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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
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung