Python深度強化學習培訓

本課程涵蓋人工智慧（著重機器學習與深度學習）在汽車產業的應用。它有助於確定哪些技術可以在車內的多種情境中（潛在地）使用：從簡單的自動化、影像辨識，到自主決策。

探討人工智慧的基礎，揭示智能技術如何重塑企業營運中的數位策略、自動化與決策過程。涵蓋人工智慧的歷史、問題解決框架、知識表示、不確定性推理與機器學習範式，並結合溝通、感知與自主行動等核心概念。引導主管與架構師評估由AI驅動的轉型機會，掌握新興科技趨勢，並整合務實的智能解決方案，以加速業務敏捷度。

人工神經網路是用於開發能夠執行「智能」任務的人工智慧（AI）系統的計算數據模型。神經網路通常用於機器學習（ML）應用，而機器學習本身是人工智慧的一種實現方式。深度學習則是機器學習的一個子集。

「從零開始應用人工智慧與Python」為程式設計師和數據分析師提供基礎技術，使用Python從頭構建機器學習解決方案。涵蓋監督式學習（分類與回歸）的核心原理、非監督式學習（聚類與異常檢測）、以及進階的神經網路架構。探討如何有效利用scikit-learn、Apache Spark MLlib與Jupyter Notebook進行實際開發，協助專業人員實踐ML模型、評估演算法限制，並完成應用專案以解決真實世界問題。

這門由講師主導的現場培訓在 台灣（線上或線下）提供了對模式識別和機器學習領域的介紹。它涉及到統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物信息學中的實際應用。

在這次培訓結束後，參與者將能夠：

• 將核心統計方法應用於模式識別。
• 使用關鍵模型（如神經網絡和核方法）進行數據分析。
• 實施複雜問題解決的先進技術。
• 通過組合不同模型提高預測準確性。

這項由導師指導的現場培訓在 台灣（線上或線下）針對希望將 RLHF 應用於大型 AI 模型的微調，以實現卓越性能、安全性和一致性的高級機器學習工程師和 AI 研究人員。

在完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解 RLHF 的理論基礎，以及它為何對現代 AI 開發至關重要。
• 實施基於人類反饋的反饋模型，以指導強化學習流程。
• 使用 RLHF 技術微調大型語言模型，使其輸出與人類偏好一致。
• 應用擴展 RLHF 工作流程的最佳實踐，以構建生產級 AI 系統。

此由講師主導的實時培訓 台灣（線上或線下）針對希望對大型語言模型 (LLMs) 和強化學習 (RL) 獲得全面理解和實踐技能的初級數據科學家。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 了解轉換器模型的組件和功能。
• 為特定任務和應用優化並微調 LLMs。
• 了解強化學習的核心原理和方法論。
• 學習如何運用強化學習技術提升 LLM 的性能。

這門 台灣（線上或線下）由講師主導的現場培訓，旨在幫助進階專業人士深入理解強化學習及其在 AI 開發中的實際應用，特別是使用 Google Colab 的情境。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解強化學習算法的核心概念。
• 使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 實施強化學習模型。
• 開發通過嘗試與錯誤進行學習的智能智能體。
• 使用 Q-learning 和深度 Q 網絡 (DQNs) 等高級技術優化智能體性能。
• 在模擬環境中使用 OpenAI Gym 訓練智能體。
• 為現實世界應用部署強化學習模型。

本課程首先提供有關神經網路的一般概念知識，涵蓋機器學習演算法、深度學習（包括演算法和應用）。

第一部分佔總課程的40%，重點在於基礎概念，但將幫助您選擇適當的技術：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

第二部分佔總課程的20%，將介紹Theano。這是一套Python函式庫，可讓建立深度學習模型變得輕鬆簡便。

第三部分佔總課程的40%，內容主要基於Tensorflow。它是Google為深度學習提供的開源軟體程式庫API。所有範例和實作練習均使用TensorFlow完成。

適用對象

本課程旨在協助希望將其深度學習專案中使用TensorFlow的工程師。

完成此課程後，受訓學員將能夠：

• 對深度神經網路(DNN)、CNN和RNN有良好的理解
• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝、生產環境設定和架構配置任務
• 能夠評估程式碼品質，進行除錯和監控
• 能夠實現高階的模型訓練、圖表建立和日誌記錄等生產級應用

此種由講師指導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，針對希望探索深度學習模型中最前沿的可解釋人工智能（XAI）技術的高階專業人士，重點在於構建可解釋的人工智慧系統。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解深度學習中可解釋性的挑戰。
• 為神經網絡實施先進的 XAI 技術。
• 解讀深度學習模型所做的決策。
• 評估效能與透明度之間的權衡。