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Temario del curso

Fundamentos del Modo de Reflexión Profunda

  • Comprensión de la arquitectura de Deep-Think
  • Patrones de razonamiento de profundidad vs. amplitud
  • Evaluación de cuándo es apropiado utilizar Deep-Think

Razonamiento de Contexto Largo

  • Gestión de secuencias de entrada extendidas
  • Mantenimiento de la coherencia a través de salidas largas
  • Seguimiento de dependencias y restricciones

Resolución de Problemas Iterativa y Multietapa

  • Diseño de prompts de razonamiento por pasos
  • Validación de conclusiones intermedias
  • Construcción de bucles de razonamiento y refinamientos

Flujos de Trabajo Analíticos Avanzados

  • Estructuración de preguntas de investigación complejas
  • Pipelines de razonamiento basados en datos
  • Modelado de escenarios y pronósticos

Deep-Think para Dominios de Alto Riesgo

  • Planteamiento de problemas sensibles al riesgo
  • Evaluación de decisiones críticas
  • Aseguramiento de la consistencia y trazabilidad

Ingeniería de Prompts para la Optimización de Deep-Think

  • Construcción de prompts de alto rendimiento
  • Moldeamiento de la ruta de razonamiento interna del modelo
  • Gestión de la ambigüedad e incertidumbre

Integración de Deep-Think en Aplicaciones

  • Combinación de Deep-Think con entradas multimodales
  • Incorporación de funciones de razonamiento en flujos de trabajo
  • Automatización y orquestación a nivel de sistema

Técnicas de Evaluación y Refinamiento

  • Evaluación de la calidad y fiabilidad del razonamiento
  • Análisis de errores y patrones de corrección
  • Mejora continua de los pipelines de razonamiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los principios de aprendizaje automático (machine learning)
  • Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
  • Familiaridad con la integración de modelos mediante API

Público objetivo

  • Investigadores
  • Científicos de datos
  • Estrategistas de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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