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Temario del curso

Fundamentos del modo Deep-Think

  • Comprensión de la arquitectura Deep-Think
  • Patrones de razonamiento de profundidad versus amplitud
  • Evaluación de cuándo es apropiado usar Deep-Think

Razonamiento de contexto largo

  • Manejo de secuencias de entrada extendidas
  • Mantenimiento de la coherencia en salidas largas
  • 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
  • Canales de razonamiento basados en datos
  • Modelado de escenarios y pronósticos

Deep-Think para dominios de alto riesgo

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

Ingeniería de prompts para la optimización de Deep-Think

  • Construcción de prompts de alto rendimiento
  • Modelado 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 fiabilidad del razonamiento
  • Análisis de errores y patrones de corrección
  • Mejora continua de los canales de razonamiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los principios del aprendizaje automático
  • Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
  • Conocimiento de la integración de modelos mediante API

Público objetivo

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

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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