Kerangka Materi

Fondasi Mode Deep-Think

  • Memahami arsitektur Deep-Think
  • Pola penalaran mendalam vs luas
  • Menilai kapan Mode Deep-Think sesuai digunakan

Penalaran Konteks Panjang

  • Mengelola urutan masukan yang panjang
  • Menjaga kohesi pada output yang panjang
  • Melacak dependensi dan kendala

Penyelesaian Masalah Iteratif dan Berlangkah-langkah

  • Mendesain prompt penalaran berlangkah-langkah
  • Memvalidasi kesimpulan sementara
  • Membangun loop dan penyempurnaan penalaran

Alur Kerja Analitis Lanjutan

  • Menstrukturkan pertanyaan penelitian yang kompleks
  • Pipelines penalaran berbasis data
  • Pemodelan dan peramalan skenario

Deep-Think untuk Domain Berisiko Tinggi

  • Penetapan masalah yang sensitif terhadap risiko
  • Menilai keputusan kritis
  • Memastikan konsistensi dan keterlacakan

Pengerjaan Prompt untuk Optimalisasi Deep-Think

  • Membangun prompt yang menghasilkan tinggi
  • Menentukan jalur penalaran internal model
  • Mengelola ambiguitas dan ketidakpastian

Integrasi Deep-Think ke dalam Aplikasi

  • Menggabungkan Deep-Think dengan input multimodal
  • Menanamkan fitur penalaran ke dalam alur kerja
  • Otomatisasi dan orkestrasi pada tingkat sistem

Teknik Evaluasi dan Penyempurnaan

  • Menilai kualitas dan keandalan penalaran
  • Analisis kesalahan dan pola perbaikan
  • Perbaikan berkelanjutan pada pipelines penalaran

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang prinsip-prinsip pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan alur kerja AI berbasis Python
  • Kenyamanan dengan integrasi model yang didorong API

Audience

  • Peneliti
  • Data scientists
  • Strategis AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait