کتاب The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره The Power of Few-shot Learning in Prompt Design

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Few-shot و Zero-shot Learning با Prompt

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
  • 2. مفهوم پرامپت و نقش آن در هوش مصنوعی
  • 3. اصول اولیه طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 4. انواع پرامپت‌ها: دستوری، پرسشی، توصیفی
  • 5. تفاوت پرامپت‌های باز و بسته
  • 6. اهمیت وضوح و دقت در پرامپت‌نویسی
  • 7. چگونه پرامپت‌های مبهم باعث خطا می‌شوند
  • 8. نمونه‌های موفق و ناموفق پرامپت‌نویسی
  • 9. یادگیری با نمونه‌های کم: تعریف و کاربرد
  • 10. چرا یادگیری با نمونه‌های کم مهم است؟
  • 11. تفاوت یادگیری با نمونه‌های کم با یادگیری سنتی
  • 12. تاریخچه و سیر تکاملی یادگیری با نمونه‌های کم
  • 13. کاربردهای یادگیری با نمونه‌های کم در پردازش زبان طبیعی
  • 14. یادگیری با نمونه‌های کم در ترجمه ماشینی
  • 15. یادگیری با نمونه‌های کم در خلاصه‌سازی متن
  • 16. یادگیری با نمونه‌های کم در تولید متن خلاق
  • 17. یادگیری با نمونه‌های کم در پاسخ به پرسش
  • 18. یادگیری با نمونه‌های کم در طبقه‌بندی متن
  • 19. یادگیری با نمونه‌های کم در استخراج اطلاعات
  • 20. یادگیری با نمونه‌های کم در تشخیص موجودیت نام‌دار
  • 21. یادگیری با نمونه‌های کم در تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
  • 22. یادگیری با نمونه‌های کم در تحلیل احساسات
  • 23. یادگیری با نمونه‌های کم در تولید کد
  • 24. یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی رابط کاربری
  • 25. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه پزشکی
  • 26. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه حقوق
  • 27. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه آموزش
  • 28. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مالی
  • 29. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه بازاریابی
  • 30. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه رسانه
  • 31. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه هنر
  • 32. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه علوم
  • 33. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مهندسی
  • 34. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه علوم اجتماعی
  • 35. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه فلسفه
  • 36. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه تاریخ
  • 37. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه زبان‌شناسی
  • 38. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه روانشناسی
  • 39. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه جامعه‌شناسی
  • 40. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه اقتصاد
  • 41. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه مدیریت
  • 42. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه فناوری اطلاعات
  • 43. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه امنیت سایبری
  • 44. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه داده‌کاوی
  • 45. یادگیری با نمونه‌های کم در حوزه هوش مصنوعی
  • 46. روش‌های اصلی یادگیری با نمونه‌های کم
  • 47. یادگیری تطبیقی (Meta-learning)
  • 48. یادگیری مبتنی بر شباهت (Similarity-based learning)
  • 49. یادگیری مبتنی بر تولید (Generative learning)
  • 50. یادگیری مبتنی بر رگرسیون (Regression-based learning)
  • 51. یادگیری مبتنی بر چند وظیفه‌ای (Multi-task learning)
  • 52. یادگیری مبتنی بر انتقال (Transfer learning)
  • 53. یادگیری با نمونه‌های کم در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 54. پرامپت‌نویسی پیشرفته برای یادگیری با نمونه‌های کم
  • 55. تکنیک زنجیره فکری (Chain-of-Thought prompting)
  • 56. تکنیک استدلال گام به گام (Step-by-step reasoning)
  • 57. تکنیک خودسازگاری (Self-consistency)
  • 58. تکنیک خودتکرار (Self-reflection)
  • 59. تکنیک سوال و جواب (Question answering)
  • 60. تکنیک نمونه‌سازی (Few-shot exemplars)
  • 61. تکنیک تولید مثال (Example generation)
  • 62. تکنیک ترکیب پرامپت (Prompt composition)
  • 63. تکنیک بهینه‌سازی پرامپت (Prompt optimization)
  • 64. تکنیک ارزیابی پرامپت (Prompt evaluation)
  • 65. تکنیک تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
  • 66. چالش‌های یادگیری با نمونه‌های کم
  • 67. نیاز به داده‌های با کیفیت
  • 68. مقیاس‌پذیری روش‌ها
  • 69. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 70. پایداری و قابلیت اطمینان
  • 71. ارزیابی عملکرد
  • 72. کاربرد عملی یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
  • 73. مطالعات موردی موفق
  • 74. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 75. آینده یادگیری با نمونه‌های کم در طراحی پرامپت
  • 76. روندهای نوظهور
  • 77. پیش‌بینی‌های تحقیقاتی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در یادگیری با نمونه‌های کم
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. سوگیری الگوریتمی
  • 81. مسئولیت‌پذیری
  • 82. امنیت مدل‌ها
  • 83. آموزش و توسعه مهارت‌های پرامپت‌نویسی
  • 84. منابع آموزشی و ابزارها
  • 85. کارگاه‌های عملی
  • 86. انجمن‌های تخصصی
  • 87. مسیر شغلی در پرامپت‌نویسی
  • 88. فرصت‌های شغلی
  • 89. مهارت‌های مورد نیاز
  • 90. نقش پرامپت‌نویسان در سازمان‌ها
  • 91. اصول طراحی پرامپت برای مدل‌های زبانی فارسی
  • 92. چالش‌های زبان فارسی در پرامپت‌نویسی
  • 93. تکنیک‌های خاص برای زبان فارسی
  • 94. نمونه‌های عملی پرامپت‌نویسی فارسی
  • 95. طراحی پرامپت برای موضوعات حساس در چارچوب قوانین ایران
  • 96. ملاحظات فقهی در طراحی پرامپت
  • 97. ملاحظات فرهنگی در طراحی پرامپت
  • 98. ملاحظات قانونی در طراحی پرامپت
  • 99. ایجاد پرامپت‌های سازگار با ارزش‌های اسلامی و ایرانی
  • 100. ارزیابی نهایی پرامپت‌ها با توجه به الزامات

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.