Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Основи на Deep-Think режима

  • Разбиране на архитектурата на Deep-Think
  • Модели на разсъждение в дълбочина срещу в широчина
  • Оценка кога Deep-Think е подходящ

Разсъждение върху обширен контекст

  • Обработка на разширени входни поредици
  • Поддържане на свързаност в дългите изходни резултати
  • Проследяване на зависимости и ограничения

Итеративно и многостъпково решаване на проблеми

  • Проектиране на промптове за постъпково разсъждение
  • Валидиране на междинни заключения
  • Изграждане на цикли на разсъждение и усъвършенствания

Усъвършенствани аналитични работни потоци

  • Структуриране на сложни изследователски въпроси
  • Потоци за разсъждение, базирани на данни
  • Моделиране на сценарии и прогнозиране

Deep-Think за области с високи залози

  • Формулиране на проблеми, чувствителни към риск
  • Оценка на критични решения
  • Осигуряване на последователност и проследимост

Промпт инженерство за оптимизация на Deep-Think

  • Конструиране на високоефективни промптове
  • Оформяне на вътрешния път на разсъждение на модела
  • Управление на неяснота и несигурност

Интегриране на Deep-Think в приложения

  • Комбиниране на Deep-Think с мултимодални входни данни
  • Вграждане на функции за разсъждение в работни потоци
  • Автоматизация и оркестрация на системно ниво

Техники за оценка и усъвършенстване

  • Оценка на качеството и надеждността на разсъжденията
  • Анализ на грешки и модели за корекция
  • Непрекъснато подобрение на потоците за разсъждение

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на принципите на машинното обучение
  • Опит с базирани на Python AI работни потоци
  • Запознатост с интеграцията на модели чрез API

Аудитория

  • Изследователи
  • Специалисти по данни
  • AI стратези
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории