خرید و دانلود نسخه کامل کتاب The Essential Guide to Prompt Engineering: Key Principles, Techniques, Challenges, and Security Risks (SpringerBriefs in Computer Science)

توضیحات فارسی

کتاب راهنمای ضروری مهندسی پرامپت: اصول کلیدی، تکنیک‌ها، چالش‌ها و ریسک‌های امنیتی نوشته‌ی «ولادیمیر گرویمنکو» یکی از منابع جامع و علمی در حوزه‌ی هوش مصنوعی و تعامل انسان و ماشین است. این اثر که توسط انتشارات معتبر Springer منتشر شده، به بررسی عمیق مفهوم مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) می‌پردازد؛ دانشی که نقش محوری در نحوه‌ی ارتباط با مدل‌های زبانی هوشمند مانند ChatGPT دارد.
در این کتاب، نویسنده ضمن تعریف اصول بنیادین طراحی پرامپت‌های مؤثر، به معرفی تکنیک‌های بهینه‌سازی ورودی‌ها برای بهبود پاسخ‌های مدل‌های زبانی می‌پردازد. همچنین، مباحثی همچون ساختار زبانی پرامپت‌ها، درک زمینه‌ی گفت‌وگو، و ارزیابی عملکرد مدل‌ها با رویکردهای تحلیلی مورد بحث قرار گرفته است.
از نکات برجسته‌ی این کتاب، پرداختن به چالش‌های اخلاقی و امنیتی مهندسی پرامپت است؛ از جمله خطرات نشت داده‌ها، سوگیری مدل‌ها و دستکاری اطلاعات. گرویمنکو در کنار جنبه‌های نظری، مثال‌ها و مطالعات موردی متنوعی ارائه می‌دهد که کتاب را برای پژوهشگران، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به حوزه‌ی هوش مصنوعی کاربردی کرده است.
در مجموع، این کتاب مرجعی ضروری برای افرادی است که می‌خواهند درک عمیق‌تری از شیوه‌های طراحی و بهینه‌سازی تعاملات انسان و هوش مصنوعی پیدا کنند و از چالش‌ها و فرصت‌های جدید این حوزه آگاه شوند.

English Description

The Essential Guide to Prompt Engineering: Key Principles, Techniques, Challenges, and Security Risks by Vladimir Geroimenko is a concise yet comprehensive introduction to one of the most rapidly evolving fields in artificial intelligence—prompt engineering. Published by Springer as part of the SpringerBriefs in Computer Science series, the book explores how well-crafted prompts can significantly improve the performance and reliability of large language models like ChatGPT and GPT-4.
The author explains the core principles and practical methods of creating efficient prompts, discussing how linguistic structure, context awareness, and user intent can influence model output. In addition to foundational knowledge, the book provides examples and best practices that help readers develop prompts for various AI-driven applications such as content generation, programming assistance, and data analysis.
A notable aspect of this guide is its examination of ethical and security risks in prompt engineering—highlighting concerns such as data leakage, misinformation, and bias amplification. Through theoretical insights and real-world case studies, Geroimenko offers readers a well-rounded understanding of both the potential and the limitations of this emerging discipline.
Ultimately, this book serves as an essential resource for AI researchers, developers, and enthusiasts who aim to master the art of communicating effectively with intelligent systems.