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Durée 14 heures
Plan du cours
Fondements du mode Deep-Think
- Comprendre l'architecture Deep-Think
- Modèles de raisonnement : profondeur vs amplitude
- Évaluer quand le mode Deep-Think est approprié
Raisonnement à long contexte
- Gestion des séquences d'entrée étendues
- Préserver la cohérence au fil des longues sorties
- Suivre les dépendances et les contraintes
Résolution itérative et multietapes de problèmes
- Concevoir des prompts de raisonnement par étapes
- Valider les conclusions intermédiaires
- Construire des boucles de raisonnement et des affînements
Flux de travail analytiques avancés
- Structurer des questions de recherche complexes
- Pipelines de raisonnement fondés sur les données
- Modélisation de scénarios et prévisions
Deep-Think pour les domaines à enjeux élevés
- Formulation de problèmes sensibles au risque
- Évaluation des décisions critiques
- Assurer la cohérence et la traçabilité
Ingénierie des prompts pour l'optimisation de Deep-Think
- Construire des prompts à fort rendement
- Modeliser le chemin de raisonnement interne du modèle
- Gérer l'ambiguïté et l'incertitude
Intégration de Deep-Think dans les applications
- Combiner Deep-Think avec des entrées multimodales
- Intégrer les fonctionnalités de raisonnement dans les flux de travail
- Automatisation et orchestration au niveau système
Techniques d'évaluation et d'affinement
- Évaluer la qualité et la fiabilité du raisonnement
- Analyse des erreurs et modèles de correction
- Amélioration continue des pipelines de raisonnement
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des principes de l'apprentissage automatique
- De l'expérience avec les flux de travail d'IA basés sur Python
- Une familiarité avec l'intégration de modèles pilotés par API
Public cible
- Chercheurs
- Scientists des données
- Stratèges de l'IA
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique