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Struttura del corso
Fondamenti del Modo Deep-Think
- Comprendere l’architettura alla base di Deep-Think
- Distinguere tra modelli di ragionamento approfonditi e quelli più superficiali
- Capire quando conviene impiegare il Modo Deep-Think
Ragionamento su contesti estesi
- Gestione di sequenze di input molto lunghe
- Mantenimento della coerenza in output articolati e prolungati
- Tracciamento delle dipendenze e dei vincoli presenti nei contesti analizzati
Risoluzione di problemi in modo iterativo e su più passaggi
- Progettazione di prompt che guidano un ragionamento per fasi distinte
- Validazione delle conclusioni intermedie ottenute dal modello
- Creazione di cicli di riflessione e affinamenti progressivi
Flussi operativi analitici avanzati
- Organizzazione strutturata di quesiti di ricerca complessi
- Implementazione di pipeline decisionali basate su dati effettivi
- Modellizzazione e previsione di scenari futuri
Applicazione del Modo Deep-Think in contesti ad alto rischio
- Definizione dei problemi che comportano una valutazione di tipo rischioso
- Analisi e valutazione delle decisioni critiche da prendere
- Garanzia della coerenza e tracciabilità dei processi analitici
Tecniche di ottimizzazione tramite prompt engineering per Deep-Think
- Creazione di prompt efficaci e ad alto potenziale
- Orientamento del percorso interno di ragionamento del modello
- Gestione di ambiguità o situazioni di incertezza nel contesto analitico
Integrazione del Modo Deep-Think nelle applicazioni operative
- Utilizzo congiunto di input multimodali e del Modo Deep-Think
- Incorporazione delle funzionalità di ragionamento all’interno dei flussi di lavoro esistenti
- Automazione e coordinamento a livello sistemico dei processi analitici
Tecniche di valutazione e miglioramento continuo
- Analisi della qualità e attendibilità del ragionamento prodotto
- Identificazione e correzione sistematica degli errori riscontrati
- Miglioramento progressivo dei flussi di lavoro analitici implementati
Conclusione del corso e prospettive future
Requisiti
- Conoscenza dei principi fondamentali dell’apprendimento automatico
- Esperienza nell’utilizzo di flussi di lavoro basati su intelligenza artificiale con Python
- Familiarità con l’integrazione di modelli tramite API
Destinatari del corso
- Ricercatori
- Data scientist
- Strategi esperti di intelligenza artificiale
14 ore
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduzione automatica