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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
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique