Kontakt aufnehmen
 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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien