コース概要

Deep-Think Modeの基礎

  • Deep-Thinkアーキテクチャの理解
  • 深層推論と広範な推論パターン
  • Deep-Thinkを使用するタイミングの評価

長文脈推論

  • 拡張入力シーケンスの処理
  • 長い出力全体での一貫性の維持
  • 依存関係と制約の追跡

反復的かつ多段階問題解決

  • 段階的な推論プロンプトの設計
  • 中間結論の検証
  • 推論ループと改良の構築

高度な分析ワークフロー

  • 複雑な研究課題の構造化
  • データ駆動型推論パイプライン
  • シナリオモデリングと予測

高リスクドメインでのDeep-Think

  • リスクに敏感な問題設定
  • 重要な決定の評価
  • 一貫性とトレーサビリティの確保

Deep-Think最適化のためのプロンプトエンジニアリング

  • 高効率的なプロンプトの構築
  • モデルの内部推論パスの形成
  • 不明瞭さと不確実性の管理

アプリケーションへのDeep-Think統合

  • マルチモーダル入力との組み合わせ
  • ワークフローに推論機能を埋め込む
  • 自動化とシステムレベルのオーケストレーション

評価と改良技術

  • 推論品質と信頼性の評価
  • エラー分析と修正パターン
  • 推論パイプラインの継続的な改善

まとめと次の一歩

要求

  • 機械学習の原則の理解
  • PythonベースのAIワークフローの経験
  • API駆動型モデル統合の知識

対象者

  • 研究者
  • データサイエンティスト
  • AI戦略家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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