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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:
客戶評論 (1)
演講的流暢性、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯