مهندسی پرامپت با تمرکز بر همین مهارت، شما را با اصول طراحی پرامپت، تکنیکهای مختلف Prompt Engineering و کاربرد آن در تولید محتوا، کسبوکار، برنامهنویسی، تحلیل داده و یادگیری آشنا میکند.
برای شروع یادگیری، دوره مهندسی پرامپت را تهیه کنید و آموزش را از مباحث پایه آغاز کنید. در ادامه با ساختار پرامپت، تکنیکهای مختلف و کاربرد آنها در سناریوهای واقعی آشنا میشوید و میتوانید این مهارت را در کار با ابزارهایی مانند ChatGPT و Claude به کار بگیرید.
ما در آکادمی لرن فایلز مهندسی پرامپت را به گونهای تدریس و تولید کردهایم که این دوره برای تمام افراد اعم از مبتدی و متخصص کاربرد لازم خود را داشته باشد، اما شما برای شروع این دوره نیاز به آموزش:
اگر به دنبال نقشه راه بعد از دوره مهندسی پرامپت هستید همراه ما باشید.
بعد از دوره آموزش مهندسی پرامپت اگر تمایل دارید به مسیر آموزشی خود ادامه دهید، به ترتیب زیر حرکت کنید:
این آموزش تاکنون نیاز به آپدیت نداشته است و کاملاً بروز می باشد!
چنانچه احساس میکنید این آموزش نیاز به آپدیت و بروزرسانی دارد لطفاً این موضوع را با ما در میان بگذارید.
هنوز بررسیای ثبت نشده است.