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 Duración 14 horas

Temario del curso

Fundamentos del modo Deep-Think

  • Comprensión de la arquitectura Deep-Think
  • Patrones de razonamiento de profundidad vs. amplitud
  • Evaluación de cuándo es apropiado el Deep-Think

Razonamiento de Contexto Largo

  • Manejo de secuencias de entrada extendidas
  • Consecuencia de la coherencia en salidas largas
  • Seguimiento de dependencias y restricciones

Resolución Iterativa y de Múltiples Pasos

  • Diseño de prompts de razonamiento paso a paso
  • Validación de conclusiones intermedias
  • Construcción de bucles de razonamiento y refinamientos

Flujos de Trabajo Analíticos Avanzados

  • Estructuración de preguntas de investigación complejas
  • Canales de razonamiento basados en datos
  • Modelado de escenarios y pronósticos

Deep-Think para Dominios de Alto Riesgo

  • Enmarcado de problemas sensibles al riesgo
  • Evaluación de decisiones críticas
  • Aseguramiento de la consistencia y la trazabilidad

Ingeniería de Prompts para la Optimización de Deep-Think

  • Construcción de prompts de alto rendimiento
  • Moldear la ruta de razonamiento interna del modelo
  • Gestión de la ambigüedad y la incertidumbre

Integración de Deep-Think en Aplicaciones

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

Técnicas de Evaluación y Refinamiento

  • Evaluación de la calidad y confiabilidad del razonamiento
  • Análisis de errores y patrones de corrección
  • Mejora continua de los canales de razonamiento

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

  • Investigadores
  • Científicos de datos
  • Estrategas de IA

Número de participantes


Precio por participante

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