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