مسترکلاس جامع مهندسی پرامپت: آموزش عملی و کاربردی [۲۰۲۶] - آخرین آپدیت

دانلود Practical Prompt Engineering Masterclass: Hands-On [2026]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این ورکشاپ مهندسی پرامپت را از سطح صفر تا پیشرفته پوشش می‌دهد || نمایش کاملاً عملی | بدون حاشیه اصول اصلی خلق پرامپت‌های مؤثر برای هوش مصنوعی را بیاموزید. برنامه‌های پیچیده مبتنی بر پرامپت برای زندگی، کسب‌وکار یا تحصیلات خود ایجاد کنید. الگوهای مختلف پرامپت‌نویسی برای بهره‌برداری از قابلیت‌های قدرتمند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM). به‌کارگیری الگوهایی مانند Persona و اصلاح سؤالات برای تعاملات بهتر با هوش مصنوعی. ورود به دنیای Few-Shot Prompting و زنجیره افکار (Chain of Thought) برای حل وظایف پیچیده. درک نحوه عملکرد مدل‌های زبانی برای ارتقای مهارت‌های پرامپت‌نویسی. استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت خلاقیت با الگوهای Game Play و Template. پیاده‌سازی الگوهای ترکیبی و فیلترینگ معنایی (Semantic Filtering) برای خروجی‌های دقیق. شرکت در تمرینات عملی برای حل چالش‌های دنیای واقعی. تجهیز خود به مهارت‌های پیشرو برای تضمین آینده شغلی. پیش نیازها: برای توسعه مهارت‌های هوش مصنوعی، هیچ پیش‌نیازی لازم نیست.

به دوره مهندسی پرامپتخوش آمدید؛ دوره‌ای که طراحی شده تا شما را به مهارت‌ها و دانش ضروری برای تسلط بر هنر خلق پرامپت‌های مؤثر برای مدل‌هایی مانند ChatGPT مجهز کند. این دوره برای ارائه یک تجربه یادگیری جامع، به چندین بخش کلیدی تقسیم شده است.


آشنایی با مهندسی پرامپت:

در این بخش، مفاهیم بنیادی مهندسی پرامپت را خواهید آموخت، از جمله:

  • اهمیت پرامپت‌ها در تعاملات با هوش مصنوعی

  • درک نحوه پردازش و پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی مانند ChatGPT به پرامپت‌ها

  • اصطلاحات کلیدی و اصولی که زیربنای خلق پرامپت‌های مؤثر هستند


خلق پرامپت‌های مؤثر:

در تکنیک‌های ایجاد پرامپت‌های باکیفیت که منجر به پاسخ‌های دقیق و مرتبط می‌شوند عمیق شوید. موضوعات شامل:

  • شناسایی ویژگی‌های پرامپت‌های مؤثر

  • ساختاردهی به پرامپت‌ها برای شفافیت و دقت بیشتر

  • بهره‌گیری از تکنیک‌های مختلف مانند zero-shot، few-shotو زنجیره افکار (chain-of-thought)


کاربردهای عملی و سناریوهای واقعی:

بررسی نحوه کاربرد مهندسی پرامپت در حوزه‌های مختلف. این بخش شامل موارد زیر است:

  • مطالعه موردی کاربردهای موفق پرامپت در کسب‌وکار، آموزش و تولید محتوا

  • پروژه‌های عملی که در آن پرامپت‌هایی برای وظایف خاص مانند تولید گزارش، خلاصه‌سازی مقالات یا توسعه محتوای خلاقانه ایجاد می‌کنید


تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت:

برای کسانی که به دنبال تعمیق تخصص خود هستند، این بخش بر استراتژی‌های پیشرفته متمرکز است، از جمله:

  • تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت‌ها بر اساس بازخورد و ارزیابی

  • تجزیه مسئله و روش‌های یادگیری در متن (in-context learning)

  • بررسی ملاحظات اخلاقی در مهندسی پرامپت


نتیجه‌گیری و مسیرهای یادگیری آینده

با تکمیل این دوره، شما نه تنها به مهارت‌های عملی، بلکه به ذهنیتی مجهز می‌شوید که برای یادگیری مستمر در حوزه به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی آماده است. همچنین راهنمایی‌هایی در مورد منابع تکمیلی و دوره‌های پیشرفته برای ادامه مسیرتان دریافت خواهید کرد. همین امروز ثبت‌نام کنید تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی را از طریق مهندسی پرامپت مؤثر آزاد کنید!


سرفصل ها و درس ها

خوش‌آمدگویی به ورکشاپ مهندسی پرامپت Welcome to Prompt Engineering Workshop

  • پیش‌نمایش دوره: ایجاد برنامه غذایی تلفیقی و بازی ریاضی Course Teaser: Creating a Fusion Cuisine Meal Plan and Math Game

  • پیش‌نمایش دوره: استفاده از الگوی Persona برای شبیه‌سازی آسیب‌شناسی گفتار Course Teaser: Using Persona Pattern for Speech Pathology Simulation

  • مرور کلی دوره: نقشه راه پیشرفته مهندسی پرامپت ما Course Overview: Our Advanced Prompt Engineering RoadMap

  • راه اندازی محیط: بررسی چیدمان و رابط کاربری Setting Up Environment: Exploring Its Layout and Interface

مبانی مهندسی پرامپت Prompt Engineering Foundations

  • الگوی تأییدکننده شناختی ChatGPT: اعتبارسنجی ادعاها و توضیحات ChatGPT Cognitive Verifier Pattern: Validating Claims and Explanations

  • الگوی پرسونای مخاطب ChatGPT: نوشتن با لحن خواننده شما ChatGPT Audience Persona Pattern: Writing in Your Reader's Voice

  • تعامل معکوس در ChatGPT: ایجاد تعامل پویا در پرامپت‌ها ChatGPT Flipped Interaction: Driving Interactivity in Prompts

تسلط بر تکنیک‌های استدلالی در LLMها Mastering Reasoning Techniques with LLM's

  • باز کردن قفل استدلال منطقی با پرامپت‌نویسی زنجیره افکار (CoT) Unlocking Logical Reasoning with Chain of Thought Prompting

  • پرامپت‌نویسی React: استخراج خروجی‌های پاسخ‌گو React Prompting: Eliciting Responsive Outputs

  • اصلاح مشارکتی: استفاده از بازبینی همتا Collaborative Refinement: Using Peer Review

کاربردهای خلاقانه مهندسی پرامپت Creative Prompt Engineering Applications

  • الگوی پرامپت بازی: جذب کاربران با پرامپت‌های تعاملی Game Prompting Pattern: Engaging Users with Interactive Prompts

  • الگوی قالب (Template): پرامپت‌های ساختاریافته برای نتایج یکسان Template Pattern: Structured Prompts for Consistent Results

  • خلق زبان متا: ساخت زبان‌های جدید با استفاده از پرامپت‌ها Meta Language Creation: Building New Languages with Prompts

  • الگوی دستورالعمل (Recipe): الگوی پرامپت‌نویسی گام‌به‌گام Recipe Pattern: Step-by-Step Prompting Pattern

  • الگوی رویکردهای جایگزین: بررسی استراتژی‌های متنوع Alternative Approaches Pattern: Exploring Diverse Strategies

  • ترکیب الگوها: بهره‌برداری از ترکیب پرامپت‌ها Combining Patterns: Leveraging Prompt Combination

الگوهای بنیادی پرامپت‌نویسی ۱۰۱ Fundamental Prompt Patterns 101

  • ساخت زمینه و شخصیت با الگوی پرسونا (Persona) Building Context and Personality with the Persona Pattern

  • الگوی اصلاح سؤالات ChatGPT: ابزار بهینه‌سازی پرامپت ChatGPT Question Refinement Pattern: Prompt Refining Tool

پشت صحنه مهندسی پرامپت Behind the Scenes of Prompt Engineering

  • نحوه عملکرد LLMها و مبانی آن‌ها How LLM's Works and Their Fundamentals

  • توسعه شهود و طرز فکر یک مهندس پرامپت Developing a Prompt Engineer's Intuition and Mindset

مهندسی پرامپت Few Shot Few-Shot Prompt Engineering

  • به حداکثر رساندن بهره‌وری با مثال‌های Few Shot Maximizing Efficiency with Few-Shot Examples

  • الگوی Few Shot عمل‌گرا: کاربردهای عملی Action-Oriented Few-Shot Pattern: Practical Applications

  • مراحل میانی: الگوهای Few Shot در وظایف پیچیده Intermediate Steps: Few-Shot Patterns in Complex Tasks

  • خلق الگوهای Few Shot مؤثر: استراتژی‌ها و تکنیک‌ها Crafting Effective Few-Shot Patterns: Strategies and Techniques

استراتژی‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی برای LLMها Advanced Prompting Strategies for LLM's

  • الگوی گسترش رئوس مطالب: غنی‌سازی محتوا Outline Expansion Pattern: Enriching Content

  • الگوی منوی عملیات: پرامپت‌هایی برای تصمیم‌گیری هدایت‌شده Menu Actions Pattern: Prompts for Guided Decision-Making

  • الگوی چک‌لیست حقیقت: تضمین دقت اطلاعات Fact Check List Pattern: Ensuring Accuracy

  • الگوی تولید دنباله (Tail Generation): شخصی‌سازی پرامپت‌ها Tail Generation Pattern: Customizing Prompts

  • الگوی فیلتر معنایی: تنظیم دقیق خروجی‌ها Semantic Filter Pattern: Fine-Tuning Outputs

  • درخواست ورودی: درگیر کردن کاربران از طریق پرامپت‌های مبتنی بر ورودی Ask For Input: Engaging Users through Input-Based Prompts

جمع‌بندی دوره و نکات نهایی Course Conclusion and Final Thoughts

  • ورکشاپ: جمع‌بندی دوره و نکات نهایی Workshop: Course Conclusion and Final Thoughts

تحقیقات پیشرفته و هوش مصنوعی مولد (اختیاری) Advanced Research & Generative AI (Optional)

  • کاتالوگ الگوهای پرامپت برای ارتقای مهندسی پرامپت با ChatGPT A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT

  • پرامپت‌نویسی زنجیره افکار و استخراج استدلال در ChatGPT (LLMs) Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in ChatGPT (LLMs)

  • الگوهای پرامپت ChatGPT برای بهبود کیفیت کد، بازنویسی و طراحی نرم‌افزار ChatGPT Prompt Patterns for Improving Code Quality, Refactoring, Software Design

نمایش نظرات

مسترکلاس جامع مهندسی پرامپت: آموزش عملی و کاربردی [۲۰۲۶]
جزییات دوره
3 hours
34
(آخرین آپدیت)
428
4.9 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Muhammad Asif Farooqi Muhammad Asif Farooqi

مشتاق هوش مصنوعی | کارشناس ChatGPT | توسعه دهنده نرم افزار

Abdullah Dar Abdullah Dar

مهندس نرم افزار | حل المسائل | علاقه مندان به فناوری