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 기간 14 시간

코스 개요

Deep-Think Mode의 기초

  • Deep-Think 아키텍처 이해
  • 깊이 vs 폭 추론 패턴
  • Deep-Think 적용 시점 평가

장문 컨텍스트 추론

  • 긴 입력 시퀀스 처리
  • 긴 출력에서의 일관성 유지
  • 의존성과 제약 사항 추적

반복적이고 다단계 문제 해결

  • 단계별 추론 프롬프트 설계
  • 중간 결론 검증
  • 추론 루프 및 정제 구축

고급 분석 워크플로우

  • 복잡한 연구 질문 구조화
  • 데이터 기반 추론 파이프라인
  • 시나리오 모델링 및 예측

고위험 도메인을 위한 Deep-Think

  • 리스크 감수성 있는 문제 정의
  • 중요 의사결정 평가
  • 일관성과 추적 가능성 보장

Deep-Think 최적화를 위한 프롬프트 엔지니어링

  • 높은 산출물의 프롬프트 구성
  • 모델의 내부 추론 경로 형성
  • 모호함과 불확실성 관리

애플리케이션에 Deep-Think 통합

  • 멀티모달 입력과 Deep-Think 결합
  • 워크플로우에 추론 기능 내장
  • 자동화 및 시스템 레벨 오케스트레이션

평가 및 정제 기법

  • 추론 품질 및 신뢰성 평가
  • 오류 분석 및 수정 패턴
  • 추론 파이프라인의 지속적 개선

요약 및 다음 단계

요건

  • 머신러닝 원칙에 대한 이해
  • Python 기반 AI 워크플로우 경험
  • API 기반 모델 통합에 대한 숙지

대상 독자

  • 연구자
  • 데이터 사이언티스트
  • AI 전략가

참가자 수


참가자별 가격

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