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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen des Deep-Think-Modus
- Verständnis der Deep-Think-Architektur
- Tiefe vs. Breite: Schlussfolgerungs-Muster
- Bewertung, wann Deep-Think angemessen ist
Langkontext-Schlussfolgern
- Bearbeitung ausgedehnter Eingabe-Sequenzen
- Beibehaltung der Kohärenz bei langen Ausgaben
- Nachverfolgung von Abhängigkeiten und Einschränkungen
Iteratives und mehrstufiges Problemlösen
- Gestaltung schrittweiser Schlussfolgerungs-Prompts
- Validierung von Zwischenergebnissen
- Aufbau von Schlussfolgerungsschleifen und Verfeinerungen
Fortgeschrittene analytische Workflows
- Strukturierung komplexer Forschungsfragen
- Datenbasierte Schlussfolgerungspipelines
- Modellierung und Prognose von Szenarien
Deep-Think für Hochrisiko-Bereiche
- Risikobewusstes Rahmenen von Problemen
- Bewertung kritischer Entscheidungen
- Gewährleistung von Konsistenz und Nachvollziehbarkeit
Prompt Engineering für die Optimierung von Deep-Think
- Erstellung hochwirksamer Prompts
- Steuerung des internen Schlussfolgerungswegs des Modells
- Management von Ambiguität und Unsicherheit
Integration von Deep-Think in Anwendungen
- Kombination von Deep-Think mit multimodalen Eingaben
- Einbettung von Schlussfolgerungsfunktionen in Workflows
- Automatisierung und systemweite Orchestrierung
Bewertungs- und Verfeinerungstechniken
- Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen
- Fehleranalyse und Korrekturmuster
- Kontinuierliche Verbesserung der Schlussfolgerungspipelines
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Prinzipien
- Erfahrung mit Python-basierten KI-Workflows
- Vertrautheit mit API-gestützter Modellintegration
Zielgruppe
- Forscher
- Data Scientists
- KI-Strategen
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung