[جدید] آزمون های تمرینی مهندسی سریع - سوالات مصاحبه

دانلود [NEW] Prompt Engineering Practice Tests- Interview Questions

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: مهندسی سریع برای مصاحبه، آزمون کتبی و صدور گواهینامه را از طریق آزمون‌های تمرینی (MCQs) بیاموزید: برای همه سطوح، اصول اولیه مهندسی سریع را بیاموزید تا اعلان‌های مختصر و مؤثر برای مدل‌های هوش مصنوعی مانند GPT-4 را بهبود بخشد و دقت و ارتباط را در برنامه‌های مختلف بهبود بخشد. تکنیک های پیشرفته ای مانند Chain-of-Thought، In-Context، Dynamic، Zero-Shot و Few-Shot را برای شکستن وظایف پیچیده و بهبود خروجی های مدل اعمال کنید. اصول طراحی سریع، بهینه سازی پاسخ ها، ایجاد اعلان های دقیق برای به حداکثر رساندن دقت مدل هوش مصنوعی، و ارتباط در موارد مختلف استفاده را درک کنید. خودکارسازی آزمایش و بهینه سازی سریع با ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی، پیاده سازی استراتژی های اتوماسیون برای آزمایش و اصلاح سریع با استفاده از ابزارها و پلتفرم های هوش مصنوعی طراحی و اجرای استراتژی های مهندسی سریع عملی، بهینه سازی سیستم های سریع برای برنامه های کاربردی دنیای واقعی در تجارت، خلاقیت و تحقیق. آموزش نحوه استفاده از دستورات در یک حوزه خاص مانند NLP، پشتیبانی مشتری، تحقیقات، مراقبت های بهداشتی، منابع انسانی، مدیریت پروژه، برنامه نویسی، ایجاد محتوا، امور مالی پیش نیازها: بدون پیش نیازهای آموزشی خاص: به هیچ مدرک رسمی یا گواهینامه قبلی نیاز ندارید. در اکثر دوره های مهندسی سریع ثبت نام کنید. بدون نیاز به دانش برنامه نویسی: اکثر دوره های مهندسی سریع نیازی به دانش قبلی در زمینه برنامه نویسی یا مهندسی نرم افزار ندارند. آنها برای کاربرانی با پیشینه های مختلف طراحی شده اند. مهارت های اولیه کامپیوتر: شما باید با عملیات اولیه کامپیوتر مانند استفاده از مرورگر وب، اجرای نرم افزار و پیمایش در اینترنت آشنا باشید. علاقه به مدل‌های هوش مصنوعی: آشنایی با مفهوم کلی مدل‌های هوش مصنوعی و محدودیت‌های آن‌ها می‌تواند مفید باشد، اما برای مبتدیان اجباری نیست. برخی از مفاهیم قبلاً در مجموعه تمرینی مقدماتی این دوره گنجانده شده است. مهارت‌های نوشتاری و ارتباطی: از آنجایی که مهندسی سریع شامل ایجاد اعلان‌های مؤثر است، ارتباطات نوشتاری خوب برای تعریف واضح وظایف مدل‌های هوش مصنوعی مفید است.

چه قصد دارید شغلی به دست آورید یا صرفاً بخواهید دانش خود را افزایش دهید، این دوره به شما کمک می کند تا با اطمینان در دنیای مهندسی سریع حرکت کنید.

چه خواهید آموخت؟

مفاهیم + تمرین = تسلط

این دوره فراتر از تئوری است و به شما فرصت کافی می دهد تا دانش خود را از طریق سناریوهای عملی در دنیای واقعی آزمایش کنید. یاد خواهید گرفت که چگونه برای کارهای ساده و پیچیده دستورات را بسازید و به دقت تنظیم کنید.

مفهوم با عملی: از طریق آزمون‌های تمرینی، درک قوی از مفاهیم ایجاد می‌کنید و تعداد زیادی از مثال‌های سریع را برای تقویت مهارت‌های پیشنهادی خود کشف خواهید کرد.

انواع سوال:

سؤالات مبتنی بر مفهوم: دانش پایه خود را در مهندسی سریع آزمایش کنید.
پرسش‌های مبتنی بر سناریو: مهارت‌های خود را در موقعیت‌های دنیای واقعی، از بهینه‌سازی پاسخ‌ها تا رسیدگی به خرابی‌های مدل هوش مصنوعی، به کار ببرید.
سؤالات تک انتخابی: روی مفاهیم کلیدی با سؤالاتی که به یک پاسخ صحیح نیاز دارند تمرکز کنید.
سؤالات چند انتخابی: با سناریوهای پیچیده تری مقابله کنید که به درک عمیق تر و شناسایی چندین پاسخ صحیح نیاز دارند.
به اصول مهندسی سریع بپردازید.
سوالات آزمون تمرینی را که چالش‌های دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند، حل کنید.
تقویت در طراحی اعلان‌ها برای موارد استفاده مختلف را درک کنید.

طیف گسترده ای از موضوعات:

مقدمه ای بر مهندسی سریع
- نمای اجمالی مهندسی سریع: تعریف، اهمیت و کاربردهای آن در هوش مصنوعی.
- تاریخچه و تکامل: چگونه مهندسی سریع با پیشرفت‌های هوش مصنوعی تکامل یافته است.
درک مدل های زبان
- اصول مدل‌هایی مانند GPT-3، GPT-4 و موارد دیگر.
- فرآیند آموزش: نحوه آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبان.
- مقایسه مدل‌های زبان: GPT، BERT، T5، و غیره.
اصول اصلی طراحی سریع
- ساختار و مؤلفه‌های سریع مؤثر.
- تاثیر توکن سازی بر تفسیر.
- اهمیت ارتباط متنی برای پاسخ‌های دقیق.
تکنیک‌هایی برای مهندسی سریع مؤثر
- پیشنهاد زنجیره‌ای از فکر: تقسیم وظایف پیچیده به اعلان‌های ساده‌تر.
- تکنیک های یادگیری صفر-شات، چند شات، چند شات.
- تنظیم و بهینه سازی سریع برای خروجی های متناسب.
استراتژی های پیشنهادی پیشرفته
- یادگیری درون زمینه برای هدایت رفتار مدل.
- آبشار اعلان: استفاده از دنباله ای از دستورات برای نتایج پیچیده.
- اعلام پویا: تطبیق درخواست‌ها بر اساس پاسخ‌های هوش مصنوعی.
اخلاق و تعصب در مهندسی سریع
- چگونه درخواست‌ها می‌توانند سوگیری را معرفی یا کاهش دهند.
- ملاحظات اخلاقی و استراتژی‌های کاهش تعصب در دنیای واقعی.
از موارد و برنامه های کاربردی
استفاده کنید
- برنامه های تجاری: پشتیبانی مشتری، ایجاد محتوا.
- کارهای خلاقانه: نوشتن، تولید هنر.
- تحقیق علمی: تجزیه و تحلیل داده ها، تولید فرضیه.
ابزارها و بسترها برای مهندسی سریع
- پلتفرم‌های هوش مصنوعی مانند OpenAI، ChatGPT، Google Gemini، Microsoft Copilot، Cluade AI و غیره.
- ادغام API برای برنامه های کاربردی مبتنی بر درخواست.
- تست خودکار سریع با اسکریپت ها و ابزارها.
مطالعات موردی و نمونه های دنیای واقعی
- داستان های موفقیت و تجزیه و تحلیل شکست در طراحی سریع.
- پروژه های عملی برای استفاده عملی از دانش.
بهترین شیوه ها و مشکلات رایج
- بایدها و نبایدهای مهندسی سریع.
- تکنیک های اشکال زدایی و اصلاح.
آینده مهندسی سریع
- روندها و نوآوری های نوظهور در هوش مصنوعی.
- بحث‌هایی در مورد نقش مهندسی سریع در AGI (هوش عمومی مصنوعی).
آزمایشگاه‌ها و تمرین‌های تعاملی
- فرصت هایی برای آزمایش فوری و بازخورد در زمان واقعی.
گواهینامه و مسیرهای شغلی
- راهنمای گواهینامه های صنعت و نقش های شغلی در مهندسی سریع.

تمرکز اضافی روی موضوعات زیر:

طراحی ساختار اعلان: یاد بگیرید که چگونه پیام‌های مؤثر و کارآمد بسازید.
درخواست متنی: درک کنید که چگونه زمینه دقت پاسخ را بهبود می بخشد.
بهینه سازی تنظیم سریع: دستورات را برای موارد استفاده پیشرفته تنظیم کنید.

تمرین کامل می‌کند:

تست های تمرینی جامع: با طیف گسترده ای از سوالات تمرینی خود را به چالش بکشید.
توضیحات تفصیلی: برای هر سوال توضیح عمیقی دریافت کنید تا مطمئن شوید که پاسخ‌های صحیح و نادرست و مفهوم پشت آن را درک می‌کنید.

چرا این دوره را بگذرانید؟

آماده مصاحبه: مصاحبه های مهندسی سریع را با سوالات تمرینی که به دقت ایجاد شده اند، تمرین کنید.
رویکرد عملی: تست‌های عملی سناریوهای دنیای واقعی را که در شغل یا پروژه‌های خود با آن مواجه خواهید شد، منعکس می‌کنند.
یادگیری مستمر: با روندهای در حال تحول هوش مصنوعی و تکنیک های بهینه سازی سریع به روز بمانید.

چه کسی باید ثبت نام کند؟

متخصصان و علاقه مندان به هوش مصنوعی که می خواهند مهارت های خود را افزایش دهند.
جویندگان کار با هدف شکستن مصاحبه ها در حوزه هوش مصنوعی.
دانشجویان و توسعه دهندگانی که به دنبال ارتقای دانش خود در زمینه مهندسی سریع هستند.

در پایان این دوره، شما درک قوی از مفاهیم نظری و ابزارهای عملی مورد نیاز برای برتری در مهندسی سریع خواهید داشت. چه بخواهید برنامه‌های هوش مصنوعی خلاقانه توسعه دهید یا سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای سازمان خود بهینه کنید، این دوره دانش و تجربه عملی برای موفقیت در اختیار شما قرار می‌دهد.

در اینجا چند نمونه سوال وجود دارد:

Q#1. شما به هوش مصنوعی نیاز دارید تا یک روش پزشکی پیچیده را برای مخاطبان عمومی توضیح دهید. کدام یک از دستورات زیر بهتر عمل می کند؟
الف) "جراحی قلب باز را به زبان ساده توضیح دهید."
B) "درباره جراحی قلب به من بگویید."
C) "جراحی قلب باز را با اصطلاحات پزشکی دقیق توضیح دهید."
د) "یک بیانیه مختصر در مورد جراحی مربوط به قلب ارائه دهید."

پاسخ: A
توضیح:

گزینه A (صحیح): این اعلان روش (جراحی قلب باز) را مشخص می‌کند و به زبان ساده توضیح می‌دهد که آن را برای مخاطبان عمومی مناسب می‌کند.
گزینه B (نادرست): این درخواست مبهم است و مشخص نمی کند که چه جنبه ای از جراحی قلب توضیح داده شود یا سطح دانش مخاطبان چیست.
گزینه C (نادرست): در حالی که این درخواست اطلاعات دقیقی را می‌خواهد، اما به مخاطبان عمومی پاسخ نمی‌دهد، زیرا اصطلاحات پزشکی را می‌پرسد.
گزینه D (نادرست): این درخواست بیش از حد گسترده است و احتمالاً پاسخی سطحی ایجاد می کند که ممکن است شرایط لازم برای توضیح را برآورده نکند.

Q#2. کاربر از هوش مصنوعی برای درمان سرماخوردگی توصیه های پزشکی می خواهد. کدام یک از موارد زیر دقیق ترین و مفیدترین پاسخ را ارائه می دهد؟ (چند انتخابی)
الف) "لیستی از داروهای سرماخوردگی را به من بدهید."
B) "یک نمای کلی از علائم سرماخوردگی و گزینه های مدیریت، از جمله داروهای بدون نسخه و درمان های خانگی ارائه دهید."
ج) "علم سرماخوردگی را توضیح دهید."
D) "برای سرماخوردگی چه چیزی مصرف کنم؟"

پاسخ: ب، د
توضیح:

گزینه B (صحیح): این اعلان یک پاسخ جامع، از جمله علائم و طیف وسیعی از گزینه‌های مدیریتی را تضمین می‌کند.
گزینه D (درست): پرسیدن اینکه چه چیزی برای سرماخوردگی باید مصرف شود، به توصیه دقیق تری منجر می شود.
گزینه A (نادرست): یک لیست ساده از داروها ممکن است زمینه کافی برای مدیریت موثر را فراهم نکند.
گزینه C (نادرست): درک علم پشت سرماخوردگی جالب است اما توصیه های مدیریتی عملی ارائه نمی دهد.

Q#3. کدام یک از موارد زیر برای استفاده از یادگیری درون متنی یک دستور موثر است؟
A) "Translate: "Hola" → "Hello." اکنون، ترجمه کنید: "Gracias."
B) "یک جمله به زبان اسپانیایی بنویسید."
C) "ترجمه: "Goodbye" → "Adiós."
D) "فرآیند ترجمه را شرح دهید. "

پاسخ:

درست: A
نادرست است: B، C، D

توضیح:

صحیح (الف): یادگیری درون متنی از دستوری استفاده می‌کند که شامل مثال‌های قبلی برای هدایت کار جدید است.
نادرست (B، C، D): این گزینه‌ها نمونه‌های درون متنی را برای راهنمایی مدل ارائه نمی‌دهند.

Q#4. کدام پروژه عملی برای دانشجویان برای تمرین مهندسی سریع ایده آل است؟

الف) ایجاد یک ربات چت برای ایجاد پاسخ بر اساس سؤالات کاربر با استفاده از اعلان های مختلف.
B) توسعه یک پلت فرم تجارت الکترونیک با استفاده از جاوا اسکریپت و Node.js.
ج) ایجاد خط لوله یادگیری ماشین برای طبقه بندی تصاویر .
د) نوشتن پایان نامه در مورد پیشرفت های محاسبات کوانتومی.

پاسخ: الف) ایجاد یک ربات چت برای ایجاد پاسخ بر اساس سؤالات کاربر با استفاده از اعلان های مختلف.

توضیح:

درست است: الف) یک ربات چت با استفاده از اعلان‌های متنوع، روشی عملی و عملی برای تمرین تکنیک‌های مهندسی سریع است.
نادرست:
- B) این به جای مهندسی سریع، بر توسعه تمام پشته تمرکز دارد.
- ج) این به یادگیری ماشینی مربوط می‌شود، اما به تولید سریع مربوط نمی‌شود.
- د) نوشتن پایان نامه یک تمرین آکادمیک است، نه یک پروژه فوری عملی.

Q#5. شما وظیفه دارید فرآیند آزمایش چندین فرمان را برای یک ابزار خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی خودکار کنید. کدام یک از اقدامات زیر مفید خواهد بود؟
الف) ایجاد یک اسکریپت برای آزمایش دستورات به صورت انبوه
ب) آزمایش دستی هر فرمان یک به یک
ج) نظارت بر میزان موفقیت خروجی‌های سریع
د) تنظیم اسکریپت برای بهینه‌سازی عملکرد ضعیف درخواست

پاسخ: الف) ایجاد یک اسکریپت برای آزمایش دستورات به صورت انبوه،

ج) نظارت بر میزان موفقیت خروجی‌های سریع،

د) تنظیم اسکریپت برای بهینه سازی درخواست های ضعیف

توضیح:

A صحیح است زیرا آزمایش انبوه از طریق اسکریپت ها روند آزمایش را سرعت می بخشد.
C صحیح است زیرا نظارت بر میزان موفقیت به تشخیص اینکه کدام درخواست‌ها نیاز به بهبود دارند کمک می‌کند.
D صحیح است زیرا تنظیمات خودکار می تواند عملکرد سریع را افزایش دهد.
B نادرست است زیرا آزمایش دستی هدف اتوماسیون را شکست می دهد.

تمرین ها و آزمونها

تست های تمرینی Practice Tests

NLP، توکن‌سازی و جاسازی‌ها، GPT، GPT-4، GPT-4o، BERT، T5، مدل‌های توالی به دنباله و غیره. NLP, Tokenization & Embeddings, GPT, GPT-4, GPT-4o, BERT, T5, Sequence-to-Sequence Models etc.
مروری بر مهندسی سریع، تاریخچه و تکامل، اصول اساسی طراحی سریع Overview of Prompt Engineering, History & Evolution, Fundamental Principles of Prompt Design
تکنیک‌های مهندسی سریع، استراتژی‌های پیشنهادی پیشرفته، تعصب و اخلاق Effective Prompt Engineering Techniques, Advanced Prompting Strategies, Bias & Ethics
استفاده از موارد، برنامه‌ها، ابزارها و پلتفرم‌ها برای مهندسی سریع، مطالعات موردی، نمونه‌های دنیای واقعی Use Cases, Apps, Tools & Platforms for Prompt Engineering, Case Studies, Real-World Examples
بهترین روش‌ها و مشکلات رایج در Prompts، آینده مهندسی سریع، آزمایشگاه‌ها و تمرین‌ها Best Practices and Common Pitfalls in Prompts, Future of Prompt Engineering, Labs & Exercises
طراحی یک سیستم پیچیده بی درنگ، فرصت های شغلی و گواهینامه های صنعت Designing a Complex Real-time Prompt System, Career Opportunities & Industry Certifications