Суурь мэдлэг: Үүсгэгч хиймэл оюун ухаан (Generative AI), Машин сургалт (ML), Байгалийн хэл боловсруулалт (NLP) болон мэдрэлийн сүлжээний үндсэн ойлголтуудыг багтаасан. (Foundational Knowledge: Covers generative AI, ML, NLP, and neural networks essentials)
Практик сургалт: Промпт зохион бүтээх болон түүнийг оновчлох (Optimization) бодит дадлага сургуулилтыг санал болгоно. (Hands-on Learning: Offers practical training in designing and optimizing prompts)
Салбарт нийцсэн ур чадвар: Төрөл бүрийн салбарт AI-ийн үр ашигтай шийдлүүдийг бүтээхэд суралцагчдыг бэлтгэнэ. (Industry-Relevant Skills: Prepares learners to build effective AI solutions across sectors)
Промпт инженерчлэлийн мэргэшил: Тодорхой салбарт зориулсан, үр нөлөө бүхий промптуудыг боловсруулах чадварыг баталгаажуулна. (Prompting Expertise: Certifies participants to craft impactful, domain-specific prompts)
AI-ийн иж бүрэн мэдлэг: Машин сургалт, гүн сургалт (Deep Learning) болон байгалийн хэл боловсруулалт (NLP) зэрэг хиймэл оюун ухааны суурь ойлголтуудыг гүнзгийрүүлэн судална.
Ахисан түвшний промпт инженерчлэл: Үр дүнтэй промпт боловсруулах үндсэн зарчмууд болон ахисан түвшний техникүүдийг эзэмшиж, алдааг засварлах (Troubleshoot) чадварт суралцана.
Практик AI хэрэгслүүд болон загварууд: GPT-4 болон DALL-E 2 зэрэг бичвэр болон зураг үүсгэгч хамгийн сүүлийн үеийн AI хэрэгслүүд дээр бодит туршлага хуримтлуулна.
Ёс зүйтэй AI практик: Өгөгдлийн аюулгүй байдал, нууцлал болон хууль эрх зүйн зохицуулалтыг багтаасан AI-ийн ёс зүйн талаар суралцаж, хариуцлагатай хэрэглээг хэвшүүлнэ.
1.1 Хиймэл оюун ухааны удиртгал
1.2 AI-ийн түүх
1.3 Машин сургалтын (Machine Learning) үндэс
1.4 Гүн сургалт (Deep Learning) ба мэдрэлийн сүлжээ
1.5 Байгалийн хэл боловсруулалт (NLP)
1.6 Промпт инженерчлэлийн үндсэн ойлголтууд
2.1 Үр дүнтэй промпт бичих зарчмуудын удиртгал
2.2 Зааварчилгаа өгөх (Giving Directions)
2.3 Хариултын хэлбэржилтийг тохируулах (Formatting Responses)
2.4 Жишээ ашиглах (Providing Examples)
2.5 Хариултын чанарыг үнэлэх
2.6 Даалгаврыг хуваарилах (Dividing Labor)
2.7 Таван үндсэн зарчмыг хэрэгжүүлэх
2.8 Алдаатай промптыг засах техникүүд
3.1 AI хэрэгсэл болон загваруудыг ойлгох
3.2 ChatGPT-ийн гүнзгийрүүлсэн судалгаа
3.3 GPT-4 загварыг турших
3.4 DALL-E 2: Урлагийн салбарт хувьсгал хийх нь
3.5 GPT-д суурилсан шинэ хэрэгслүүдийн удиртгал
3.6 Төрөлжсөн (Specialized) AI загварууд
3.7 Ахисан түвшний AI загварууд
3.8 Google-ийн AI инновацууд
3.9 AI хэрэгслүүдийн харьцуулсан шинжилгээ
3.10 Практик хэрэглээний хувилбарууд
3.11 AI-ийн нөөц боломжийг бүрэн ашиглах
4.1 Zero-Shot Промптинг (Жишээгүй зааварчилгаа)
4.2 Few-Shot Промптинг (Цөөн жишээт зааварчилгаа)
4.3 Chain-of-Thought (Бодлын хэлхээний арга)
4.4 AI хариултын тогтвортой байдлыг хангах (Self-Consistency)
4.5 Мэдлэг үүсгэх промптинг (Generate Knowledge Prompting)
4.6 Промптын хэлхээ (Prompt Chaining)
4.7 Tree of Thoughts: Олон шийдлийг зэрэг эрэлхийлэх арга
4.8 Retrieval Augmented Generation (RAG) - Мэдээлэл хайж баяжуулсан үүсгэл
4.9 Граф промптинг ба өгөгдлийн ахисан түвшний тайлал
4.10 Бодит амьдрал дээрх хэрэглээний жишээнүүд
4.11 Практик дасгалууд
5.1 Зургийн загваруудын удиртгал
5.2 Дүрс үүсгэх процессыг ойлгох
5.3 Зургийн чанар болон хэв маягийг сайжруулагч хувиргагчид
5.4 AI зураг үүсгэлт дэх ахисан түвшний промпт инженерчлэл
5.5 Зургийн загварт зориулан промптыг дахин найруулах нь
5.6 Зургийг засах техникүүд: Inpainting (Дотор засалт) ба Outpainting (Гадна өргөтгөл)
5.7 Реалист зураг үүсгэх техникүүд
5.8 Бодит мэт загварууд болон тогтвортой дүрүүд (Consistent Characters) бүтээх
5.9 Зургийн загваруудын практик хэрэглээ
6.1 AI дахь төсөлд суурилсан сургалтын удиртгал
6.2 Төслийн сэдэв сонгох
6.3 AI төслийн төлөвлөлт ба загварчлал
6.4 AI хэрэгжүүлэлт ба промпт инженерчлэл
6.5 Бичвэр болон зургийн загваруудыг нэгтгэх
6.6 AI төслийн үнэлгээ ба интеграци
6.7 Төслийг үр дүнтэй танилцуулах (Presentation)
6.8 Төслийн чиглүүлэг жишээ
7.1 AI ёс зүйн удиртгал
7.2 AI загвар дахь нэг талыг барьсан хандлага (Bias) ба шударга байдал
7.3 AI дахь нууцлал ба өгөгдлийн аюулгүй байдал
7.4 AI үйл ажиллагааны ил тод байдлын шаардлага
7.5 AI-ийн тогтвортой хөгжил: Ирээдүйн зайлшгүй шаардлага
7.6 AI дахь ёс зүйн хувилбаруудын шинжилгээ
7.7 AI-ийн зохицуулалт ба засаглалын орчин
7.8 AI мэргэжилтнүүдэд зориулсан эрх зүйн зааварчилгаа
7.9 AI хөгжүүлэлтийн ёс зүйн тогтолцоо ба удирдамжууд
AI Агент гэж юу вэ?
Промпт инженерүүдэд зориулсан AI Агентуудын чиг хандлага
AI Агент хэрхэн ажилладаг вэ?
AI Агентийн үндсэн шинж чанарууд
AI Агентийн ач холбогдол
AI Агентуудын төрлүүд
Мэргэжлийн багш нарын зааварчилгаа – Онол болон практикийн арвин туршлагатай багш нар хичээлийг удирдан явуулна.
Монгол болон Англи хэл дээрх сургалт – Хичээлийг өөрт ойлгомжтой хэлээр сонгож үзэх эсвэл хослуулан суралцах боломжтой.
Танхим болон онлайн хосолсон сургалт (Hybrid Combination) – Уян хатан суралцах нөхцөл.
2 долоо хоногийн эрчимжүүлсэн хөтөлбөр – Нийт 30-40 цагийн хичээл.
Оройн болон амралтын өдрүүдийн ангиуд – Ажил, хичээлийнхээ хажуугаар суралцахад нэн тохиромжтой.
Чанартай видео хичээл, Цахим ном (PDF & Audio) болон Подкастууд – Мэдээллийг олон сувгаар хүлээн авч бататгана.
Ганцаарчилсан зөвлөгөө өгөх AI Ментор – Таны асуултад 24/7 хариулж, зөвлөнө.
Асуулт хариулт, Үнэлгээ болон сургалтын нөөц материалууд – Өөрийн мэдлэгийг тогтмол шалгаж, ахицаа хянах боломж.
Онлайн хяналттай шалгалт (Online Proctored) – Нэг удаа үнэгүй дахин өгөх эрхтэй.
Шалгалтад бэлтгэх цогц гарын авлага – Сертификат авахад тань туслах бүх зааварчилгаа багтсан.
.

Create Your Free Account