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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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