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課程時長 14 時間:
課程簡介
Deep-Think模式基礎
- 了解Deep-Think架構
- 深度與廣度推理模式
- 評估何時適合使用Deep-Think
長上下文推理
- 處理超長輸入序列
- 維持長篇輸出的連貫性
- 追蹤相依性與限制條件
迭代與多步驟問題解決
- 設計逐步推理提示詞
- 驗證中間結論
- 建立推理迴圈與精煉機制
進階分析工作流程
- 建構複雜研究問題
- 資料驅動的推理流程
- 情境建模與預測
高風險領域的Deep-Think應用
- 風險敏感問題的框架設計
- 評估關鍵決策
- 確保一致性與可追溯性
Deep-Think最佳化的提示工程
- 建構高效益提示詞
- 引導模型內部推理路徑
- 管理模糊性與不確定性
將Deep-Think整合至應用程式
- 結合Deep-Think與多模態輸入
- 將推理功能嵌入工作流程
- 自動化與系統層級協調
評估與精煉技術
- 評估推理品質與可靠性
- 錯誤分析與修正模式
- 持續改善推理流程
總結與後續步驟
最低要求
- 了解機器學習基本原理
- 具備Python AI工作流程的實作經驗
- 熟悉API驅動的模型整合方式
適合對象
- 研究人員
- 資料科學家
- AI策略規劃師
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