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コース概要
ディープシンクモードの基礎事項
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ディープシンク構造の仕組み理解
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深さ重視と広範性重視の推論パターンの違い
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どのような場面でディープシンクが適しているかの判断基準
長文脈を扱う推論技術
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大規模な入力データ列の取り扱い方
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長文全体にわたって一貫性を保つ手法
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依存関係や制約条件の管理方法
反復的かつ多段階的な問題解決アプローチ
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段階的に推論を行うためのプロンプト設計手法
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中間結論の妥当性確認法
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反復的改善が可能な推論サイクルの構築方法
高度な分析ワークフローの設計
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複雑な研究課題の体系化手法
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データに基づいた推論パイプライン構築法
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シナリオモデリングおよび将来予測手法
重要事項判断におけるディープシンク活用
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リスク度の高い問題設定時の適用方法
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重大な意思決定内容の評価手法
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推論過程の一貫性および追跡可能性の確保法
最適化を目的としたプロンプト設計技術
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効率的な結果を得るためのプロンプト構築手法
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モデルの内面推論プロセスに影響を与える方法
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曖昧さや不確実性が生じた場合の対処法
アプリケーション統合におけるディープシンク活用
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多モーダル入力データとディープシンクの連携方法
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実業務フローへ推論機能を埋め込む手法
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自動化処理およびシステム全体のオーケストレーション法
評価・改善技術について
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推論結果の質および信頼性を判定する方法
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エラー発生時の解析法と修正手順
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推論パイプラインの継続的改良技術
まとめおよび今後の学習課題
要求
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AI学習および機械学習の基礎的知識があること
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Pythonを活用した人工知能ワークフローの実務経験があること
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APIを用いたモデル統合の手法に通じていること
対象者
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研究者
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データサイエンティスト
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AI戦略立案担当者
14 時間
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳