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Temario del curso

Fundamentos del Modo Deep-Think

  • Comprensión de la arquitectura de Deep-Think
  • Patrones de razonamiento entre profundidad y amplitud
  • Evaluación de cuándo es apropiado usar Deep-Think

Razonamiento con contexto largo

  • Manejo de secuencias de entrada extendidas
  • Mantenimiento de la coherencia en salidas extensas
  • Seguimiento de dependencias y restricciones

Resolución de problemas iterativa y multifase

  • Diseño de indicaciones (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
  • Tuberías de razonamiento basadas en datos
  • Modelado de escenarios y pronósticos

Deep-Think para dominios de alto riesgo

  • Encuadre de problemas sensibles al riesgo
  • Evaluación de decisiones críticas
  • Garantía de consistencia y trazabilidad

Ingeniería de indicaciones (prompts) para la optimización de Deep-Think

  • Construcción de indicaciones de alto rendimiento
  • Configuración del camino de razonamiento interno del modelo
  • Gestión de la ambigüedad y la incertidumbre

Integración de Deep-Think en aplicaciones

  • Combinación de Deep-Think con entradas multimodales
  • Incorporación de características de razonamiento en flujos de trabajo
  • Automatización y orquestación a nivel del sistema

Técnicas de evaluación y refinamiento

  • Evaluación de la calidad y confiabilidad del razonamiento
  • Análisis de errores y patrones de corrección
  • Mejora continua de las tuberías 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 impulsada por API

Audiencia objetivo

  • Investigadores
  • Científicos de datos
  • Estrategas de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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