Udemy – Prompt Engineering Frameworks & Methodologies 2026-9

در تاریخ: 1405/07/04 8:54:05

توضیحات

Prompt Engineering Frameworks & Methodologies، دوره آموزش چارچوب ها و روش های مهندسی Prompt توسط آکادمی Udemy منتشر شده است.اگر توسعه دهنده، دانشمند داده، مدیر محصول هوش مصنوعی یا هر فردی هستید که می خواهد از تمام توان مدل های زبانی بزرگ استفاده کند، این دوره برای شما طراحی شده است. آیا تا به حال از خود پرسیده اید «چرا مدل هوش مصنوعی من دستورالعمل هایم را اشتباه متوجه می شود؟» یا «چگونه می توانم promptهایی بنویسم که به طور مداوم بهترین نتایج را ارائه دهند؟» تصور کنید که در نهایت بتوانید با دقت و خلاقیت، LLMها را بدون توجه به نوع پروژه خود هدایت کنید. دوره Prompt Engineering Frameworks & Methodologies شما را با رویکردی عمیق به تکنیک های عملی و پیشرفته ای آشنا می کند که بسیار فراتر از تعاملات پایه با هوش مصنوعی هستند. این دوره شما را برای طراحی، ارزیابی و تنظیم سیستماتیک promptها آماده می کند تا بتوانید به شکلی قابل اعتماد به خروجی های توانمندتر و دقیق تر دست پیدا کنید؛ چه در حال ساخت چت بات باشید، چه در حال خودکارسازی workflowها یا خلاصه سازی اطلاعات پیچیده. این دوره با رویکرد جامع و روش مند خود متمایز می شود؛ رویکردی که بر جدیدترین پژوهش های LLM و کاربردهای عملی در صنعت استوار است. چه بخواهید یک وظیفه واحد را بهینه کنید و چه بخواهید workflowهای پیچیده چندمرحله ای را معماری کنید، چارچوب های عملی و روش های قابل اجرا و اثبات شده ای را یاد می گیرید که در جدیدترین LLMها قابل استفاده هستند.

آنچه خواهید آموخت

اصول اصلی prompt engineering را کشف کنید و یاد بگیرید چرا prompt نویسی ساختاریافته به خروجی های سازگارتر LLM منجر می شود.
بهترین روش ها و templateهای قابل استفاده مجدد را بررسی کنید که ایجاد prompt را در سناریوهای مختلف ساده می کنند.
چارچوب های پایه prompt نویسی مانند Chain-of-Thought، Step-Back، Role Prompting و Self-Consistency را به طور کامل یاد بگیرید.
استراتژی های پیشرفته ای مانند Chain-of-Density، Tree-of-Thought و Program-of-Thought را برای مدیریت وظایف پیچیده استدلال و خلاصه سازی به کار ببرید.
promptهای مؤثری طراحی کنید که با انواع مختلف وظایف مانند classification، generation، summarization، extraction و موارد دیگر هماهنگ باشند.
hyperparameterهایی مانند temperature، top-p و frequency penalty را تنظیم کنید تا سبک، تنوع و طول خروجی را بهبود دهید.
با استفاده از max tokens و stop sequences پاسخ های مدل را کنترل کنید تا خروجی ها متناسب با وظیفه و در محدوده مورد نظر باشند.
workflowهای prompt tuning را پیاده سازی کنید تا عملکرد مدل را بدون بازآموزی مدل پایه بهبود دهید.
اثربخشی prompt را با استفاده از معیارهای ساختاریافته و ابزارهایی مانند PromptFoo برای A/B testing و سنجش عملکرد ارزیابی کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

توسعه دهندگانی که در حوزه هوش مصنوعی فعالیت می کنند و می خواهند promptهای دقیق تر و سازگارتری برای مدل های زبانی طراحی کنند.
مدیران محصولی که می خواهند عملکرد و قابلیت اطمینان ویژگی های GenAI را در برنامه های خود بهبود دهند.
تحلیلگران داده ای که می خواهند با استفاده از promptهای ساختاریافته و بهینه، بینش های بهتری از LLMها استخراج کنند.
مهندسان prompt و علاقه مندانی که می خواهند از آزمون و خطای صرف فراتر بروند و از روش های اثبات شده prompt نویسی استفاده کنند.
پژوهشگرانی که علاقه مند به بررسی مرزهای جدید تکنیک ها و روش های prompt نویسی برای LLM هستند.
نویسندگان فنی یا تولیدکنندگان محتوا که قصد دارند workflowها و خودکارسازی های بهتر و مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کنند.

مشخصات دوره Prompt Engineering Frameworks & Methodologies

ناشر : Udemy
مدرس : Start-Tech Academy , Abhishek Bansal , Pukhraj Parikh
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: تمام سطوح
تعداد دروس: 28
مدت زمان آموزش: 3 ساعت و 10 دقیقه

سر فصل های دوره Prompt Engineering Frameworks & Methodologies

Prompt Engineering Frameworks & Methodologies

پیش نیاز های دوره

No prior experience or technical skills are required—just bring your curiosity, a computer with internet access, and an interest in exploring AI prompting.