Kurzusleírás

A Deep-Think Módus Alapjai

  • A Deep-Think architektúra megértése
  • Mélység és szélesség lógódsási mintái
  • Az időpont, amikor a Deep-Think használata megfelelő

Hosszú Kontextusú Lógodás

  • Hosszú bemeneti sorozatok kezelése
  • Egyetemes kohézió fenntartása hosszú kimenetek között
  • Függőségek és korlátozások nyomon követése

Iteratív és Többlépéses Problémamegoldás

  • Lépésről lépésre lógódsási feladatok kialakítása
  • Köztes következtetések ellenőrzése
  • Lógódsási ciklusok és fejlesztések kialakítása

Haladó Analitikai Munkafolyamatok

  • Összetett kutatási kérdések szerkezete
  • Adattal alapozott lógódsási folyamatok
  • Szénario modellezés és előrejelzések

A Deep-Think Magas Kockázati Területekben

  • Kockázatérzékeny problémák megfogalmazása
  • Kritikus döntések értékelése
  • Egyetemes konszisztencia és nyomon követhetőség biztosítása

A Deep-Think Optimalizálására vonatkozó Feladatok Tervezése

  • Magas eredményeket hozó feladatok tervezése
  • A modell belső lógodási útvonalának alakítása
  • Ambiguitás és bizonytalanság kezelése

A Deep-Think Alkalmazásokba Beillesztése

  • Többmódos bemenetek egyesítése a Deep-Think-kal
  • Lógódsási jellemzők beépítése munkafolyamatokba
  • Automatizálás és rendszerszintű koordináció

Értékelési és Fejlesztési Technikák

  • Lógodás minőségének és megbízhatóságának értékelése
  • Hibaanalízis és hibajavítási minták
  • Lógódsási folyamatok folyamatos fejlesztése

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Gépi tanulás elveinek megértése
  • Tapasztalat Python-alapú AI munkafolyamatokkal
  • Ismeret API-vezérelt modell integrációval

Célközönség

  • Kutatók
  • Adat tudósok
  • AI stratégek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák