線上 AI Engineering 培訓在 台灣

CloudMatrix 是華為統一的 AI 開發與部署平台，旨在支援可擴展的生產級推論流程。

本課程為實體或線上直播培訓（由導師主導），針對初學者至中階 AI 專業人士，協助他們使用整合 CANN 與 MindSpore 的 CloudMatrix 平台來部署並監控 AI 模型。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 CloudMatrix 進行模型封裝、部署及服務化。
• 為 Ascend 晶片組轉換並最佳化模型。
• 建立即時與批次推論任務的流程。
• 監控部署狀況，並在生產環境中微調效能。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 結合實際部署情境的 CloudMatrix 實作練習。
• 聚焦於轉換、最佳化及擴展的引導式練習。

課程客製化選項

• 若您希望根據自身的 AI 基礎架構或雲端環境，為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

這種在台灣（線上或線下）進行的由講師指導的實時培訓旨在為希望利用AI和ML構建智能應用的中級到高階AI專業人士和軟件開發人員提供培訓。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解AI和ML背後的先進概念與技術。
• 分析並可視化數據，以輔助AI/ML模型開發。
• 有效構建、訓練和部署AI/ML模型。
• 創建能夠解決現實世界問題的智能應用程序。
• 評估AI應用在各個行業中的倫理影響。

此講師授課的實戰培訓在台灣（線上或線下）進行，針對希望掌握智能應用精髓，並運用其解決複雜實際問題的中階到高階資料科學家、工程師及AI從業人員而設。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 實施並分析深度學習架構。
• 在分散式運算環境中擴展應用機器學習。
• 設計並執行強化學習模型以輔助決策。
• 開發精密的自然語言處理系統以理解語言。
• 運用電腦視覺技術進行影像和影片分析。
• 解決AI系統開發與部署中的倫理考量。

本課程由講者親自指導，在台灣（線上或離線）提供培訓，旨在幫助初級至中級 AI 工程師和軟體開發人員建立對 AI 工程原則與實踐的基礎理解。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解 AI 和機器學習背後的核心概念與技術。
• 使用 TensorFlow 和 PyTorch 實施基本的機器學習模型。
• 應用 AI 技術解決軟體開發中的實際問題。
• 透過最佳實踐管理並維護 AI 專案。
• 認識開發 AI 系統時涉及的倫理影響與責任。

Biren AI加速器是專為AI和HPC工作負載設計的高效能GPU，支援大規模訓練與推論。

此培訓由專業講師主導，提供線上或線下課程（線上培訓或線下培訓），適合具備中高級開發經驗的開發人員，旨在教授如何使用Biren專屬GPU堆疊進行應用程式編程與優化，並與CUDA環境進行實務比較。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解Biren GPU架構與記憶體層級。
• 設定開發環境，並使用Biren的編程模型。
• 移植並優化CUDA風格程式碼至Biren平台。
• 應用效能調校除錯技術。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 透過範例GPU工作負載實際操作Biren SDK。
• 引導練習，專注於移植與效能調優。

課程客製化選項

• 如需基於您的應用程式堆疊或整合需求，為本課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

本課程為由講師指導的培訓（台灣 線上或線下），旨在幫助初級IT專業人士建立對智能應用的基礎理解，以及這些技術在各行業中的應用方式。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解人工智能的歷史、原則及其影響。
• 識別並應用不同的機器學習算法。
• 有效管理和分析AI應用所需的數據。
• 認識不同領域中AI的實際應用與局限性。
• 探討AI技術的道德考量及其社會影響。

這門為期兩天的實作課程，旨在讓學員掌握如何有效、安全且一致地在技術與運營工作中使用生成式AI工具的實用技能。培訓重點在於將AI轉化為日常助手，協助撰寫和優化文件、結構化需求、加速分析與報告、支持問題解決以及簡化跨部門溝通。學員將學習經過驗證的提示模式、減少錯誤與「幻覺」的驗證技術，以及輕量級的治理實踐以保護機密資訊與智慧財產權。課程設計旨在產出可直接使用的模板、工作流以及可重複的AI輔助工作方法。

AI正迅速成為現代產品管理的基礎，改變我們發掘客戶需求、定義解決方案和做出決策的方式。正如電力徹底改變了工業，人工智慧正在重塑產品的建構、驗證和演進方式。

這項由講師主導的培訓（線上或線下），旨在幫助產品負責人、Scrum主管和敏捷教練了解如何利用AI增強產品負責能力並強化決策過程。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解人工智慧的基礎知識，並區分傳統AI與生成式AI (GenAI)。
• 應用產品負責人的七種核心角色（包括新的協調者角色），並利用AI強化每種角色，例如：遠見者、實驗者或客戶代表。
• 掌握有效的提示技巧，將AI工具視為具有專業技能的智慧協作者。
• 深化對客戶的理解，建立由AI支持的用戶角色模型進行假設測試與發掘，同時保持真實的客戶接觸。
• 使用結構化框架（如3x3框架）開發並傳達清晰產品願景，利用AI塑造和視覺化敘事。
• 運用生成式AI工具加速原型製作與假設測試，例如生成模擬圖或產品概念。
• 利用AI工具分析、優先排序及評估功能價值、可行性與用戶影響，從而支持產品決策。
• 自動化或委派常規日常工作（郵件、利益相關者管理、筆記記錄），以便專注於策略性與創意性工作。
• 主導關於AI倫理、偏見和數據安全的討論，確保負責任且可持續的AI採用。
• 識別並設計適合特定產品及組織環境的高價值AI應用場景。
• 探索並實驗約20種不同的AI工具和模型，涵蓋生產力助手、原型平台以及生成式影片、圖像和編碼解決方案。