Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Varighet 14 timer
Kursplan
Grunnleggende prinsipper for Deep-Think-modus
- Forståelse av Deep-Think-arkitekturen
- Dybde versus bredde i resonnementmønstre
- Vurdering av når Deep-Think er passende
Resonnement med lang kontekst
- Håndtering av utvidede inndatasekvenser
- Opprettholdelse av sammenheng over lange utdata
- Sporing av avhengigheter og begrensninger
Iterativ og flertrinns problemløsning
- Design av stegvis resonnement-prompter
- Validering av mellomkonklusjoner
- Oppbygging av resonnementssøykler og raffineringer
Avanserte analytiske arbeidsfløter
- Strukturering av komplekse forskningsspørsmål
- Databaserte resonnement-rørledninger
- Scenariomodellering og prognostisering
Deep-Think for høyrisikodomener
- Risikosensitiv formulering av problemer
- Vurdering av kritiske beslutninger
- Sikring av konsistens og sporbarhet
Oppsett av prompter for optimalisering av Deep-Think
- Oppbygging av høyt avkastende prompter
- Skaping av modellens indre resonnementsti
- Håndtering av tvetydighet og usikkerhet
Integrasjon av Deep-Think i applikasjoner
- Kombinasjon av Deep-Think med multimodale inndata
- Innbygging av resonnementsegenskaper i arbeidsfløter
- Automatisering og orkestrering på systemnivå
Evaluerings- og raffineringsteknikk
- Vurdering av kvalitet og pålitelighet av resonnement
- Feilanalyse og korrigeringsmønstre
- Kontinuerlig forbedring av resonnement-rørledninger
Oppsummering og neste steg
Krav
- Kunnskap om maskinlæringsprinsipper
- Erfaring med Python-baserte KI-arbeidsfløter
- Kjennskap til API-drevet modellintegrering
Målgruppe
- Forskere
- Datavidenskapere
- KI-strateger
Referanser (1)
Flyt, vib og tema i presentasjonen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskinoversatt
