Taipei, Aurora

周子路183号 3楼, 内湖区, 台北, taiwan, 11493

Aurora 商务中心位于作为高科技公司集中区的内湖科技公园，主要有通讯、IT 电子，媒体等公司。 且离饭店 商场和银行都非常近。 此商务中心可以轻松到达交通枢纽站，地铁和的士站，是国际和本地公司的最佳选择。

台北, Concord

复兴路367号 8楼, 松山区, 台北, taiwan, 10543

台北Concord商务中心位于松山区北，离复兴路和民权东路和民生东路都非常近。有非常重要的写字楼和金融机构。中心周围有荣兴花园，希尔顿酒店，台北大学和其他地标性建筑。离酒店和商场也非常近。 台北Concord商务中心离公共交通枢纽非常近，一分钟可以到中山高中站。去内湖区和桃园等区域都非常近。3分钟即可到达松山机场，40分钟可到达桃园国际机场。

台北華新信義

華新麗華大樓, 松智路1號11樓, 台北市, china, 11047

華新麗華大樓位於台北市信義區，此為台北最著名的新興商業中心，眾多跨國企業皆聚集於此。該建築周圍有許多新建飯店，餐廳和高級購物中心，如W Hotel、台北寒舍艾美酒店、新光三越百貨和Bellavita。華新麗華大樓內有許多跨國企業進駐，不管是在地理位置或是建築品質都相當優越，花旗銀行、三井日本料理便在其中。 雷格斯商務中心位於華新麗華大樓，步行至台北101僅須5分鐘、至捷運市政府站2分鐘。

探索我們的課程

Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

 14 時間：
This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
  • Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
  • Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
  • Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
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Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research

 14 時間：
This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.By the end of this training, participants will be able to:
  • Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
  • Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
  • Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
  • Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
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Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics

 14 時間：
This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
  • Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
  • Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
  • Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
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Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection

 14 時間：
This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
  • Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
  • Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
  • Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
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Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models

 14 時間：
本課程為講師指導的台北（線上或線下）培訓，針對高級AI維護工程師和MLOps專業人士，旨在幫助他們為已部署且微調的模型實施穩健的持續學習流程和有效的更新策略。培訓結束後，參與者將能夠：
  • 設計並實施已部署模型的持續學習工作流程。
  • 通過適當的訓練和記憶管理，減輕災難性遺忘。
  • 根據模型漂移或數據變化，自動化監控和更新觸發機制。
  • 將模型更新策略整合到現有的CI/CD和MLOps流程中。
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Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment

 14 時間：
這項由講師指導的台北（線上或線下）培訓，針對中級嵌入式AI開發人員和邊緣計算專家，旨在微調和優化輕量級AI模型，以便在資源受限的設備上部署。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 選擇並調整適合邊緣部署的預訓練模型。
  • 應用量化、剪枝和其他壓縮技術，以減少模型大小和延遲。
  • 使用遷移學習微調模型，以提高特定任務的性能。
  • 在實際的邊緣硬件平台上部署優化後的模型。
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Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs)

 14 時間：
This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
  • Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
  • Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
  • Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
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Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

 14 時間：
This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
  • Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
  • Apply bias mitigation techniques during and after training.
  • Design and audit models for safety, transparency, and fairness.
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Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems

 14 時間：
這門由講師指導的台北（線上或線下）培訓課程，旨在針對中級NLP工程師和知識管理團隊，幫助他們微調RAG管道，以提升在問答、企業搜索和摘要生成等應用場景中的性能。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解RAG系統的架構和工作流程。
  • 針對特定領域數據微調檢索器和生成器組件。
  • 評估RAG性能，並通過PEFT技術進行改進。
  • 部署優化的RAG系統，用於內部或生產環境。
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Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

 14 時間：
這是一個由講師指導的台北（線上或線下）培訓課程，針對中級機器學習從業者和AI開發者，他們希望微調並部署如LLaMA、Mistral和Qwen等開放權重模型，以用於特定的業務或內部應用。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解開源LLM的生態系統及其差異。
  • 為LLaMA、Mistral和Qwen等模型準備數據集和微調配置。
  • 使用Hugging Face Transformers和PEFT執行微調管道。
  • 在安全環境中評估、保存和部署微調後的模型。
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

 14 時間：
這是由講師指導的台北（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和AI工程師，使用LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning等方法，以更經濟高效的方式微調大型語言模型。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解參數高效微調方法背後的理論。
  • 使用Hugging Face PEFT實現LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning。
  • 比較PEFT方法與完整微調的性能和成本權衡。
  • 部署和擴展微調後的LLM，並減少計算和存儲需求。
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA

 14 時間：
本課程為講師指導的台北（線上或線下）培訓，適合中高級機器學習工程師、AI開發者和數據科學家，旨在學習如何使用QLoRA高效微調大型模型，以適應特定任務和定制需求。在培訓結束時，學員將能夠：
  • 理解QLoRA背後的理論以及大型語言模型的量化技術。
  • 在特定領域應用中，使用QLoRA微調大型語言模型。
  • 利用量化技術，在有限計算資源下優化微調性能。
  • 高效部署並評估微調模型在實際應用中的表現。
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 時間：
這門由講師指導的台北（線上或線下）培訓課程，針對高階機器學習工程師和AI研究人員，旨在教授如何應用RLHF來微調大型AI模型，以實現卓越的性能、安全性和一致性。在培訓結束時，學員將能夠：
  • 理解RLHF的理論基礎，以及它在現代AI開發中的重要性。
  • 基於人類反饋實施獎勵模型，以指導強化學習過程。
  • 使用RLHF技術微調大型語言模型，使輸出與人類偏好一致。
  • 應用最佳實踐，擴展RLHF工作流程，以適用於生產級AI系統。
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

 21 時間：
這種由講師指導的 台北 現場現場培訓（在線或現場）面向希望獲得為關鍵財務任務定製 AI 模型的實用技能的中級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解財務應用程式微調的基礎知識。
  • 利用預先訓練的模型執行財務領域特定的任務。
  • 應用欺詐檢測、風險評估和財務建議生成技術。
  • 確保遵守 GDPR 和 SOX 等財務法規。
  • 在金融應用程式中實施數據安全和合乎道德的 AI 實踐。
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

 14 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望提高診斷和解決機器學習模型微調挑戰技能的高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 診斷過度擬合、欠擬合和數據不平衡等問題。
  • 實施策略以提高模型收斂性。
  • 優化微調管道以獲得更好的性能。
  • 使用實用工具和技術調試訓練過程。
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓<現場>（在線或現場）面向希望掌握優化大型模型的技術，以便在實際場景中進行經濟高效的微調的高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解微調大型模型的挑戰。
  • 將分散式訓練技術應用於大型模型。
  • 利用模型量化和修剪提高效率。
  • 優化微調任務的硬體利用率。
  • 在生產環境中有效地部署微調的模型。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
  • 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
  • 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
  • 針對實際應用優化 LLM 性能。
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Fine-Tuning Multimodal Models

 28 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握創新 AI 解決方案的多模態模型微調的高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 CLIP 和 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。
  • 針對實際應用程式和性能優化模型。
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

 21 時間：
這項 台北（在線或現場）的教學型現場培訓旨在對希望微調DeepSeek LLM 模型以創建針對特定行業、領域或業務需求量身定制的專門 AI 應用程序的高級 AI 研究人員、機器學習工程師和開發人員進行培訓。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解DeepSeek模型的架構和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
  • 準備數據集並對數據進行預處理以進行微調。
  • 對特定領域的應用程序進行微調DeepSeek LLM。
  • 有效地優化和部署微調的模型。
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Deploying Fine-Tuned Models in Production

 21 時間：
這種由講師指導的 台北 現場現場培訓（在線或現場）面向希望可靠、高效地部署微調模型的高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解將微調模型部署到生產環境中所面臨的挑戰。
  • 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
  • 對已部署的模型實施監控和日誌記錄。
  • 在實際場景中優化模型以實現延遲和可擴充性。
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Advanced Techniques in Transfer Learning

 14 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端遷移學習技術並將其應用於複雜現實問題的高級機器學習專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解遷移學習中的高級概念和方法。
  • 為預先訓練的模型實施特定於域的適應技術。
  • 應用持續學習來管理不斷變化的任務和數據集。
  • 掌握多任務微調，以提高跨任務的模型性能。
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Introduction to Transfer Learning

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望瞭解和應用遷移學習技術來提高 AI 專案的效率和性能的初級到中級機器學習專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解遷移學習的核心概念和優勢。
  • 探索流行的預訓練模型及其應用程式。
  • 為自定義任務執行預訓練模型的微調。
  • 應用遷移學習來解決 NLP 和電腦視覺中的實際問題。
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

 14 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望在不需要大量計算資源的情況下為大型模型實施微調策略的中級開發人員和 AI 從業者。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解低秩適應 （LoRA） 的原理。
  • 實施LoRA以高效微調大型模型。
  • 針對資源受限的環境優化微調。
  • 評估和部署LoRA調優模型以用於實際應用。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解微調的原理及其應用。
  • 準備數據集以微調預訓練模型。
  • 為 NLP 任務微調大型語言模型 （LLM）。
  • 優化模型性能並解決常見挑戰。
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 時間：
這種由講師指導的 台北 現場培訓（在線或現場）面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
  • 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
  • 優化超參數以提高模型性能。
  • 在實際場景中評估和部署微調的模型。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

2025-07-14 09:30
14 時間：
Taipei, Aurora
19800 NT$ (线上)
19800 NT$ (課堂)

Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics

2025-07-28 09:30
14 時間：
台北, Concord
19800 NT$ (线上)
19800 NT$ (課堂)

Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

2025-08-11 09:30
21 時間：
台北華新信義
29700 NT$ (线上)
29700 NT$ (課堂)

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

2025-08-25 09:30
14 時間：
Taipei, Aurora
19800 NT$ (线上)
19800 NT$ (課堂)

Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

2025-09-08 09:30
14 時間：
台北, Concord
19800 NT$ (线上)
19800 NT$ (課堂)

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