Programa do Curso

Fundamentos do Modo Deep-Think

  • Entendendo a arquitetura do Modo Deep-Think
  • Padrões de raciocínio de profundidade vs. amplitude
  • Avaliando quando o Modo Deep-Think é apropriado

Raciocínio de Alto Contexto

  • Lidando com sequências de entrada estendidas
  • Mantendo coerência em saídas longas
  • Rastreando dependências e restrições

Resolução de Problemas Iterativa e de Múltiplos Passos

  • Projetando prompts de raciocínio passo a passo
  • Validando conclusões intermediárias
  • Construindo loops e refinamentos de raciocínio

Fluxos de Trabalho Analíticos Avançados

  • Estruturando questões de pesquisa complexas
  • Pipelines de raciocínio orientados por dados
  • Modelagem de cenários e previsão

Modo Deep-Think para Domínios de Alto Risco

  • Formatação de problemas sensíveis a riscos
  • Avaliando decisões críticas
  • Garantindo consistência e rastreabilidade

Engenharia de Prompts para Otimização do Modo Deep-Think

  • Construindo prompts de alto rendimento
  • Moldando o caminho interno de raciocínio do modelo
  • Gerenciando ambiguidade e incerteza

Integrando o Modo Deep-Think em Aplicações

  • Combinando o Modo Deep-Think com entradas multimodais
  • Incorporando recursos de raciocínio em fluxos de trabalho
  • Automação e orquestração de nível de sistema

Técnicas de Avaliação e Refinamento

  • Avaliando a qualidade e confiabilidade do raciocínio
  • Análise de erros e padrões de correção
  • Melhoria contínua de pipelines de raciocínio

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos princípios do aprendizado de máquina
  • Experiência com fluxos de trabalho de IA baseados em Python
  • Familiaridade com a integração de modelos impulsionados por API

Público-Alvo

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

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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