線上 Deep Learning 培訓在 台灣

此由講師主導的實體培訓（線上或線下）旨在為中階開發人員、數據科學家及 AI 從業者，提供運用 TensorFlow Lite 於 Edge AI 應用的技能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 TensorFlow Lite 的基本概念及其在邊緣 AI 中的角色。
• 使用 TensorFlow Lite 開發並優化 AI 模型。
• 將 TensorFlow Lite 模型部署至各種邊緣設備。
• 運用模型轉換與優化工具及技術。
• 利用 TensorFlow Lite 實現實務上的 Edge AI 應用。

此由講師主導的即時培訓 台灣（線上或線下），旨在協助高階專業人士深入理解電腦視覺，並探索使用 Google Colab 開發複雜視覺模型的 TensorFlow 能力。

在課程結束後，參與者將能夠：

• 使用 TensorFlow 建構和訓練卷積神經網路（CNN）。
• 利用 Google Colab 進行可擴展且高效的雲端模型開發。
• 實施用於電腦視覺任務的影像預處理技術。
• 將電腦視覺模型部署至實際應用場景。
• 使用遷移學習提升 CNN 模型的效能。
• 視覺化並解釋影像分類模型的結果。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的由講師主導的實時培訓，旨在幫助中級數據科学家和開發人員理解並應用在 Google Colab 環境中的深度學習技術。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 為深度學習項目設置和導航 Google Colab。
• 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。

這項在 台灣（線上或線下）舉辦的由講師主導的培訓，旨在為希望專精於 NLU 尖端深度學習技術的高階專業人士提供指導。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 NLU 與 NLP 模型之間的主要差異。
• 將先進的深度學習技術應用於 NLU 任務。
• 探索轉運器（Transformers）和注意力機制等深度架構。
• 利用 NLU 的未來趨勢，構建複雜的 AI 系統。

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。

本課程由講師指導，在 台灣 提供線上或線下實訓模式。目標對象為初階至進階等級的數據科學家、機器學習工程師、深度學習研究員以及電腦視覺專家，他們希望擴展其在文字轉影像生成的深度學習知識與技能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解用於文字轉影像生成的先進深度學習架構和技術。
• 實施複雜模型與優化方案，以合成高品質影像。
• 針對大型資料集與複雜模型，最佳化效能與可擴展性。
• 調整超參數，以提升模型效能與泛化能力。
• 將 Stable Diffusion 與其他深度學習框架和工具整合

本 台灣（線上或線下）由講師親自授課的即時培訓（Live），對象為希望利用 AI 技術革新藥物發現與開發流程的高階專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解 AI 在藥物發現與開發中的角色。
• 應用機器學習技術預測分子特性及互動關係。
• 使用深度學習模型進行虛擬篩選與候選藥優化。
• 將 AI 驅動方法整合至臨床試驗流程。

這門課程提供講師在場指導及現場實作訓練（線上或線下）。主要對象為希望了解 AlphaFold 運作原理，並將 AlphaFold 模型作為實驗研究指南的生物學家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AlphaFold 的基本原理。
• 學習 AlphaFold 的運作方式。
• 學習如何解讀 AlphaFold 的預測結果與數據。

這種在 台灣（線上或線下）舉行的由講師引導的實時培訓，旨在為初級到中級的開發人員提供使用大型語言模型進行各種自然語言任務的技能。

通過本培訓，學員將能夠：

• 設置包含流行 LLM 的開發環境。
• 創建基本的 LLM 並在自定義數據集上進行微調。
• 使用 LLMs 處理不同的自然語言任務，如文本摘要、問答、文本生成等。
• 使用 TensorBoard、PyTorch Lightning 和 Hugging Face Datasets 等工具對 LLMs 進行調試和評估。

這門提供線上或線下實時教學的課程，旨在幫助資料科學家、機器學習工程師以及電腦視覺研究人員，運用穩定擴散技術為多種用例生成高品質影像。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解穩定擴散的原理及其在影像生成中的運作方式。
• 建立並訓練用於影像生成任務的穩定擴散模型。
• 將穩定擴散應用於各種影像生成場景，例如圖像修復、圖像擴展以及圖像到圖像的轉換。
• 優化穩定擴散模型的性能和穩定性。

在 台灣 舉辦的由講師帶領之實體課程中，學員將學習最實用及前沿的 Python 機器學習技術，並透過構建涉及影像、音樂、文字和財務資料的一系列示範應用程式來掌握這些技能。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 實現機器學習演算法和技術以解決複雜問題。
• 將深度學習和半監督學習應用於涉及影像、音樂、文字和財務資料的應用程式。
• 發揮 Python 演算法的最大潛力。
• 使用 NumPy 和 Theano 等函式庫和套件。

「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。

深度強化學習 (DRL) 將強化學習原理與深度學習架構相結合，使智能體能透過與環境互動來做出決策。它支撐了許多現代人工智慧的進步，如自駕車、機器人控制、演算法交易和動態推薦系統。DRL 讓人工智慧智能體能夠基於獎勵機制進行學習，從而制定策略、最佳化政策，並做出自主決策。

這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在為中階開發人員和資料科學家提供學習和應用深度強化學習技術的機會，以建構能在複雜環境中自主決策的智慧型智能體。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解強化學習的理論基礎與數學原理。
• 實作關鍵的強化學習演算法，包括 Q-Learning、政策梯度和 Actor-Critic 方法。
• 使用 TensorFlow 或 PyTorch 建構和訓練深度強化學習智能體。
• 將 DRL 應用於遊戲、機器人技術和決策最佳化等現實世界場景。
• 使用現代工具進行除錯、可視化和最佳化訓練效能。

課程格式

• 互動式講授與引導式討論。
• 實作練習與實際應用。
• 即時編碼示範與專案導向應用。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化版本（例如，使用 PyTorch 取代 TensorFlow），請聯絡我們進行安排。

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。

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。

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。

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。

本課程為由導師帶領的實作培訓，地點在 台灣（線上或線下），旨在幫助軟體開發人員、數據分析師及技術專業人士掌握使用 TensorFlow 2.x 與 Keras 建構、訓練並部署深度學習模型以處理電腦視覺、自然語言處理和多模態應用的技能。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓模式（台灣），專為希望利用 TensorFlow 分析潛在詐欺資料的資料科學家而設計。

完成本課程後，參與者將具備以下能力：

• 使用 Python 和 TensorFlow 建立詐欺偵測模型。
• 建構線性迴歸及線性迴歸模型以預測詐欺。
• 開發端到端的人工智慧應用系統，用於分析詐欺資料。

在這場由講師主導的實地培訓中，參與者將學習如何使用 Matlab 設計、建構和可視化用於影像辨識的卷積神經網路。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 建構深度學習模型
• 自動化資料標記
• 處理來自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型
• 使用多個 GPU、雲端或叢集進行資料訓練

目標受眾

• 開發人員
• 工程師
• 領域專家

課程形式

• 部分授課、部分討論，並配有大量練習與實作

本課程提供由講師帶領的現場或遠程實戰培訓（在線或離線），旨在協助開發人員和數據科學家使用 TensorFlow 2.x 建構預測模型、分類器、生成模型、神經網絡等。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 安裝並配置 TensorFlow 2.x。
• 了解 TensorFlow 2.x 相較於早期版本的優勢。
• 建構深度學習模型。
• 實現高級圖像分類器。
• 將深度學習模型部署至雲端、移動設備和 IoT 設備。

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