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課程簡介

Deep-Think模式的基礎

  • 理解Deep-Think架構。
  • 深度與廣度推理模式。
  • 評估何時使用Deep-Think。

長上下文推理

  • 處理擴展的輸入序列。
  • 保持長輸出的一致性。
  • 追蹤依賴關係和約束條件。

迭代與多步問題解決

  • 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

  • 建構複雜研究問題。
  • 數據驱动的推理管道。
  • 情景建模與預測。

Deep-Think在關鍵領域的應用

  • 風險敏感的問題框架。
  • 評估關鍵決策。
  • 確保一致性與可追溯性。

Deep-Think優化的提示詞工程

  • 構建高產出提示詞。
  • 塑造模型內部的推理路徑。
  • 處理模糊性與不確定性。

將Deep-Think整合至應用程式

  • 結合多模態輸入。
  • 在工作流程中嵌入推理功能。
  • 自動化與系統級協作。

評估與優化技術

  • 評估推理質量與可靠性。
  • 錯誤分析與修正模式。
  • 持續改進推理管道。

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解機器學習原理。
  • 具備基於Python的AI工作流程經驗。
  • 熟悉基於API的模型整合。

受眾

  • 研究者
  • 數據科學家
  • AI戰略師
 14 小時

客戶評論 (1)

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