Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Varaktighet 14 timmar
Kursplan
Grunderna i Deep-Think Mode
- Förståelse för Deep-Think-arkitekturen
- Djup- vs breddresonansmönster
- Bedömning av när Deep-Think är lämplig
Resonans med lång kontext
- Hantering av utökade inmatningsekvenser
- Upprethållande sammanhängande text i långa utdata
- Spårning av beroenden och begränsningar
Iterativ och flerstegs problemlösning
- Utformning av stegvisa resonansprompter
- Verifiering av mellanliggande slutsatser
- Byggande av resonanskretsar och förbättringar
Avancerade analytiska flöden
- Strukturering av komplexa forskningsfrågor
- Data-drivna resonanspipeliner
- Scenariomodellering och prognoser
Deep-Think för högriskdomäner
- Riskkänslig problemanvändning
- Bedömning av kritiska beslut
- Säkring av konsistens och spårbarhet
Promptteknik för Deep-Think-optimering
- Konstruering av högproduktiva prompter
- Formgivning av modellens interna resonansväg
- Hantering av oklarhet och osäkerhet
Integrering av Deep-Think i applikationer
- Kombinera Deep-Think med multimodala indata
- Inbäddning av resonansfunktioner i flöden
- Automatisering och systemnivåorkestrering
Utvärdering och förbättringstekniker
- Bedömning av resonanskvalitet och tillförlitlighet
- Felanalys och korregeringsmönster
- Fortlöpande förbättring av resonanspipeliner
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för maskininlärningsprinciper
- Erfarenhet av Python-baserade AI-flöden
- Kännedom om API-drivna modellintegreringar
Målgrupp
- Forskare
- Datavetare
- AI-strateger
Vittnesmål (1)
Flöde, känsla och ämne i presentationen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskintolkat
