Deep-Think 模式精通:使用 Gemini 3 進行高級推理培訓
Gemini 3 是一款先進的多模態 AI 系統,旨在支援深度推理、高上下文任務及長篇分析工作流程。
這門由講師主講的實時培訓課程(可線上或現場進行),專為希望利用 Deep-Think 模式進行複雜分析、建模及策略規劃的高級專業人士而設計。
完成本課程後,學員將具備以下能力:
- 應用 Deep-Think 模式解決複雜的多層級問題。
- 設計納入長上下文分析的推理管道。
- 針對迭代式多步驟推理任務最佳化提示詞。
- 將 Deep-Think 功能整合至研究或生產工作流程中。
課程形式
- 由專家主講並結合實際案例的演示。
- 動手實踐推理實驗室及結構化練習。
- 使用即時實驗環境進行應用開發。
課程客製化選項
- 可按需安排客製化課程或針對特定領域的深度推理項目。
課程簡介
Deep-Think 模式基礎
- 理解 Deep-Think 架構
- 深度與廣度推理模式
- 評估 Deep-Think 的適用時機
長上下文推理
- 處理延長輸入序列
- 在長輸出中保持一致性
- 追蹤依賴關係與約束條件
迭代式與多步驟問題解決
- 設計逐步推理提示詞
- 驗證中間結論
- 構建推理循環與優化
高級分析工作流程
- 結構化複雜研究問題
- 數據驅動的推理管道
- 情境建模與預測
Deep-Think 在高風險領域的應用
- 風險敏感型問題界定
- 評估關鍵決策
- 確保一致性与可追溯性
Deep-Think 最佳化的提示詞工程
- 構建高產出提示詞
- 塑造模型的內部推理路徑
- 管理歧義與不確定性
將 Deep-Think 整合至應用程序
- 結合 Deep-Think 與多模態輸入
- 將推理功能嵌入工作流程
- 自動化與系統層級編排
評估與優化技術
- 評估推理質量與可靠性
- 錯誤分析與糾正模式
- 持續改進推理管道
總結與下一步
最低要求
- 了解機器學習原理
- 具有 Python 基礎的 AI 工作流程經驗
- 熟悉基於 API 的模型整合
目標受眾
- 研究者
- 數據科學家
- AI 策略規劃師
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯
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- 理解大型語言模型的基本原理。
- 設定並使用 Google Gemini AI 執行各項 AI 任務。
- 實作文本到文本及圖像到文本的轉換功能。
- 建構基礎的 AI 驅動應用。
- 探索 Google Gemini AI 的進階功能與客製化選項。
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- 理解人工智慧在內容創作中的角色。
- 設定並使用 Google Gemini AI 來生成及優化內容。
- 運用文字轉化技術創作具創意且原創的內容。
- 利用 AI 驅動的洞察來實施 SEO 策略。
- 分析內容表現,並使用 Gemini AI 調整策略。
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- 運用文字到文字及影像到文字的轉換,提升服務效率。
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- 了解 Google Gemini AI 的基本原理。
- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
- 使用自然語言查詢探索數據。
- 分析數據模式並提取洞察。
- 創建引人注目的數據可視化效果。
- 有效溝通基於數據的洞察。
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- 針對特定用例設計更有效且客製化的提示。
- 利用Gemini產生原創且具創意性的內容。
- 精確地摘要並比較複雜資訊。
- 有效運用Gemini進行腦力激盪、規劃及整理構思。