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Schulungsübersicht

Grundlagen des Deep-Think-Modus

  • Verständnis der Deep-Think-Architektur
  • Muster für tiefes versus breites Schlussfolgern
  • Bewertung, wann Deep-think angemessen ist

Schlussfolgern mit langem Kontext

  • Umgang mit längeren Eingabesequenzen
  • Aufrechterhaltung der Kohärenz über lange Ausgaben hinweg
  • Verfolgen von Abhängigkeiten und Einschränkungen

Iteratives und mehrstufiges Problemlösen

  • Entwurf schrittweiser Schlussfolgerungs-Prompts
  • Validierung von Zwischenergebnissen
  • Aufbau von Schlussfolgerungsschleifen und Verfeinerungen

Fortgeschrittene analytische Arbeitsabläufe

  • Strukturierung komplexer Forschungsfragen
  • datengetriebene Schlussfolgerungs-Pipelines
  • Szenariomodellierung und Prognosen

Deep-Think für kritische Anwendungsbereiche

  • Risikosensitives Problem framing
  • Bewertung entscheidungsrelevanter Aspekte
  • Sicherstellung von Konsistenz und Nachverfolgbarkeit

Prompt Engineering zur Optimierung von Deep-Think

  • Erstellung hochwirksamer Prompts
  • Gestaltung des internen Schlussfolgerungswegs des Modells
  • Umgang mit Mehrdeutigkeit und Unsicherheit

Integration von Deep-Think in Anwendungen

  • Kombination von Deep-Think mit multimodalen Eingaben
  • Einbettung von Schlussfolgerungsfeatures in Arbeitsabläufe
  • Automatisierung und System-Level-Orchestrierung

Evaluations- und Verfeinerungstechniken

  • Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit des Schlussfolgerens
  • Fehleranalyse und Korrekturmuster
  • Kontinuierliche Verbesserung von Schlussfolgerung-Pipelines

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse der Prinzipien des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python-basierten KI-Arbeitsabläufen
  • Vertrautheit mit API-gestützter Modelintegration

Zielgruppe

  • Forschende
  • Data Scientists
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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