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Plan du cours

Fondements du mode Deep-Think

  • Compréhension de l'architecture de Deep-Think
  • Patterns de raisonnement en profondeur vs en largeur
  • Évaluation des situations appropriées pour le mode Deep-Think

Raisonnement à contexte long

  • Gestion des séquences d'entrée étendues
  • Maintien de la cohérence sur de longues sorties
  • Suivi des dépendances et des contraintes

Résolution de problèmes itérative et multi-étapes

  • Conception de prompts de raisonnement par étapes
  • Validation des conclusions intermédiaires
  • Création de boucles de raisonnement et d'affinements

Workflows analytiques avancés

  • Structuration de questions de recherche complexes
  • Pipelines de raisonnement axés sur les données
  • Modélisation de scénarios et prévisions

Deep-Think pour les domaines à enjeux élevés

  • Cadrage des problèmes sensibles au risque
  • Évaluation des décisions critiques
  • Garantie de cohérence et de traçabilité

Ingénierie des prompts pour l'optimisation de Deep-Think

  • Construction de prompts à haut rendement
  • Orientation du chemin de raisonnement interne du modèle
  • Gestion de l'ambiguïté et de l'incertitude

Intégration de Deep-Think dans les applications

  • Combinaison de Deep-Think avec des entrées multimodales
  • Intégration de fonctionnalités de raisonnement dans les workflows
  • Automatisation et orchestration au niveau système

Techniques d'évaluation et d'affinement

  • Évaluation de la qualité et de la fiabilité du raisonnement
  • Analyse des erreurs et patterns de correction
  • Amélioration continue des pipelines de raisonnement

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec les workflows d'IA basés sur Python
  • Familiarité avec l'intégration de modèles pilotée par API

Audience cible

  • Chercheurs
  • Scientifiques des données
  • Stratèges en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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