使用 Google Colab 進行強化學習培訓

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助高級專業人士提升機器學習模型的知識，改進超參數調優技能，並學習如何使用Google Colab有效地部署模型。

在課程結束時，學員將能夠：

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架實現高級機器學習模型。
• 通過超參數調優優化模型性能。
• 使用Google Colab在實際應用中部署機器學習模型。
• 在Google Colab中協作和管理大規模機器學習項目。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗保健专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab进行高级医疗保健应用的人工智能技术。

通过本次培训，参与者将能够：

• 使用Google Colab实现医疗保健领域的AI模型。
• 利用AI进行医疗数据的预测建模。
• 使用AI驱动的技术分析医学图像。
• 探讨基于AI的医疗解决方案中的伦理问题。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對希望使用Google Colab和Apache Spark進行大數據處理和分析的中級數據科學家和工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Google Colab和Spark建立大數據環境。
• 使用Apache Spark高效處理和分析大型數據集。
• 在協作環境中可視化大數據。
• 將Apache Spark與雲端工具集成。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望学习Google Colab基础知识的初级数据科学家和IT专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab。
• 编写并执行基本的Python代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用Python库创建可视化图表。

Google Colab Pro 是一個基於雲端的環境，專為可擴展的 Python 開發設計，提供高性能的 GPU、更長的運行時間以及更大的記憶體，以應對高需求的 AI 和數據科學工作負載。

此講師主導的培訓（線上或線下）面向中級 Python 用戶，他們希望使用 Google Colab Pro 在強大的筆記本界面中進行機器學習、數據處理和協作研究。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Colab Pro 設置和管理基於雲端的 Python 筆記本。
• Access GPU 和 TPU 以加速計算。
• 使用流行的庫（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）簡化機器學習工作流程。
• 與 Google Drive 和外部數據源集成，以進行協作項目。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面能力的进阶专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNNs）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 实施图像预处理技术以完成计算机视觉任务。
• 部署计算机视觉模型以用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和開發人員理解並應用深度學習技術，使用Google Colab環境。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置並導航Google Colab，用於深度學習項目。
• 理解神經網絡的基本原理。
• 使用TensorFlow實現深度學習模型。
• 訓練和評估深度學習模型。
• 利用TensorFlow的高級功能進行深度學習。

深度強化學習（DRL）結合了強化學習原理與深度學習架構，使智能體能夠通過與環境的交互進行決策。它支撐了許多現代人工智能的進步，如自動駕駛汽車、機器人控制、算法交易和自適應推薦系統。DRL允許人工智能體通過學習策略、優化策略，並基於試錯法使用獎勵機制進行自主決策。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級開發者和數據科學家，旨在幫助他們學習和應用深度強化學習技術，構建能夠在複雜環境中進行自主決策的智能體。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解強化學習的理論基礎和數學原理。
• 實現關鍵強化學習算法，包括Q學習、策略梯度和Actor-Critic方法。
• 使用TensorFlow或PyTorch構建和訓練深度強化學習智能體。
• 將DRL應用於遊戲、機器人和決策優化等實際場景。
• 使用現代工具進行故障排除、可視化和優化訓練性能。

課程形式

• 互動講座與引導討論。
• 動手練習與實操實現。
• 即時編碼演示與基於項目的應用。

課程定製選項

• 如需定製本課程（例如使用PyTorch替代TensorFlow），請聯繫我們安排。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對初級數據科學家，旨在學習如何創建有意義且視覺吸引人的數據可視化。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置並導航Google Colab以進行數據可視化。
• 使用Matplotlib創建各種類型的圖表。
• 利用Seaborn進行高級可視化技術。
• 自定義圖表以提升展示效果和清晰度。
• 使用可視化工具有效解釋和呈現數據。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向希望獲得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和實踐技能的中級數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解變壓器模型的元件和功能。
• 針對特定任務和應用程式優化和微調 LLM。
• 瞭解強化學習的核心原則和方法。
• 瞭解強化學習技術如何提高 LLM 的性能。

這是由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對希望使用Google Colab環境高效應用機器學習算法的中級數據科學家和開發者。

培訓結束時，學員將能夠：

• 為機器學習項目設置並導航Google Colab。
• 理解並應用各種機器學習算法。
• 使用Scikit-learn等庫來分析和預測數據。
• 實現監督和非監督學習模型。
• 有效優化和評估機器學習模型。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和開發人員使用Python在Google Colab中應用自然語言處理（NLP）技術。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解自然語言處理的核心概念。
• 預處理和清理文本數據以用於NLP任務。
• 使用NLTK和SpaCy庫進行情感分析。
• 使用Google Colab處理文本數據，進行可擴展和協作的開發。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，旨在幫助初級開發人員和數據分析師從頭開始學習Python編程，並使用Google Colab進行操作。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解Python編程語言的基礎知識。
• 在Google Colab環境中實現Python代碼。
• 使用控制結構來管理Python程序的流程。
• 創建函數以有效組織和重用代碼。
• 探索並使用Python編程的基本庫。

這種由 台灣 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望超越傳統機器學習方法的數據科學家，教授計算機程式在不使用標記數據和大數據集的情況下解決問題（解決問題）。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並應用實現 Reinforcement Learning 所需的庫和程式設計語言。
• 創建一個能夠通過反饋而不是通過監督學習來學習的軟體代理。
• 對代理程式進行程式設計，以解決決策順序和有限的問題。
• 將知識應用於設計軟體，該軟體可以以類似於人類學習的方式進行學習。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，旨在幫助中級數據專業人員使用Google Colab將時間序列預測技術應用於實際數據。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解時間序列分析的基礎知識。
• 使用Google Colab處理時間序列數據。
• 應用ARIMA模型預測數據趨勢。
• 使用Facebook的Prophet庫進行靈活的預測。
• 可視化時間序列數據和預測結果。