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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
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique