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課程簡介
Deep-Think 模式的基礎知識
- 理解 Deep-Think 架構
- 深度與廣度推理模式
- 評估何時適用 Deep-Think
長情境推理
- 處理擴展輸入序列
- 在長篇幅輸出中維持連貫性
- 追蹤依賴關係與約束條件
迭代式與多步驟問題解決
- 設計逐步推理的提示語
- 驗證中間結論
- 建構推理循環與優化
進階分析工作流程
- 組織複雜的研究問題
- 數據驅動的推理流程
- 情境建模與預測
Deep-Think 在高風險領域的應用
- 風險敏感的問題框架建構
- 評估關鍵決策
- 確保一致性與可追溯性
用於 Deep-Think 優化的提示工程
- 建構高產出的提示語
- 塑造模型的內部推理路徑
- 管理歧義與不確定性
將 Deep-Think 整合至應用程式
- 結合 Deep-Think 與多模態輸入
- 嵌入推理功能至工作流程
- 自動化與系統層級的協調管理
評估與優化技術
- 評估推理品質與可靠性
- 錯誤分析與修正模式
- 持續改進推理流程
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習原理的理解
- 擁有基於 Python 的 AI 工作流程經驗
- 熟悉 API 驅動的模型整合
目標受眾
- 研究人員
- 數據科學家
- AI 戰略家
14 小時
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯