Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
A Deep-Think mód alapjai
- A Deep-Think architektúra megértése
- Mélység és szélesség szerinti érvelési mintázatok
- Annak értékelése, mikor megfelelő a Deep-Think használata
Hosszú kontextusú érvelés
- Hosszabb bemeneti sorozatok kezelése
- Koherencia fenntartása hosszú kimenetek esetén
- Függőségek és megkötések nyomon követése
Iteratív és többlépéses problémamegoldás
- Lépésenkénti érvelési promptok tervezése
- Köztes következtetések ellenőrzése
- Érvelési hurkok és finomítások kiépítése
Haladó elemzési munkafolyamatok
- Összetett kutatási kérdések strukturálása
- Adatvezérelt érvelési folyamatok
- Forgatókönyv-modellezés és előrejelzés
Deep-Think nagy téttel járó területeken
- Kockázatérzékeny problémakeretezés
- Kritikus döntések értékelése
- Konzisztencia és nyomon követhetőség biztosítása
Promptmérnökség a Deep-Think optimalizálásához
- Magas hozamú promptok készítése
- A modell belső érvelési útvonalának alakítása
- Kétértelműség és bizonytalanság kezelése
A Deep-Think integrálása alkalmazásokba
- A Deep-Think kombinálása multimodális bemenetekkel
- Érvelési funkciók beágyazása munkafolyamatokba
- Automatizálás és rendszerszintű összehangolás
Értékelési és finomítási technikák
- Az érvelés minőségének és megbízhatóságának értékelése
- Hibaelemzési és javítási mintázatok
- Az érvelési folyamatok folyamatos fejlesztése
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulás alapelveinek ismerete
- Tapasztalat Python-alapú MI-munkafolyamatokban
- API-vezérelt modellintegráció ismerete
Célközönség
- Kutatók
- Adattudósok
- MI-stratégák
14 Órák
Vélemények (1)
Folyam, hangulat és téma a bemutatón
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurzus - Google Gemini AI for Data Analysis
Gépi fordítás