お問い合わせ
 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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (1)

今後のコース

関連カテゴリー