Temario del curso

Fundamentos del Modo Deep-Think

  • Comprender la arquitectura de Deep-Think
  • Patrones de razonamiento profundo versus amplio
  • Evaluar cuándo es apropiado utilizar el Modo Deep-Think

Razonamiento con Contexto Extendido

  • Manejo de secuencias de entrada extendidas
  • Mantener la coherencia a lo largo de salidas extensas
  • Seguimiento de dependencias y restricciones

Resolución de Problemas Iterativa y en Múltiples Pasos

  • Diseñar solicitudes de razonamiento paso a paso
  • Validar conclusiones intermedias
  • Construir bucles y refinamientos de razonamiento

Flujos de Trabajo Analíticos Avanzados

  • Estructurar preguntas de investigación complejas
  • Pipelines de razonamiento impulsados por datos
  • Modelado y pronóstico de escenarios

Deep-Think para Dominios de Alto Riesgo

  • Enmarcación de problemas sensibles al riesgo
  • Evaluación de decisiones críticas
  • Garantizar la consistencia y rastreabilidad

Ingeniería de Solicitudes para la Optimización de Deep-Think

  • Construcción de solicitudes de alta rendimiento
  • Formar el camino interno de razonamiento del modelo
  • Gestionar la ambigüedad y la incertidumbre

Integración de Deep-Think en Aplicaciones

  • Combinar Deep-Think con entradas multimodales
  • Incorporar funciones de razonamiento en flujos de trabajo
  • Automatización y orquestación a nivel de sistema

Técnicas de Evaluación y Refinamiento

  • Evaluar la calidad y fiabilidad del razonamiento
  • Análisis de errores y patrones de corrección
  • Mejora continua de los pipelines de razonamiento

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los principios de aprendizaje automático
  • Experiencia con flujos de trabajo de IA basados en Python
  • Familiaridad con la integración de modelos impulsada por API

Audiencia

  • Investigadores
  • Científicos de datos
  • Estrategas de IA
 14 Horas

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