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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
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯