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Schulungsübersicht

Grundlagen des Deep-Think-Modus

  • Verständnis der Deep-Think-Architektur
  • Muster des Schließens nach Tiefe vs. Breite
  • Bewertung, wann Deep-Think geeignet ist

Schließen mit langem Kontext

  • Verarbeitung von erweiterten Eingabesequenzen
  • Erhaltung der Kohärenz über lange Ausgaben hinweg
  • Nachverfolgung von Abhängigkeiten und Einschränkungen

Iterative und mehrstufige Problemlösung

  • Gestaltung schrittweiser Schließprompts
  • Validierung von Zwischenfazitern
  • Aufbau von Schließschleifen und Verfeinerungen

Fortgeschrittene analytische Workflows

  • Strukturierung komplexer Forschungsfragen
  • Datengetriebene Schlussfolgerungspipelines
  • Szenariomodellierung und Prognostik

Deep-Think für risikoreiche Bereiche

  • Problemformulierung mit Risikosensibilität
  • Bewertung kritischer Entscheidungen
  • Sicherstellung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit

Prompt-Engineering für die Deep-Think-Optimierung

  • Konstruktion hochwirksamer Prompts
  • Gestaltung des internen Schlusspfades des Modells
  • Management von Ambiguität und Unsicherheit

Integration von Deep-Think in Anwendungen

  • Kombination von Deep-Think mit multimodalen Eingaben
  • Eingebettung von Schließfunktionen in Workflows
  • Automatisierung und systemweite Orchestrierung

Bewertungs- und Verfeinerungstechniken

  • Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit des Schließens
  • Fehleranalyse und Korrekturmuster
  • Kontinuierliche Verbesserung von Schlussfolgerungspipelines

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlagenwissen über Machine-Learning-Prinzipien
  • Erfahrung mit KI-Workflows auf Basis von Python
  • Vertrautheit mit der modellbasierten Integration über APIs

Zielgruppe

  • Forscher
  • Data Scientists
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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