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Schulungsübersicht

Grundlagen des Deep-Think-Modus

  • Verständnis der Deep-Think-Architektur
  • Muster für tiefes vs. breites Schlussfolgern
  • Bewertung, wann Deep-Think angemessen ist

Schlussfolgern mit langem Kontext

  • Umgang mit längeren Eingabesequenzen
  • Aufrechterhaltung der Kohärenz über lange Ausgaben hinweg
  • Nachverfolgung von Abhängigkeiten und Einschränkungen

Iteratives und mehrstufiges Problemlösen

  • Entwurf schrittweiser Schlussfolgerungs-Prompts
  • Validierung intermediärer Erkenntnisse
  • Aufbau von Schlussfolgerungsschleifen und Verfeinerungen

Fortgeschrittene analytische Arbeitsabläufe

  • Strukturierung komplexer Forschungsfragen
  • Datenbasierte Schlussfolgerungs-Pipelines
  • Szenariomodellierung und Prognosen

Deep-Think in hochsensiblen Domänen

  • Risikosensitives Problemformulieren
  • Bewertung kritischer Entscheidungen
  • Sicherstellung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit

Prompt Engineering zur Optimierung von Deep-Think

  • Erstellung von Prompts mit hohem Ertragspotential
  • Gestaltung des internen Schlussfolgerungspfades des Modells
  • Umgang mit Mehrdeutigkeit und Unsicherheit

Integration von Deep-Think in Anwendungen

  • Kombination von Deep-Think mit multimodalen Eingaben
  • Einbettung von Schlussfolgerungsfeatures in Arbeitsabläufe
  • Automatisierung und systemweite Orchestrierung

Bewertungstechniken und Verfeinerung

  • Beurteilung der Qualität und Zuverlässigkeit des Schlussfolgerungsprozesses
  • Fehleranalyse und Korrekturmuster
  • Kontinuierliche Verbesserung der Schlussfolgerungs-Pipelines

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in maschinelles Lernen
  • Erfahrung mit Python-basierten KI-Arbeitsabläufen
  • Vertrautheit mit API-gesteuerter Model-Integration

Zielgruppe

  • Forscher
  • Data Scientists (Datenwissenschaftler)
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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