Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Grunderna i Deep-Think Mode
- Förståelse för Deep-Think-arkitekturen
- Djup- vs breddresonansmönster
- Bedömning av när Deep-Think är lämplig
Resonans med lång kontext
- Hantering av utökade inmatningsekvenser
- Upprethållande sammanhängande text i långa utdata
- Spårning av beroenden och begränsningar
Iterativ och flerstegs problemlösning
- Utformning av stegvisa resonansprompter
- Verifiering av mellanliggande slutsatser
- Byggande av resonanskretsar och förbättringar
Avancerade analytiska flöden
- Strukturering av komplexa forskningsfrågor
- Data-drivna resonanspipeliner
- Scenariomodellering och prognoser
Deep-Think för högriskdomäner
- Riskkänslig problemanvändning
- Bedömning av kritiska beslut
- Säkring av konsistens och spårbarhet
Promptteknik för Deep-Think-optimering
- Konstruering av högproduktiva prompter
- Formgivning av modellens interna resonansväg
- Hantering av oklarhet och osäkerhet
Integrering av Deep-Think i applikationer
- Kombinera Deep-Think med multimodala indata
- Inbäddning av resonansfunktioner i flöden
- Automatisering och systemnivåorkestrering
Utvärdering och förbättringstekniker
- Bedömning av resonanskvalitet och tillförlitlighet
- Felanalys och korregeringsmönster
- Fortlöpande förbättring av resonanspipeliner
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för maskininlärningsprinciper
- Erfarenhet av Python-baserade AI-flöden
- Kännedom om API-drivna modellintegreringar
Målgrupp
- Forskare
- Datavetare
- AI-strateger
14 Timmar
Vittnesmål (1)
Flöde, känsla och ämne i presentationen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskintolkat