دوره ی پرامپت نویسی با rag

1. Coursera:
   • برنامه تحصیلی: این دوره به بررسی مبانی پرامپت‌نویسی پرداخته و شامل پروژه‌های عملی است. شما یاد می‌گیرید چگونه پرامپت‌ها را برای مدل‌های مختلف هوش مصنوعی طراحی و بهینه‌سازی کنید.
   دوره Coursera
2. Udacity:
3. برنامه نانودگری: این دوره در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل یک ماژول خاص برای پرامپت‌نویسی است. تمرکز این دوره بر روی کاربردهای واقعی و طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها می‌باشد.
4. edX و LinkedIn Learning:
5. این پلتفرم‌ها دوره‌های مختص به استراتژی‌های پرامپت‌نویسی را ارائه می‌دهند که شامل مطالعات موردی و مثال‌هایی از کاربردهای موفق پرامپت‌ها در صنایع مختلف هستند.

1. دوره آموزشی پرامپت‌نویسی در هوش مصنوعی:
   • در این دوره شما با ترفندها و اصول پرامپت‌نویسی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی پیشرفته، محتواهای خلاقانه و با کیفیت تولید کنید.
   دوره آموزشی پرامپت‌نویسی
2. آموزش پرامپت نویسی حرفه‌ای | 2024:
   • این دوره به شما مفاهیم اصلی پرامپت‌نویسی را آموزش داده و به چگونگی بهینه‌سازی پرسش‌ها و دستورات برای دریافت پاسخ‌های بهتر می‌پردازد.
   آموزش پرامپت نویسی حرفه‌ای

دوره پرامپت نویسی با RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌تواند یک دوره آموزشی باشد که در آن به نحوه استفاده از تکنیک RAG برای بهبود خروجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با کمک به بازیابی اطلاعات از منابع بیرونی پرداخته شود. در این دوره، دانشجویان می‌توانند یاد بگیرند که چگونه با استفاده از RAG، پاسخ‌های دقیق‌تر و به‌روزتری را از مدل‌های زبانی دریافت کنند.

محتوای احتمالی دوره:

1. آشنایی با RAG: تعریف و مفهوم RAG، مزایای آن در بهبود دقت مدل‌های زبانی.
2. طرز کار RAG: مراحل بازیابی اطلاعات از منابع بیرونی، ادغام با مدل زبانی، و تولید پاسخ نهایی.
3. کاربردهای RAG: استفاده در پرسش و پاسخ، تولید متن، ترجمه، و سایر زمینه‌های پردازش زبان طبیعی.
4. پیاده‌سازی RAG: نحوه پیاده‌سازی RAG در پروژه‌های عملی با استفاده از ابزارهای مختلف.
5. ارزیابی مدل‌های RAG: روش‌های ارزیابی دقت و کارایی سیستم‌های RAG.

دوره پرامپت نویسی با RAG می‌تواند برای علاقمندان به هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی مفید باشد. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، پاسخ‌های دقیق‌تر و به‌روزتری از مدل‌های زبانی دریافت کنید.

• فرادرس: این وبسایت مقالات و آموزش‌های مفیدی در مورد RAG و پردازش زبان طبیعی دارد.
• نیک آموز: این وبسایت نیز مقالات و آموزش‌های مرتبط با RAG و مدل‌های زبانی بزرگ ارائه می‌دهد.
• هم رویش: این وبسایت در زمینه ارزیابی مدل‌های زبانی و سیستم‌های RAG فعالیت دارد.

دوره‌های آنلاین:

دوره‌های آنلاین در این زمینه ممکن است در پلتفرم‌های آموزشی مانند Udemy، Coursera، یا edX موجود باشند.

سلام! برای یادگیری پرامپت‌نویسی همراه با تکنیک بازیابی تقویت‌شده (RAG)، چند دوره آموزشی معتبر وجود دارد که می‌توانند به شما کمک کنند:

1. آموزش مهندسی درخواست و RAG — یودمی ایران
   این دوره جامع به مفاهیم مهندسی درخواست‌ها (پرامپت‌نویسی) و بازیابی و تولید تقویت‌شده (RAG) می‌پردازد و تکنیک‌های لازم برای ایجاد درخواست‌های دقیق و قدرتمند را آموزش می‌دهد. 
2. RAG و هوش مصنوعی مولد با پایتون 2024 — 
   این دوره به آموزش تکنیک‌های RAG و استفاده از هوش مصنوعی مولد با زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد. 
3. RAG چندوجهی: سیستم‌های جستجو و توصیه‌کننده هوش مصنوعی با GPT-4 — Donyad
   این دوره فرآیند ساخت سیستم‌های چندوجهی بازیابی-نسل افزوده (RAG) را که داده‌های متن و تصویر را برای بازیابی اطلاعات و توصیه‌های پیشرفته ترکیب می‌کند، آموزش می‌دهد. 

پیش از انتخاب هر دوره، توصیه می‌شود محتوای آن را بررسی کرده و مطمئن شوید که با نیازها و سطح دانش فعلی‌تان همخوانی دارد.

برای یادگیری پرامپت‌نویسی با استفاده از RAG، می‌توانید از منابع و دوره‌های آموزشی زیر بهره ببرید:

■ دوره هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در دانشکار: این دوره برای افرادی که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی دارند و علاقه‌مند به یادگیری و بهره‌برداری از هوش مصنوعی هستند، طراحی شده است. در این دوره، علاوه بر کسب تجربه عملی در ساخت برنامه‌های متنوع، مفاهیم پرامپت‌نویسی برای مدل‌های متنی و تصویری و چرخه حیات یک برنامه مبتنی بر هوش مصنوعی مولد آموزش داده می‌شود.

■ آموزش LangChain برای مبتدیان: این دوره آموزشی جامع به استفاده و پیاده‌سازی مدل‌های چت، زنجیره‌ها و RAG می‌پردازد. محتوای اصلی شامل آشنایی با مفاهیم پایه، پیاده‌سازی مدل‌های چت و زنجیره‌ها، و استفاده از RAG در پروژه‌های عملی است.

■ آموزش اصول و مفاهیم پرامپت‌نویسی در هوش مصنوعی: این منبع به تکنیک‌های پرامپت‌نویسی و استفاده از RAG برای بهبود دقت و قابلیت اعتماد مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازد. همچنین، مفاهیم پیشرفته‌تری مانند پرامپت‌نویسی متا و آخرین تحولات در مهندسی پرامپت را پوشش می‌دهد.