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Durata 14 ore
Struttura del corso
Fondamenti della Modalità Deep-Think
- Comprendere l'architettura Deep-Think
- Pattern di ragionamento in profondità vs ampiezza
- Valutare quando la Modalità Deep-Think è appropriata
Ragionamento di Lungo Contesto
- Gestire sequenze di input estese
- Mantenere la coerenza in output di lunga durata
- Tenere traccia di dipendenze e vincoli
Risoluzione di Problemi Iterativa e Multistep
- Progettare prompt di ragionamento progressivi
- Validare le conclusioni intermedie
- Costruire cicli di ragionamento e affinamenti
Flussi di Lavoro Analitici Avanzati
- Strutturare complesse domande di ricerca
- Pipeline di ragionamento basate sui dati
- Modellazione di scenari e previsioni
Deep-Think per Settori ad Alto Rischio
- Definizione dei problemi con sensibilità al rischio
- Valutazione delle decisioni critiche
- Garantire coerenza e tracciabilità
Projecting Prompt Engineering per l'Ottimizzazione Deep-Think
- Costruire prompt ad alto rendimento
- Plasmare il percorso di ragionamento interno del modello
- Gestire ambiguità e incertezza
Integrazione di Deep-Think nelle Applicazioni
- Combinare Deep-Think con input multimodali
- Inserire funzionalità di ragionamento nei flussi di lavoro
- Automazione e orchestrazione a livello di sistema
Tecniche di Valutazione e Affinamento
- Valutare la qualità e l'affidabilità del ragionamento
- Analisi degli errori e pattern di correzione
- Miglioramento continuo delle pipeline di ragionamento
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza dei principi del machine learning
- Esperienza con i flussi di lavoro di IA basati su Python
- Conoscenza dell'integrazione di modelli tramite API
Pubblico di riferimento
- Ricercatori
- Data scientist
- Strategisti dell'IA
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduzione automatica