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Programa do Curso

Fundamentos do Modo Deep-Think

  • Compreensão da arquitetura do Deep-Think
  • Padrões de raciocínio entre profundidade e abrangência
  • Avaliação dos momentos apropriados para utilizar o Deep-Think

Raciocínio com Longo Contexto

  • Manipulação de sequências de entrada estendidas
  • Manutenção da coerência em saídas longas
  • Rastreamento de dependências e restrições

Resolução de Problemas Iterativa e Multi-Etapas

  • Criação de prompts de raciocínio passo a passo
  • Validação de conclusões intermediárias
  • Construção de loops de raciocínio e refinamentos

Fluxos de Trabalho Analíticos Avançados

  • Estruturação de perguntas complexas de pesquisa
  • Pipelines de raciocínio orientados por dados
  • Modelagem de cenários e previsão

Deep-Think para Domínios de Alto Risco

  • Formulação de problemas sensíveis ao risco
  • Avaliação de decisões críticas
  • Garantia de consistência e rastreabilidade

Engenharia de Prompts para Otimização do Deep-Think

  • Construção de prompts com alto rendimento
  • Direcionamento do caminho de raciocínio interno do modelo
  • Gerenciamento de ambiguidade e incerteza

Integração do Deep-Think em Aplicações

  • Combinação do Deep-Think com entradas multimodais
  • Incorporação de recursos de raciocínio nos 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 impulsionada por APIs

Público-Alvo

  • Pesquisadores
  • Cientistas de dados
  • Estrategistas de IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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