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課程簡介

Deep-Think 模式的基礎

  • 理解 Deep-Think 架構
  • 深度與廣度推理模式
  • 評估何時適用 Deep-Think

長上下文推理

  • 處理擴展的輸入序列
  • 在長輸出中保持連貫性
  • 追蹤依賴關係與約束條件

迭代式與多步驟問題解決

  • 設計分步驟推理提示詞
  • 驗證中間結論
  • 建立推理迴圈與細化機制

高級分析工作流

  • 構建複雜的研究問題
  • 數據驅動的推理管線
  • 情境建模與預測

高風險領域的 Deep-Think 應用

  • 風險敏感的問題框架設計
  • 評估關鍵決策
  • 確保一致性與可追溯性

用於 Deep-Think 優化的提示詞工程

  • 構建高產出提示詞
  • 塑造模型的內部推理路徑
  • 管理模糊性與不確定性

將 Deep-Think 整合至應用中

  • 結合 Deep-Think 與多模態輸入
  • 將推理功能嵌入工作流
  • 自動化與系統層級的編排

評估與細化技術

  • 評估推理品質與可靠性
  • 錯誤分析與糾正模式
  • 持續改進推理管線

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解機器學習原理
  • 具備基於 Python 的 AI 工作流經驗
  • 熟悉驅動 API 的模型整合

目標學員

  • 研究人員
  • 數據科學家
  • AI 戰略師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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