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Plan du cours
Fondements du Mode Deep-Think
- Comprendre l'architecture du Mode Deep-Think
- Schémas de raisonnement profond vs large
- Évaluer quand le Mode Deep-Think est approprié
Raisonnement à Long Terme
- Gérer des séquences d'entrée étendues
- Maintenir la cohérence dans les sorties longues
- Suivre les dépendances et contraintes
Résolution de Problèmes Itératifs et en Plusieurs Étapes
- Concevoir des invitations de raisonnement étape par étape
- Valider les conclusions intermédiaires
- Construire des boucles de raisonnement et des améliorations
Flux de Travail Analytique Avancés
- Structurer des questions de recherche complexes
- Pipelines de raisonnement basés sur les données
- Modélisation et prévision de scénarios
Mode Deep-Think pour des Domaines à Hauts Enjeux
- Cadre de problèmes sensibles au risque
- Évaluer les décisions critiques
- Assurer la cohérence et la traçabilité
Ingénierie des Invitations pour l'Optimisation du Mode Deep-Think
- Construire des invitations à haut rendement
- Orienter le chemin de raisonnement interne du modèle
- Gérer l'ambiguïté et l'incertitude
Intégration du Mode Deep-Think dans les Applications
- Combiner le Mode Deep-Think avec des entrées multimodales
- Intégrer des fonctionnalités de raisonnement dans les workflows
- Automatisation et orchestration au niveau du système
Techniques d'Évaluation et de Raffinement
- Évaluer la qualité et la fiabilité du raisonnement
- Analyse des erreurs et modèles de correction
- Amélioration continue des pipelines de raisonnement
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des principes d'apprentissage automatique
- Une expérience avec les workflows d'IA basés sur Python
- Une familiarité avec l'intégration de modèles pilotés par API
Public Cible
- Chercheurs
- Scientifiques des données
- Stratèges en IA
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et sujet de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique