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Schulungsübersicht

Grundlagen des Deep-Think-Modus

  • Verständnis der Deep-Think-Architektur
  • Schlussfolgerungsmuster: Tiefe vs. Breite
  • Bewertung, wann der Deep-Think-Modus geeignet ist

Schlussfolgern über lange Kontexte

  • Verarbeitung ausgedehnter Eingabesequenzen
  • Beibehaltung der Kohärenz über lange Ausgaben hinweg
  • Nachverfolgung von Abhängigkeiten und Einschränkungen

Iteratives und mehrstufiges Problemlösen

  • Gestaltung schrittweiser Schlussfolgerungsprompts
  • Validierung vorläufiger Schlüsse
  • Aufbau von Schlussfolgerungsschleifen und Verfeinerungen

Fortgeschrittene analytische Workflows

  • Strukturierung komplexer Forschungsfragen
  • Datengetriebene Schlussfolgerungspipelines
  • Szenariomodellierung und Prognostik

Deep-Think für Bereiche mit hohen Einsatzzwecken

  • Risikosensible Rahmung von Problemen
  • Bewertung kritischer Entscheidungen
  • Gewährleistung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit

Prompt-Engineering zur Optimierung von Deep-Think

  • Konstruktion hochwirksamer Prompts
  • Formung des internen Schlussfolgerungspads des Modells
  • Management von Mehrdeutigkeit und Unsicherheit

Integration von Deep-Think in Anwendungen

  • Kombination von Deep-Think mit multimodalen Eingaben
  • Einfügung von Schlussfolgerungsfunktionen in Workflows
  • Automatisierung und Systemsteuerung

Bewertungs- und Verfeinerungstechniken

  • Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen
  • Fehleranalyse und Korrekturmuster
  • Stetige Verbesserung der Schlussfolgerungspipelines

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Prinzipien des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit KI-Workflows auf Python-Basis
  • Kenntnisse in der API-basierten Modellintegration

Zielgruppe

  • Forschende
  • Wissenschaftler:innen für Datenanalyse (Data Scientists)
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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