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期間 14 時間
コース概要
Deep-Thinkモードの基礎
- Deep-Thinkアーキテクチャの理解
- 深さと広さの推論パターン
- Deep-Thinkが適切であるかの評価
長文コンテキスト推論
- 拡張された入力シーケンスの処理
- 長い出力全体の一貫性の維持
- 依存関係と制約の追跡
反復的およびマルチステップな問題解決
- 段階的な推論プロンプトの設計
- 中間結論の検証
- 推論ループと改善の構築
高度な分析的ワークフロー
- 複雑な研究課題の構造化
- データ駆動の推論パイプライン
- シナリオモデリングと予測
ハイリスク・ハイリターンな分野におけるDeep-Think
- リスクセンシティブな問題のフレームワーク作成
- 重要意思決定の評価
- 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
- 高効率なプロンプトの構築
- モデルの内部推論パスの形成
- 曖昧さと不確実性の管理
アプリケーションへのDeep-Think統合
- Deep-Thinkとマルチモーダル入力の組み合わせ
- ワークフローへの推論機能の埋め込み
- 自動化とシステムレベルのオーケストレーション
評価と改善技術
- 推論の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改善
まとめと次のステップ
要求
- 機械学習の原理に関する理解
- PythonベースのAIワークフローでの経験
- API駆動のモデル統合への習熟
対象者
- 研究者
- データサイエンティスト
- AIストラテジスト
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