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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

人數


每位參與者的報價

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