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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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