코스 개요

Deep-Think Mode의 기초

  • Deep-Think 아키텍처 이해
  • 깊이 대 넓이 추론 패턴
  • 언제 Deep-Think가 적절한지 평가하기

장맥락 추론

  • 연장된 입력 시퀀스 처리
  • 긴 출력에서 일관성을 유지하기
  • 의존성과 제약 조건 추적하기

반복적이고 다단계 문제 해결

  • 단계별 추론 프롬프트 설계
  • 중간 결론 검증하기
  • 추론 루프와 개선 사항 구축하기

고급 분석 워크플로

  • 복잡한 연구 질문 구조화하기
  • 데이터 기반 추론 파이프라인
  • 시나리오 모델링과 전망

고위험 영역을 위한 Deep-Think

  • 위험에 민감한 문제 설정
  • 중요한 결정 평가하기
  • 일관성과 추적 가능성 보장하기

Deep-Think 최적화를 위한 프롬프트 엔지니어링

  • 높은 효율성을 갖춘 프롬프트 구성하기
  • 모델의 내부 추론 경로 형성하기
  • 불확실성과 애매모호함 관리하기

Deep-Think를 응용 프로그램에 통합하기

  • 다중 모드 입력과의 Deep-Think 결합
  • 워크플로에 추론 기능 내장하기
  • 자동화와 시스템 수준 조정

평가 및 개선 기술

  • 추론 품질과 신뢰성 평가하기
  • 오류 분석 및 수정 패턴
  • 추론 파이프라인의 지속적인 개선

요약 및 다음 단계

요건

  • 머신 러닝 원리에 대한 이해
  • Python 기반 AI 워크플로 경험
  • API 구동 모델 통합에 대한 익숙함

대상자

  • 연구원
  • 데이터 과학자
  • AI 전략가
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

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