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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

人數


每位參與者的報價

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