Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 14 Giờ học

Đề cương khóa học

Nền tảng của Chế độ Deep-Think

  • Hiểu về kiến trúc Deep-Think
  • So sánh các mẫu suy luận chiều sâu và bề rộng
  • Đánh giá khi nào nên sử dụng Deep-Think

Suy luận Ngữ cảnh Dài

  • Xử lý các chuỗi đầu vào mở rộng
  • Duy trì tính liên kết xuyên suốt các đầu ra dài
  • Theo dõi các phụ thuộc và ràng buộc

Giải quyết Vấn đề Lặp lại và Nhiều bước

  • Thiết kế prompt suy luận theo từng bước
  • Kiểm chứng các kết luận trung gian
  • Xây dựng vòng lặp suy luận và tinh chỉnh

Luồng Công việc Phân tích Nâng cao

  • Cấu trúc các câu hỏi nghiên cứu phức tạp
  • Các đường ống suy luận dựa trên dữ liệu
  • Mô hình hóa kịch bản và dự báo

Deep-Think cho Các Lĩnh vực Rủi ro Cao

  • Định khung vấn đề nhạy cảm với rủi ro
  • Đánh giá các quyết định quan trọng
  • Đảm bảo tính nhất quán và khả năng truy xuất

Kỹ thuật Prompt Engineering cho Tối ưu hóa Deep-Think

  • Xây dựng các prompt có hiệu suất cao
  • Định hình lộ trình suy luận nội bộ của mô hình
  • Quản lý sự mơ hồ và bất định

Tích hợp Deep-Think vào Ứng dụng

  • Kết hợp Deep-Think với đầu vào đa phương thức
  • Đưa các tính năng suy luận vào các luồng công việc
  • Tự động hóa và điều phối ở cấp độ hệ thống

Kỹ thuật Đánh giá và Tinh chỉnh

  • Đánh giá chất lượng và độ tin cậy của suy luận
  • Phân tích lỗi và các mẫu sửa chữa
  • Cải tiến liên tục các đường ống suy luận

Tóm tắt và Các bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các nguyên lý học máy
  • Kinh nghiệm làm việc với các luồng công việc AI dựa trên Python
  • Quen thuộc với tích hợp mô hình dựa trên API

Đối tượng

  • Nhà nghiên cứu
  • Khoa học dữ liệu
  • Chiến lược gia AI

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan