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课程大纲
深度思维模式的基础
- 理解深度思维架构
- 深度与广度推理模式
- 评估何时适用深度思维
长上下文推理
- 处理扩展输入序列
- 在长输出中保持连贯性
- 跟踪依赖关系和约束
迭代与多步骤问题解决
- 设计逐步推理提示词
- 验证中间结论
- 构建推理循环与优化
高级分析工作流
- 结构化复杂的研究问题
- 数据驱动的推理管道
- 场景建模与预测
高风险领域中的深度思维
- 风险敏感的问题框架
- 评估关键决策
- 确保一致性和可追溯性
深度思维优化的提示词工程
- 构建高效的提示词
- 引导模型的内部推理路径
- 管理模糊性和不确定性
将深度思维集成到应用中
- 结合多模态输入的深度思维
- 将推理功能嵌入工作流
- 自动化与系统级编排
评估与优化技术
- 评估推理质量与可靠性
- 错误分析与纠正模式
- 推理管道的持续改进
总结与下一步
要求
- 了解机器学习原理
- 具备基于Python的AI工作流经验
- 熟悉API驱动的模型集成
受众
- 研究人员
- 数据科学家
- AI策略师
14 小时
客户评论 (1)
演讲的流畅性、氛围与主题
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
课程 - Google Gemini AI for Data Analysis
机器翻译