دوره‌ها و گواهینامه‌های مهندسی پرامپت مورد نیاز شرکت‌های فناوری

مهندسی پرامپت یک زمینه جدید است که دوره‌ها و گواهینامه‌ها را به روشی ارزشمند برای نشان دادن تجربه تبدیل می‌کند.

مهندسی پرامپت فرایند ساختاردهی یا ایجاد یک دستور است که برای تولید بهترین خروجی ممکن از یک مدل هوش مصنوعی مولد استفاده می‌شود. صنایع مانند بهداشت و درمان، بانکداری، خدمات مالی، بیمه و خرده‌فروشی همگی موارد استفاده‌ای برای مهندسی پرامپت دارند، طبق گزارشی از Grand View Research. مهندسی پرامپت به برنامه‌های مختلفی خدمت می‌کند، از جمله تولید محتوا، حل مسئله و ترجمه زبان، و به مدل‌های هوش مصنوعی مولد کمک می‌کند تا به طیف وسیعی از پرسش‌ها پاسخ دهند، به گفته گزارش.

عوامل تحریک‌کننده رشد بازار مهندسی پرامپت شامل پیشرفت‌های تکنولوژیکی در هوش مصنوعی مولد و زمینه‌های مرتبط، به همراه دیجیتالی شدن و خودکارسازی روزافزون در صنایع مختلف است. گزارش می‌گوید پذیرش روزافزون هوش مصنوعی — به ویژه پردازش زبان طبیعی (NLP) — تقاضا برای مهندسین پرامپت را افزایش می‌دهد.

گواهینامه و جذب در مهندسی پرامپت

همان‌طور که توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و دیگران مهندسی پرامپت را در جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی یکپارچه می‌سازند، دوره‌ها و گواهینامه‌های حرفه‌ای در پر کردن شکاف دانش نقش دارند و برخی مدیران استخدام نیز به این تحولات توجه می‌کنند.

تعداد زیادی از دوره‌ها و گواهینامه‌های مهندسی پرامپت به داوطلبان فرصتی برای یادگیری مهارت‌های جدید در هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد و زمینه‌های دیگر فراهم می‌کند. چنین دوره‌ها یا گواهینامه‌هایی می‌توانند متقاضی شغلی را برای سازمان‌هایی که به دنبال جذب افرادی با این مهارت‌ها هستند، جذاب‌تر کنند.

«گواهینامه‌های مهندسی پرامپت می‌توانند تأثیر عظیمی بر فرایند استخدام داشته باشند»، می‌گوید جیسون وینگیت، بنیان‌گذار و مدیر عامل Emerald Ocean. از آنجا که مهندسی پرامپت نسبتاً جدید است، منابع انسانی نمی‌توانند به سال‌ها تجربه یا تکمیل یک مدرک چهار‑ساله در این حوزه تکیه کنند، بنابراین گواهینامه‌ها به گزینهٔ بعدی تبدیل می‌شوند.

«ما در مرحله اولیهٔ گنجاندن گواهینامه‌های مهندسی پرامپت در فرآیند جذب هستیم»، می‌گوید نیل کوست، بنیان‌گذار و مدیر عامل HireClix، یک آژانس جهانی بازاریابی استخدامی. «مهم است که برنامه‌های آموزشی رسمی و گواهینامه‌ها در حال ظهور و به‑سرعت تکامل یابند، تا بتوان اعتبارسنجی‌ای در این زمینهٔ جدید توسعه مهارت‌ها فراهم کرد.»

جان ینسن، رئیس شرکت خدمات مدیریت فناوری اطلاعات Revotech Networks می‌گوید گواهینامه‌های مهندسی پرامپت می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی بر فرایند استخدام داشته باشند، اما ارزش آن‌ها عمدتاً به زمینهٔ کاربرد بستگی دارد.

«به عنوان مثال، در صنایعی که هوش مصنوعی خودکارسازی، پشتیبانی مشتری یا حتی تولید محتوا را رهبری می‌کند، افراد دارای گواهینامه ممکن است بیشتر برجسته شوند»، ینسن می‌گوید. «با این حال، تجربهٔ عملی که مهارت‌های حل مسئله واقعی با هوش مصنوعی را نشان می‌دهد، حتی بیشتر برجسته است. البته گواهینامه‌ها می‌توانند دانش پایه‌ای یک متقاضی را تأیید کنند، اما مدیران استخدام همچنان به دنبال تخصص عملی خواهند بود.»

گواهینامه در مقابل تجربه عملی

دیگران اهمیت گواهینامه‌ها برای مهندسی پرامپت را کمتر می‌دانند. زیمنه هارتساک، بنیان‌گذار BuildWithin، می‌گوید: «من فکر نمی‌کنم گواهینامه‌ها عامل کلیدی برای استخدام در نقش‌های مرتبط با هوش مصنوعی باشند، به‌ویژه برای حوزه‌ای مانند مهندسی پرامپت».

هارتساک می‌گوید: «آنچه بیش از همه مهم است تجربهٔ عملی است، بازی با ابزارهای موجود، آزمایش و یادگیری از طریق عمل». «مدل‌های هوش مصنوعی به سرعت پیشرفت می‌کنند و تنظیم دقیق کمتر از قبل بحرانی است. مهارت واقعی، درک نحوهٔ کار مؤثر با ابزارهای هوش مصنوعی است.»

هارتساک می‌گوید: «مهندسی پرامپت بیشتر دربارهٔ زبان است تا کد». «پیشنهاد من برای هر کسی که می‌خواهد وارد این صنعت شود، این است که از طریق منابع رایگان فراوانی که موجود است، یاد بگیرد.»

دامیان فیلیاترو، بنیان‌گذار و مدیرعامل Scalable Path، یک آژانس استخدام نرم‌افزار با شبکه‌ای بیش از ۳۹۰۰۰ توسعه‌دهنده می‌گوید که گواهینامه‌های مهندسی پرامپت هنوز جای خود را در استخدام می‌یابند. «اگرچه می‌توانند نشانگر سواد هوش مصنوعی باشند، اما مدیران استخدام — به‌ویژه در حوزه‌های فنی — همچنان تجربهٔ عملی را بر روی گواهینامه ترجیح می‌دهند.»

فیلیاترو می‌گوید برای برخی نقش‌ها، مانند بازاریابی یکپارچه با هوش مصنوعی یا پشتیبانی مشتری، گواهینامه می‌تواند برای نشان دادن دانش ساختارمند مفید باشد. «اما در مهندسی نرم‌افزار، علم داده یا یادگیری ماشین، شرکت‌ها همچنان انتظار دارند که داوطلبان مهارت‌های حل مسئلهٔ عملی را نشان دهند و نه فقط به طراحی فرمولی پرامپت تکیه کنند.»

فیلیاترو می‌گوید: «ما دریافته‌ایم که کسب‌وکارها بیشتر از ارتقاء مهارت‌های داخلی هوش مصنوعی بهره می‌برند تا تکیه بر گواهینامه‌های خارجی». «بسیاری از شرکت‌های متمرکز بر هوش مصنوعی، کارکنان خود را بر روی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی خاص آموزش می‌دهند و نه بر پایهٔ گواهینامه‌های مستقل مهندسی پرامپت استخدام می‌کنند.»

چگونه گواهینامه می‌تواند توسعهٔ حرفه‌ای را تسریع کند

گواهینامه‌های مهندسی پرامپت می‌توانند مزایا برای هر دو فرد و سازمان فراهم کنند.

یانسن می‌گوید: «بدون تردید، گواهینامه‌ها می‌توانند توسعهٔ حرفه‌ای را با نمایش مهارت‌های تخصصی در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و اصلاح پرامپت تسریع کنند». «کارکنان دارای گواهینامه می‌توانند کارایی جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی را بهبود بخشند، که به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری منجر می‌شود»، و این مزیتی برای تمام سازمان‌هاست.

یانسن می‌گوید: «به عنوان مثال، شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را در خدمات مشتری یکپارچه می‌کنند، می‌توانند از کارکنان آموزش‌دیده برای تدوین پرامپت‌های دقیق و با عملکرد بالا بهره‌مند شوند، که دقت پاسخ و تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد.»

یکی از بزرگ‌ترین مزایای گواهینامه‌های مهندسی پرامپت برای حرفه‌ای‌ها این است که این حوزه بسیار جدید است. وینگیت می‌گوید: «تقریباً این تمام چیزی است که می‌توان به‌عنوان سابقهٔ ثابت‌شده اشاره کرد». «برای یک فرد این به معنای فرصت پیشرفت شغلی، ارتقاء مهارت‌ها و شناخت کلی است.»

وینگیت می‌گوید برای کارفرمایان، گواهینامه مهندسی پرامپت می‌تواند راهی قابل‌اعتماد و کارآمد برای اعتبارسنجی مهارت‌های یک داوطلب در این حوزهٔ بسیار جدید و نوین فراهم کند.

گواهینامه‌ها و دوره‌های مهندسی پرامپت

یانسن می‌گوید گواهینامه‌هایی که امروزه بیشترین تقاضا را دارند، عمدتاً از سوی رهبران شناخته‌شدهٔ فناوری و پلتفرم‌های آموزشی ارائه می‌شوند. او افزود: «گواهینامه‌های هوش مصنوعی OpenAI، DeepLearning.AI و مایکروسافت به دلیل هماهنگی با ابزارهای صنعتی و بهترین شیوه‌ها محبوبیت یافته‌اند». پیش‌بینی می‌کنم که با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، گواهینامه‌های تخصصی بیشتری برای کاربردهای مختلف ظهور خواهند کرد.

در اینجا برخی از شناخته‌شده‌ترین گواهینامه‌ها و دوره‌های مهندسی پرامپت آورده شده‌اند.

مهندس پرامپت AI+ سطح ۱

برنامهٔ گواهینامه مهندس پرامپت AI+ سطح ۱ دانشجویان را با اصول بنیادی هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت معرفی می‌کند. این برنامه تاریخچه، مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی را پوشش می‌دهد و همچنین بهترین شیوه‌ها برای طراحی پرامپت‌های مؤثر که توانایی‌های مدل‌های هوش مصنوعی را به‌ کامل‌ترین شکل ممکن به‌کار می‌گیرد، بررسی می‌کند.

پایه‌های هوش مصنوعی: مهندسی پرامپت با ChatGPT

ارائه‌شده توسط دانشگاه ایریزونا استیت از طریق Coursera، این دوره فرصتی برای دانشجویان فراهم می‌کند تا به‌عمق به ChatGPT و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بپردازند. دانشجویان یاد می‌گیرند که پرامپت‌ها را ارزیابی و پرامپت‌های تاثیرگذار ایجاد کنند و پتانسیل ChatGPT را به حداکثر برسانند. این دوره توسط اندرو می‌نارد، کارشناس فناوری‌های تحول‌آفرین، طراحی شده و شامل قالب‌های پرامپت، ساختارهای خلاقانه پرامپت و طراحی پرامپت برای وظایف و کاربردهای مختلف است.

مباحث اساسی مهندسی پرامپت توسط AWS

در این دورهٔ ارائه‌شده توسط Amazon Web Services (AWS)، شرکت‌کنندگان با اصول پایهٔ ایجاد پرامپت‌های مؤثر آشنا می‌شوند. آن‌ها درک می‌کنند که چگونه پرامپت‌ها را برای مجموعه‌ای از موارد استفاده بهینه‌سازی و بهبود دهند و همچنین تکنیک‌های صفر‑شات، چند‑شات و زنجیرهٔ تفکر (chain‑of‑thought) را بررسی می‌کنند. در نهایت، دانشجویان یاد می‌گیرند که خطرات احتمالی مرتبط با مهندسی پرامپت را شناسایی کنند.

مهندس پرامپت گواهی‌شده مجلس بلاکچین

برنامهٔ گواهینامه مهندس پرامپت گواهی‌شده از مجلس بلاکچین یک مرور کلی بر هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت ارائه می‌دهد و درک عمیقی از اصول بنیادی مهندسی پرامپت، از جمله اصول و تکنیک‌های مؤثر، فراهم می‌کند. دریافت این گواهینامه نشان می‌دهد که فرد دانش و مهارت‌های لازم در مهندسی پرامپت را دارد، به‌ گفتهٔ مجلس.

کلاس پیشرفته ChatGPT: راهنمای هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت

این دورهٔ ارائه‌شده توسط Udemy شامل موضوعاتی می‌شود که چگونگی استفاده از ChatGPT در مهندسی پرامپت، خودکارسازی وظایف، کد، بازاریابی دیجیتال، بهینه‌سازی جریان‌های کاری، ایجاد محتوا و ساخت وب‌سایت‌ها را پوشش می‌دهد.

مهندسی پرامپت ChatGPT برای توسعه‌دهندگان

ارائه‌شده توسط Deeplearning.ai به‌اشتراک‌گذاری با OpenAI، این دوره به دانشجویان آموزش می‌دهد که چگونه از یک مدل زبانی بزرگ برای ساخت سریع برنامه‌های جدید و قدرتمند استفاده کنند. با استفاده از API OpenAI، آن‌ها می‌توانند قابلیت‌هایی را به‌سرعت بسازند که به نوآوری و ایجاد ارزش به روش‌هایی که پیش از این هزینه‌بر، فنی‌بالا یا غیرممکن بودند، می‌پردازد. این دوره کوتاه شرح می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ چگونه کار می‌کنند، بهترین شیوه‌های مهندسی پرامپت را ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه APIهای مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند در برنامه‌ها برای وظایف مختلف به کار گرفته شوند.

هوش مصنوعی مولد: مبانی مهندسی پرامپت

این دورهٔ ارائه‌شده توسط IBM مفهوم و اهمیت مهندسی پرامپت در مدل‌های هوش مصنوعی مولد را توضیح می‌دهد؛ بهترین شیوه‌ها برای ایجاد پرامپت‌ها و بررسی نمونه‌های پرامپت‌های مؤثر را به کار می‌گیرد؛ تکنیک‌ها و رویکردهای رایج مهندسی پرامپت برای نوشتن پرامپت‌های مؤثر را تمرین می‌کند؛ و ابزارهای معمولاً استفاده‌شده برای مهندسی پرامپت را بررسی می‌کند.

اصول پرامپت‌گذاری Google

شرکت‌کنندگان در این دوره مراحل نوشتن پرامپت‌های مؤثر را تمرین می‌کنند، از جمله به‌کارگیری تکنیک‌های پرامپت برای کمک به کارهای روزمره، استفاده از پرامپت برای تسریع تحلیل داده‌ها و ساخت ارائه‌ها، و طراحی پرامپت برای ایجاد عامل‌های هوش مصنوعی که نقش بازیگری مکالمه را ایفا کنند و بازخورد تخصصی دریافت کنند.

هوش مصنوعی مولد کاربردی MIT برای تحول دیجیتال

دورهٔ هوش مصنوعی مولد کاربردی برای تحول دیجیتال که توسط MIT Professional Education ارائه می‌شود، به بررسی چگونگی تولید محتوا اصیل و نوآورانه توسط هوش مصنوعی می‌پردازد و به‌ کمک این فناوری، تلاش‌های تحول دیجیتال یک سازمان را پیش می‌برد، به گفتهٔ MIT. با ترکیبی از دانش فنی، دیدگاه‌های مدیریتی، نگرانی‌های اخلاقی و عوامل انسانی، این برنامهٔ هفت‌هفته‌ای درک جامعی از استراتژی‌های تحول دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

تخصص مهندسی پرامپت دانشگاه Vanderbilt

این دورهٔ ارائه‌شده توسط دانشگاه Vanderbilt برای توانمندسازی دانشجویان جهت تسلط بر الگوها، تکنیک‌ها و رویکردهای مهندسی پرامپت به‌منظور بهره‌برداری مؤثر از هوش مصنوعی مولد طراحی شده است. حوزه‌های پوشش‌داده‌شده شامل ChatGPT، genAI، تجزیه و تحلیل پیشرفته داده‌ها، فرموله‌سازی مسئله برای genAI، زنجیرهٔ تفکر، الگوهای پرامپت و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) می‌باشد.