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Schulungsübersicht
Grundlagen des Deep-Think Modes
- Verständnis der Deep-Think-Architektur
- Tiefgang versus Breitgang in Argumentationsmustern
- Bewertung, wann Deep-Think angemessen ist
Langfristige Kontextargumentation
- Verarbeitung von längeren Eingabesequenzen
- Aufrechterhalt der Kohärenz bei langen Ausgaben
- Verfolgung von Abhängigkeiten und Nebenbedingungen
Iterative und mehrstufige Problemlösung
- Entwurf von schrittweisen Argumentationsprompts
- Überprüfung von Zwischenfolgerungen
- Erstellung von Argumentationsschleifen und Verfeinerungen
Fortgeschrittene analytische Workflows
- Strukturierung komplexer Forschungsfragen
- Datengetriebene Argumentationspipelines
- Szenariomodellierung und Prognose
Deep-Think für hochsensible Bereiche
- Risikosensitive Problembestimmung
- Bewertung kritischer Entscheidungen
- Sicherstellung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit
Prompt-Engineering zur Optimierung des Deep-Think Modes
- Erstellung von hochwertigen Prompts
- Steuerung des internen Argumentationspfades des Modells
- Verwaltung von Unsicherheiten und Ambiguitäten
Integration des Deep-Think Modes in Anwendungen
- Kombination von Deep-Think mit multimodalen Eingaben
- Einbettung von Argumentationsfunktionen in Workflows
- Automatisierung und systemweite Orchestrierung
Evaluationstechniken und Verfeinerungen
- Bewertung der Argumentationsqualität und Zuverlässigkeit
- Fehleranalyse und Korrekturmuster
- kontinuierliche Verbesserung von Argumentationspipelines
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Python-basierten KI-Workflows
- Kenntnisse in API-getriebener Modellintegration
Zielgruppe
- Forscher
- Datenwissenschaftler
- KI-Strategen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Flow, Stimmung und Themenstellung bei der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung