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Duração 14 horas
Programa do Curso
Fundamentos do Modo Deep-Think
- Compreendendo a arquitetura Deep-Think
- Padrões de raciocínio de profundidade vs. amplitude
- Avaliando quando o Deep-Think é apropriado
Raciocínio de Contexto Longo
- Manipulação de sequências de entrada estendidas
- Manutenção da coerência em saídas longas
- Acompanhamento de dependências e restrições
Resolução Iterativa e em Múltiplas Etapas de Problemas
- Projeto de prompts de raciocínio progressivo
- Validação de conclusões intermediárias
- Construção de loops de raciocínio e refinamentos
Fluxos de Trabalho Analíticos Avançados
- Estruturação de questões de pesquisa complexas
- Pipelines de raciocínio baseados em dados
- Modelagem de cenários e previsões
Deep-Think para Domínios de Alto Risco
- Formulação de problemas sensíveis a riscos
- Avaliação de decisões críticas
- Garantia de consistência e rastreabilidade
Engenharia de Prompts para Otimização do Deep-Think
- Construção de prompts de alto rendimento
- Moldando o caminho interno de raciocínio do modelo
- Gerenciamento de ambiguidade e incerteza
Integração do Deep-Think em Aplicações
- Combinação de Deep-Think com entradas multimodais
- Incorporação de recursos de raciocínio em fluxos de trabalho
- Automação e orquestração em nível de sistema
Técnicas de Avaliação e Refinamento
- Avaliação da qualidade e confiabilidade do raciocínio
- Análise de erros e padrões de correção
- Melhoria contínua dos pipelines de raciocínio
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos princípios de aprendizado de máquina
- Experiência com fluxos de trabalho de IA baseados em Python
- Familiaridade com integração de modelos orientada por APIs
Público-Alvo
- Pesquisadores
- Cientistas de dados
- Estrategistas de IA
Testemunhos de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida