Kursplan

Grundläggande för Deep-Think Mode

  • Förståelse av Deep-Think-arkitekturen
  • Djup- vs bredresonemangsmönster
  • Utvärdering av när Deep-Think är lämplig

Långkontextuellt resonemang

  • Hantering av utökade inmatningssekvenser
  • Bevarande av sammanhängande utdata över lång tid
  • Spårning av beroenden och begränsningar

Iterativt och flerstegsproblem-lösning

  • Utformning av stegvisa resonemangsfrågor
  • Validering av mellanresultat
  • Bygga resonemangsslår och förbättringar

Avancerade analytiska arbetsflöden

  • Strukturering av komplexa forskningsfrågor
  • Data-drivna resonemangsleder
  • Scenario-modellering och prognoser

Deep-Think för högrisikodomäner

  • Riskkänsligt problemformulering
  • Utvärdering av kritiska beslut
  • Säkerställande av konsekvens och spårbarhet

Prompt-engineering för Deep-Think-optimering

  • Konstruktion av högeffektiva frågor
  • Formning av modellens interna resonemangsbanor
  • Hantering av osäkerhet och ambiguitet

Integrering av Deep-Think i tillämpningar

  • Kombinering av Deep-Think med multimodala inmatningar
  • Införlivande av resonemangsfunktionalitet i arbetsflöden
  • Automation och systemnivåorchestration

Utvärderings- och förbättringstekniker

  • Utvärdering av resonemangsens kvalitet och tillförlitlighet
  • Felanalys och korrekturmönster
  • Kontinuerlig förbättring av resonemangsleder

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för maskininlärningsprinciper
  • Erfarenhet av Pythonbaserade AI-arbetsflöden
  • Bekantskap med API-drivna modellintegration

Målgrupp

  • Forskare
  • Dataanalytiker
  • AI-strategier
 14 timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier