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Temario del curso
Fundamentos del Modo Deep-Think
- Comprender la arquitectura de Deep-Think
- Patrones de razonamiento profundo versus amplio
- Evaluar cuándo es apropiado utilizar el Modo Deep-Think
Razonamiento con Contexto Extendido
- Manejo de secuencias de entrada extendidas
- Mantener la coherencia a lo largo de salidas extensas
- Seguimiento de dependencias y restricciones
Resolución de Problemas Iterativa y en Múltiples Pasos
- Diseñar solicitudes de razonamiento paso a paso
- Validar conclusiones intermedias
- Construir bucles y refinamientos de razonamiento
Flujos de Trabajo Analíticos Avanzados
- Estructurar preguntas de investigación complejas
- Pipelines de razonamiento impulsados por datos
- Modelado y pronóstico de escenarios
Deep-Think para Dominios de Alto Riesgo
- Enmarcación de problemas sensibles al riesgo
- Evaluación de decisiones críticas
- Garantizar la consistencia y rastreabilidad
Ingeniería de Solicitudes para la Optimización de Deep-Think
- Construcción de solicitudes de alta rendimiento
- Formar el camino interno de razonamiento del modelo
- Gestionar la ambigüedad y la incertidumbre
Integración de Deep-Think en Aplicaciones
- Combinar Deep-Think con entradas multimodales
- Incorporar funciones de razonamiento en flujos de trabajo
- Automatización y orquestación a nivel de sistema
Técnicas de Evaluación y Refinamiento
- Evaluar la calidad y fiabilidad del razonamiento
- Análisis de errores y patrones de corrección
- Mejora continua de los pipelines de razonamiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los principios de aprendizaje automático
- Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
- Familiaridad con la integración de modelos impulsada por API
Audiencia
- Investigadores
- Científicos de datos
- Estrategas de IA
14 Horas
Testimonios (1)
Flujo, ambiente y tema de la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática