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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos del modo Deep-Think
- Comprensión de la arquitectura de Deep-Think
- Patrones de razonamiento de profundidad vs. amplitud
- Evaluación de cuándo es apropiado utilizar Deep-Think
Razonamiento de contexto largo
- Gestión de secuencias de entrada extensas
- 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 paso a paso
- Validación de conclusiones intermedias
- Construcción de ciclos de razonamiento y refinamientos
Flujos de trabajo analíticos avanzados
- Estructuración de preguntas de investigación complejas
- Pipelines de razonamiento basados en datos
- Modelado de escenarios y pronósticos
Deep-Think para dominios de alto riesgo
- Formulación de problemas sensibles al riesgo
- Evaluación de decisiones críticas
- Aseguramiento de la consistencia y trazabilidad
Ingeniería de prompts para la optimización de Deep-Think
- Construcción de prompts de alto rendimiento
- Moldeamiento 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 confiabilidad del razonamiento
- Análisis de errores y patrones de corrección
- Mejora continua de los pipelines de razonamiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los principios del aprendizaje automático
- Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
- Familiaridad con la integración de modelos basados en API
Público objetivo
- Investigadores
- Científicos de datos
- Estrategas de IA
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática