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Temario del curso
Fundamentos del Modo Deep-Think
- Comprensión de la arquitectura de Deep-Think
- Patrones de razonamiento: profundidad vs. amplitud
- Evaluación de cuándo es apropiado utilizar Deep-Think
Razonamiento de Largo Contexto
- Gestión de secuencias de entrada extendidas
- Manejo de la coherencia a lo largo de salidas extensas
- Seguimiento de dependencias y restricciones
Resolución Iterativa y de Múltiples Pasos
- 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
- Flujos de razonamiento basados en datos
- Modelado de escenarios y pronósticos
Deep-Think para Dominios de Alto Riesgo
- Enmarcado 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
- Configuración de la ruta de razonamiento interna del modelo
- Gestión de la ambigüedad y la 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 confiabilidad del razonamiento
- Análisis de errores y patrones de corrección
- Mejora continua de los flujos de razonamiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los principios de aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
- Familiaridad con la integración de modelos impulsada por APIs
Público Objetivo
- Investigadores
- Científicos de datos
- Estrategistas de IA
14 Horas
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática