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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos del modo Deep-Think
- Comprensión de la arquitectura Deep-Think
- Patrones de razonamiento de profundidad frente a amplitud
- Evaluación de cuándo es apropiado usar Deep-Think
Razonamiento de contexto largo
- Manejo de secuencias de entrada extendidas
- Mantenimiento de la coherencia en salidas largas
- Seguimiento de dependencias y restricciones
Resolución de problemas iterativa y de múltiples pasos
- Diseño de prompts de razonamiento por pasos
- Validación de conclusiones intermedias
- Construcción de bucles de razonamiento y refinamientos
Flujos de trabajo analíticos avanzados
- Estructuración de preguntas de investigación complejas
- Flujos de trabajo de razonamiento basados en datos
- Modelado de escenarios y pronósticos
Deep-Think para dominios de alta responsabilidad
- Formulación de problemas sensibles al riesgo
- Evaluación de decisiones críticas
- Garantía de consistencia y trazabilidad
Ingeniería de prompts para la optimización de Deep-Think
- Construcción de prompts de alto rendimiento
- Moldeo de la ruta de razonamiento interna del modelo
- Gestión de la ambigüedad y la incertidumbre
Integración de Deep-Think en aplicaciones
- Combinación de Deep-Think con entradas multimodales
- Incorporación de funciones de razonamiento en flujos de trabajo
- Automatización y orquestación a nivel de sistema
Técnicas de evaluación y refinamiento
- Evaluación de la calidad y fiabilidad del razonamiento
- Análisis de errores y patrones de corrección
- Mejora continua de los flujos de razonamiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los principios del aprendizaje automático
- Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
- Familiaridad con la integración de modelos basada en API
Audiencia
- Investigadores
- Científicos de datos
- Estrategos de IA
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
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Traducción Automática