Pluralsight – OpenAI: Prompt Engineering for Improved Performance 2026-6

در تاریخ: 1405/06/22 1:33:04

توضیحات

دوره OpenAI: Prompt Engineering for Improved Performance. این دوره آموزشی به بررسی تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای طراحی، تست و بهینه‌سازی پرامپت‌ها جهت دستیابی به عملکرد دقیق، پایدار و مقرون‌به‌صرفه با استفاده از OpenAI API می‌پردازد. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار اغلب برای دستیابی به نتایج دقیق، پایدار و مقرون‌به‌صرفه با مدل‌های زبانی بزرگ با چالش مواجه می‌شوند که این امر به ویژگی‌های غیرقابل اعتماد هوش مصنوعی و زمان طولانی‌تر توسعه منجر می‌گردد. در این دوره آموزشی، فراگیران توانایی طراحی پرامپت‌های ساختاریافته و قابل تست را کسب می‌کنند که در برنامه‌های دنیای واقعی به شکلی قابل اعتماد عمل می‌کنند. در بخش‌های ابتدایی، ساخت پرامپت‌های چندبخشی همراه با محدودیت‌های واضح، قالب‌بندی مشخص و مکانیزم‌های ایمنی برای بهبود میزان پیروی از دستورالعمل‌ها و کاهش پدیده‌های توهم در مدل بررسی می‌شود. در ادامه، الگوهای پیشرفته پرامپت‌نویسی مانند استدلال زنجیره فکری، نمونه‌های چندمرحله‌ای و قالب‌های پویای پرامپت برای مدیریت سناریوهای پیچیده‌تر آموزش داده می‌شود. در نهایت نیز نحوه طراحی پرامپت‌ها برای فراخوانی توابع، بهینه‌سازی آن‌ها از نظر هزینه و تأخیر، و پیاده‌سازی استراتژی‌های تست و مانیتورینگ برای محیط‌های عملیاتی و تولیدی یاد گرفته می‌شود. با اتمام این دوره، شرکت‌کنندگان مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد و با عملکرد بالا را به دست می‌آورند. علاوه بر این، دوره یاد شده به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا فرآیند تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی را به صورت سیستماتیک مدیریت کنند. با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته، مهندسان می‌توانند نرخ خطای سیستم‌های هوش مصنوعی را به حداقل رسانده و بهره‌وری کلی برنامه‌ها را افزایش دهند. این آموزش کاربردی، پایه‌ای محکم برای تسلط بر استانداردهای توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

آنچه فرا خواهید گرفت

طراحی پرامپت‌های ساختاریافته: ساخت پرامپت‌های چندبخشی با محدودیت‌های واضح و مکانیزم‌های ایمنی برای کاهش توهم مدل.
الگوهای پیشرفته پرامپت‌نویسی: به‌کارگیری استدلال زنجیره فکری، مثال‌های چندمرحله‌ای و قالب‌های پویای پرامپت.
فراخوانی توابع و بهینه‌سازی: طراحی پرامپت‌ها برای قابلیت فراخوانی تابع و بهینه‌سازی هزینه‌ها و تاخیر پاسخ‌دهی.
تست و پایش در محیط تولید: پیاده‌سازی استراتژی‌های تست و مانیتورینگ برای برنامه‌های کاربردی در مقیاس صنعتی.
ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر: توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و با کارایی بالا با استفاده از OpenAI API.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که قصد دارند ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را در محصولات خود پیاده‌سازی کنند.
مهندسان هوش مصنوعی: متخصصانی که به دنبال بهبود دقت و پایداری خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ هستند.
توسعه‌دهندگان اپلیکیشن: افرادی که از OpenAI API برای ساخت برنامه‌های کاربردی استفاده می‌کنند و به دنبال بهینه‌سازی عملکرد هستند.