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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
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨