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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)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida