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Struttura del corso
Fondamenti del Modo Deep-Think
- Comprensione dell'architettura del Modo Deep-Think
- Pattern di ragionamento in profondità vs. in ampiezza
- Valutazione della pertinenza del Modo Deep-Think
Ragionamento a Lunga Contestualità
- Gestione di sequenze di input estese
- Mantenimento della coerenza nei flussi di output lungo termine
- Tracciamento delle dipendenze e dei vincoli
Risoluzione di Problemi Iterativa e Multistep
- Progettazione di prompt di ragionamento step-by-step
- Validazione delle conclusioni intermedie
- Costruzione di loop e raffinamenti di ragionamento
Flussi di Lavoro Analitici Avanzati
- Strutturazione di domande di ricerca complesse
- Pipeline di ragionamento guidate dai dati
- Modellizzazione e previsione delle scenari
Modo Deep-Think per Domini a Rischi Elevati
- Definizione di problemi sensibili al rischio
- Valutazione delle decisioni critiche
- Garanzia della coerenza e tracciabilità
Ingegnerizzazione dei Prompt per l'Ottimizzazione del Modo Deep-Think
- Costruzione di prompt ad alta rendita
- Modellazione della traiettoria interna di ragionamento del modello
- Gestione dell'ambiguità e dell'incertezza
Integrazione del Modo Deep-Think nelle Applicazioni
- Combinazione del Modo Deep-Think con input multimodalità
- Inserimento di funzionalità di ragionamento nei flussi di lavoro
- Automazione e orchestrazione a livello sistemico
Tecniche di Valutazione e Raffinamento
- Valutazione della qualità e affidabilità del ragionamento
- Analisi degli errori e pattern di correzione
- Miglioramento continuo delle pipeline di ragionamento
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei principi del machine learning
- Esperienza con flussi di lavoro AI basati su Python
- Familiarità con l'integrazione di modelli guidata da API
Pubblico Obiettivo
- Ricercatori
- Data scientists
- Strategi AI
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