線上 模型微調 培訓在 台灣

本課程為講師指導的現場培訓（台灣線上或线下），旨在為高級別的國防AI工程師和軍事技術開發人員提供指導，協助他們微調深度學習模型，以便在車輛、無人機和監控系統中使用，同時滿足嚴格的安可靠性標準。

完成本課程後，學員將能夠：

• 針對監控和目標識別任務微調電腦視覺和感測器融合模型。
• 適應環境變化和任務配置，調整自主AI系統。
• 在模型管線中實施健全的驗證和故障保護機制。
• 確保符合特定於國防的合規性、安全性和可靠性標準。

此在台灣（線上或線下）舉辦的講師引導型培訓，目標對象為希望針對合約分析、條款提取以及法律服務環境中的自動法律研究等任務微調語言模型的初級至中階法律科技工程師與AI開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 準備並清理用於微調NLP模型的法律文件。
• 應用微調策略以提升模型在法律任務上的準確率。
• 部署模型以協助進行合同審查、分類及研究。
• 確保法律環境下AI輸出的合規性、可審計性與可追溯性。

此於台灣（線上或線下）舉辦、由講者主導的現場培訓，目標受眾為希望利用結構化和非結構化醫療數據，針對臨床診斷、疾病預測及患者結果預測進行模型微調的中級至高級醫學AI開發者和數據科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在包含電子病歷（EMRs）、影像和時間序列數據的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療情境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 解決模型開發中的隱私、偏見及合規性問題。
• 在現實世界的醫療環境中部署並監控微調後的模型。

此由講師引導的現場培訓，於台灣（線上或線下）進行，旨在針對金融行業中希望運用領域專屬金融數據，對信貸評分、詐欺偵測和風險建模等應用進行模型微調的高階資料科學家與AI工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在金融數據集上微調AI模型，以提升詐欺和風險預測能力。
• 應用遷移學習、LoRA及正則化等技術來增強模型效率。
• 將金融合規考量整合至AI建模工作流程中。
• 部署微調後的模型，供金融服務平台生產環境使用。

本培訓課程（線上或線下）由講師現場指導，旨在為初級AI維護工程師和MLOps專業人員提供堅固的持續學習管道及有效部署微調模型的更新策略。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計並實現已部署模型的持續工作流程。
• 透過適當的訓練與記憶體管理來減輕災難性遺忘問題。
• 根據模型漂移或數據變化自動監控和觸發更新機制。
• 將模型更新策略整合至現有的CI/CD與MLOps管道中。

本課程由導師主導，在台灣（線上或線下）進行培訓，目標對象為希望針對資源受限設備部署並優化輕量級AI模型的初階至中階嵌入式AI開發人員及邊緣運算專家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 選擇並適應適合邊緣部署的預訓練模型。
• 運用量化、剪枝及其他壓縮技術，以降低模型體積與延遲。
• 使用遷移學習微調模型，以達成特定任務效能。
• 將優化後的模型部署至真實的邊緣硬體平台。

此課程由講師主導，提供 台灣（線上或線下）即時培訓。目標受眾為希望微調 VLMs（如 CLIP 和 Flamingo），以提升特定產業視覺文本任務表現的高階計算機視覺工程師與 AI 開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解視覺語言模型的架構與預訓練方法。
• 針對分類、檢索、標題生成或跨模態問答，微調 VLMs。
• 準備數據集，並應用 PEFT 策略以降低資源消耗。
• 在生產環境中評估和部署自訂 VLMs。

這門在 台灣（線上或線下）舉行的講師指導現場培訓，面向中級機器學習工程師和AI合規專業人員，旨在識別、評估並降低微調語言模型中的安全風險和偏誤。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解安全AI系統的倫理與監管背景。
• 識別並評估微調模型中常見的偏誤形式。
• 在訓練期間及訓練後應用偏誤緩解技術。
• 設計並審計模型的安全性、透明度與公平性。

本在 台灣（線上或線下）舉行的講座式實操培訓，適用於希望微調 RAG 管道，以提升問答、企業搜尋和摘要用例性能的初級 NLP工程師與知識管理團隊。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 了解 RAG 系統的架構和工作流程。
• 針對領域特定數據微調檢索器和生成器組件。
• 評估 RAG 性能，並透過 PEFT 技術實施改進措施。
• 部署優化後的 RAG 系統，供內部使用或生產環境部署。

此由講師主導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在針對希望為特定業務或內部應用微調並部署如 LLaMA、Mistral 和 Qwen 等開源權重模型的初級至中階 ML 從業人員和 AI 開發者。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 理解開源 LLM 的生態系及其差異。
• 為如 LLaMA、Mistral 和 Qwen 等模型準備資料集與微調設定。
• 使用 Hugging Face Transformers 和 PEFT 執行微調管線。
• 在有安全環境中評估、儲存並部署已微調的模型。

這門由講師主導的 台灣 現場培訓課程（線上或線下）專為具備中等經驗的數據科學家和AI工程師設計，旨在利用LoRA、適配器微調和前綴微調等方法，以更經濟高效的方式微調大型語言模型。

課程結束後，學員將能夠：

• 理解參數高效微調方法背後的理論基礎。
• 使用 Hugging Face PEFT 實現 LoRA、適配器微調和前綴微調。
• 比較 PEFT 方法與全量微調在性能和成本方面的權衡。
• 在降低計算和存儲需求的條件下，部署並擴展微調後的大型語言模型。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的由導師指導的培訓，旨在面向中級到高級機器學習工程師、AI 開發者和數據科學家，他們希望學習如何使用 QLoRA 來高效地針對特定任務和客製化需求微調大型模型。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解 QLoRA 的理論以及用於 LLM 的量化技術。
• 在微調大規模語言模型時實施 QLoRA，以實現領域特定的應用。
• 透過量化優化有限運算資源上的微調效能。
• 有效部署並評估微調後的模型於實際應用中。

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。

這項在 台灣（線上或線下）舉辦、由導師帶領的培訓，旨在幫助具備中等程度的專業人士，掌握為關鍵財務任務定制 AI 模型的實用技能。

在完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解金融應用中微調的基本概念。
• 利用預訓練模型處理金融領域的特定任務。
• 應用欺诈偵測、風險評估和財務建議生成的技術。
• 確保符合 GDPR 和 SOX 等金融法規。
• 在金融應用中實施數據安全和道德 AI 實踐。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的講師主導現場培訓，旨在幫助希望精進診斷並解決機器學習模型微調挑戰之技能的進階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 診斷過度擬合、欠擬合及資料不平衡等問題。
• 實施策略以提升模型收斂效果。
• 最佳化微調管線以獲得更佳效能。
• 使用實務工具與技巧除錯訓練程序。

此講師主導的實體培訓在台灣（線上或線下）針對希望在真實情境中掌握優化大型模型以實現具成本效益的微調技術的高階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解微調大型模型的挑戰。
• 將分佈式訓練技術應用於大型模型。
• 利用模型量化和剪枝提高效率。
• 優化硬件利用率以執行微調任務。
• 在生產環境中有效部署微調後的模型。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的實體培訓，旨在幫助中階專業人士利用提示工程與少樣本學習的力量，以優化 LLM 在真實應用中的效能。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解提示工程與少樣本學習的基本原理。
• 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
• 利用少樣本技術，以最少數據適應 LLM。
• 優化 LLM 在實際應用中的效能。

此講師引導的實作培訓在 台灣（線上或線下）舉行，針對希望精通多模態模型微調技術以實現創新 AI 解決方案的進階專業人員設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 CLIP 與 Flamingo 等多模態模型的架構。
• 有效地準備和預處理多模態數據集。
• 針對特定任務微調多模態模型。
• 為現實世界應用和性能優化模型。

此講師主導的培訓課程（線上或線下），旨在針對進階層級的 AI 研究者、機器學習工程師以及開發人員，協助他們微調 DeepSeek LLM 模型，以建立專為特定產業、領域或業務需求量身打造的專用 AI 應用程式。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek 模型的架構與能力，包含 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3。
• 準備資料集並進行微調前的數據預處理。
• 為特定領域的應用程式微調 DeepSeek LLM。
• 高效地最佳化及部署微調後的模型。

此由講師指導的即時培訓在 台灣（線上或線下）舉辦，旨在協助高階專業人員可靠且高效地部署微調模型。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解將微調模型部署至生產環境的挑戰。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化並部署模型。
• 為已部署的模型實施監控與日誌記錄。
• 針對真實情境優化模型的延遲時間與擴展能力。

本課程為講師主導的即時培訓（線上或線下），旨在協助進階級機器學習專業人員掌握嶄新的遷移學習技術，並將其實際應用於複雜的現實問題。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解遷移學習中的高階概念與方法論。
• 為預訓練模型實施領域專屬的適應技術。
• 運用持續學習來管理不斷演進的任務與資料集。
• 精通多任務微調，以提升模型在多個任務上的表現。

此由導師主導的現場培訓（台灣，線上或線下）旨在適合初級至中級水平的機器學習專業人士，他們希望理解和應用遷移學習技術，以提高AI項目的效率和性能。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解遷移學習的核心概念及其優勢。
• 探索流行的預訓練模型及其應用。
• 對自定義任務進行預訓練模型的微調。
• 在自然語言處理（NLP）和計算機視覺中應用遷移學習來解決實際問題。

此 台灣 (線上或線下) 的講師帶領現場培訓，旨在幫助中級開發者和 AI 從業人員在不需大量計算資源的情況下，實施大型模型的微調策略。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解低秩適配 (LoRA) 的原理。
• 實施 LoRA 以高效微調大型模型。
• 針對資源受限環境最佳化微調流程。
• 評估並部署經 LoRA 調整的模型以用於實際應用。

此在台灣舉辦的由導師主導的現場培訓（線上或線下）旨在針對希望自定義預訓練模型以用於特定任務和數據集的中高級專業人士。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 了解微調的原則及其應用。
• 為微調預訓練模型準備數據集。
• 為自然語言處理（NLP）任務微調大型語言模型（LLMs）。
• 優化模型性能，並解決常見挑戰。

這門由講師引導的實時培訓在[loc]線上或線下[/loc]舉行，面向中級專業人士，旨在透過有效微調預訓練語言模型來提升其NLP項目。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解NLP任務微調的基本原理。
• 針對特定NLP應用場景，對GPT、BERT及T5等預訓練模型進行微調。
• 優化超參數以提升模型性能。
• 評估並部署經微調後的模型至實際場景。