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Plan du cours

Fondamentaux du mode Deep-Think

  • Comprendre l'architecture Deep-Think
  • Modèles de raisonnement en profondeur vs en amplitude
  • Évaluer l'adéquation du mode Deep-Think

Raisonnement de long contexte

  • Gérer les séquences d'entrée étendues
  • Maintenir la cohérence sur de longues sorties
  • Suivre les dépendances et les contraintes

Résolution itérative et multi-étapes de problèmes

  • Concevoir des prompts de raisonnement étape par étape
  • Valider les conclusions intermédiaires
  • Construire des boucles de raisonnement et des raffinements

Flux de travail analytiques avancés

  • Structurer des questions de recherche complexes
  • Pipelines de raisonnement fondés sur les données
  • Modélisation de scénarios et prévisions

Deep-Think pour les domaines à hauts enjeux

  • Formulation de problèmes sensibles aux risques
  • Évaluation des décisions critiques
  • Assurer la cohérence et la traçabilité

Génie des prompts pour l'optimisation Deep-Think

  • Construire des prompts à haut rendement
  • Guider le chemin de raisonnement interne du modèle
  • Gérer l'ambiguïté et l'incertitude

Intégration de Deep-Think dans les applications

  • Combiner Deep-Think avec des entrées multimodales
  • Intégrer des fonctionnalités de raisonnement dans les flux de travail
  • Automatisation et orchestration au niveau système

Techniques d'évaluation et de raffinement

  • Évaluer la qualité et la fiabilité du raisonnement
  • Analyse des erreurs et patterns de correction
  • Amélioration continue des pipelines de raisonnement

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les principes de l'apprentissage automatique (machine learning)
  • Avoir de l'expérience avec les flux de travail d'IA basés sur Python
  • Maîtriser l'intégration de modèles pilotés par API

Public cible

  • Chercheurs
  • Scientifiques des données
  • Stratèges en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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