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Plan du cours

Fondements du mode Deep-Think

  • Comprendre l’architecture Deep-Think
  • Modèles de raisonnement en profondeur vs en largeur
  • Évaluer quand le Deep-Think est approprié

Raisonnement de long contexte

  • Gérer les séquences d’entrée étendues
  • Préserver la cohérence sur des sorties longues
  • Suivre les dépendances et les contraintes

Résolution de problèmes itérative et multistade

  • Concevoir des prompts de raisonnement étape par étape
  • Valider les conclusions intermédiaires
  • Construire des boucles de raisonnement et des raffinements

Flux de travail analytiques avancés

  • Structurer des questions de recherche complexes
  • Pipelines de raisonnement pilotés par les données
  • Modélisation de scénarios et prévision

Deep-Think pour les domaines à fort enjeu

  • Formulation de problèmes sensibles au risque
  • Évaluation des décisions critiques
  • Garantir la cohérence et la traçabilité

Ingénierie des prompts pour l’optimisation Deep-Think

  • Construire des prompts à fort rendement
  • Guider le chemin de raisonnement interne du modèle
  • Gérer l’ambiguïté et l’incertitude

Intégration du Deep-Think dans les applications

  • Combiner le Deep-Think avec des entrées multimodales
  • Intégrer des fonctionnalités de raisonnement dans les flux de travail
  • Automatisation et orchestration au niveau système

Techniques d’évaluation et de raffinement

  • Évaluer la qualité et la fiabilité du raisonnement
  • Analyse des erreurs et modèles de correction
  • Amélioration continue des pipelines de raisonnement

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des principes de l’apprentissage automatique
  • De l’expérience avec les flux de travail d’IA basés sur Python
  • Une familiarité avec l’intégration de modèles pilotée par API

Public cible

  • Chercheurs
  • Scientifiques des données
  • Stratégistes IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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