Kursplan

Grunnlag for Deep-Think Modus

  • Forståelse av Deep-Think-arkitekturen
  • Dypt vs bredt resonnementsmønstre
  • Vurdering av når Deep-Think er passende

Langkontekst resonnement

  • Behandling av utvidede inputsekvenser
  • Vedlikehold av sammenheng over lange utdata
  • Sporing av avhengigheter og begrensninger

Iterativt og flerskrittet problemløsning

  • Designe trinnvis resonnementsprompts
  • Validering av mellomliggende konklusjoner
  • Bygge resonnemangs-lokker og forfininger

Avanserte analytiske arbeidsflyter

  • Strukturering av komplekse forskningsspørsmål
  • Data-drivne resonnemangspipliner
  • Scenario-modellering og prognostikk

Deep-Think for høyrisk domener

  • Risiko-følsomt problemdannelse
  • Vurdering av kritiske beslutninger
  • Sikring av konsistens og sporbarhet

Prompt-ingeniørvirksomhet for Deep-Think-optimalisering

  • Konstruksjon av høyrendende prompts
  • Forming av modellens interne resonnementsspor
  • Behandling av usikkerhet og tvetydighet

Integrasjon av Deep-Think i applikasjoner

  • Kombinasjon av Deep-Think med multimodale inputer
  • Innbygging av resonnemangsfunksjoner i arbeidsflyter
  • Automatisering og systemnivåsamarbeid

Vurderings- og forfiningsteknikker

  • Vurdering av resonnementskvalitet og pålittelighet
  • Feilanalyse og korrigeringsmønstre
  • Kontinuerlig forbedring av resonnemangspipliner

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Forståelse for maskinlæringsprinsipper
  • Erfaring med Python-baserte AI-arbeidsflyter
  • Bekjenthet med API-drevet modellintegrasjon

Målgruppe

  • Forskere
  • Datavitenskapsfolk
  • AI-strateger
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier