課程簡介

深度思維模式的基礎

  • 理解深度思維架構
  • 深度與廣度推理模式
  • 評估何時適用深度思維

長上下文推理

  • 處理擴展輸入序列
  • 在長輸出中保持連貫性
  • 跟蹤依賴關係和約束

迭代與多步驟問題解決

  • 設計逐步推理提示詞
  • 驗證中間結論
  • 構建推理循環與優化

高級分析工作流

  • 結構化複雜的研究問題
  • 數據驅動的推理管道
  • 場景建模與預測

高風險領域中的深度思維

  • 風險敏感的問題框架
  • 評估關鍵決策
  • 確保一致性和可追溯性

深度思維優化的提示詞工程

  • 構建高效的提示詞
  • 引導模型的內部推理路徑
  • 管理模糊性和不確定性

將深度思維集成到應用中

  • 結合多模態輸入的深度思維
  • 將推理功能嵌入工作流
  • 自動化與系統級編排

評估與優化技術

  • 評估推理質量與可靠性
  • 錯誤分析與糾正模式
  • 推理管道的持續改進

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解機器學習原理
  • 具備基於Python的AI工作流經驗
  • 熟悉API驅動的模型集成

受衆

  • 研究人員
  • 數據科學家
  • AI策略師
 14 時間:

人數


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