線上 自然語言處理 (NLP) 培訓在 台灣

這門在 台灣 舉行的講師授課實地訓練課程，旨在賦予金融從業者及資訊技術人員在本地部署 Ollama 的能力。學員將學習如何部署、設定並整合大語言模型至安全的金融工作流程中，同時應用合規與自動化的最佳實踐。

這門在 台灣 舉行的實時培訓課程，協助醫療專業人員和 IT 團隊部署 Ollama 以運行本地 LLM。學習如何將 AI 整合到臨床工作流程中，根據特定任務自訂模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的數據隱私和法規合規。

這門針對 台灣 的實操培訓課程，旨在幫助進階至高級專業人士構建、部署及管理 AI 智能體。學員將學習如何利用 Mistral Medium 3、Le Chat Enterprise 和 Devstral 來構建穩健的企業級和開發者應用案例，並整合連接器、RAG（檢索增強生成）模式及合規要求。

這門在 台灣 舉行的即時培訓課程，涵蓋了將 Mistral 對話式助手整合至企業工作流程的內容。參與者將學習如何連接 SaaS 工具、實施檢索增強生成技術，並為面向客戶及內部的聊天介面設計有效的使用者體驗模式。

本課程為授課教師主導的實境訓練，於 台灣 平台進行，協助初學者將 Claude AI 應用於客戶支援與服務運營。學員將透過實際動手演練，學習如何自動化篩選分類、草擬語氣一致的回覆，並將 AI 整合至現有工作流程中。

這門在 台灣 舉辦的 Mistral 負責任 AI 現場培訓專為合規與安全負責人打造。您將掌握隱私保護技術、資料駐留策略，以及 RBAC 和 SSO 等企業級控制機制，以確保 AI 部署的安全與合規。

這門在 台灣 舉行的 Claude AI 實地培訓，協助專業人員利用該工具進行數據分析與 BI 任務。課程涵蓋探索數據分析、SQL 生成及儀表板設計，透過自然語言提示技術，旨在簡化工作流程並提升從商業數據中提取洞察的能力。

學習如何使用 Mistral 模型建立多模態應用，專注於 OCR、文件理解及視覺-文字搜尋。此實戰培訓涵蓋管線建置、NLP 整合及企業級設計，提供線上或於 台灣 現場授課的選擇。

這是一門由講師主導的實時培訓（台灣），針對希望使用 Python 在 Google Colab 中應用 NLP 技術的中級數據科學家和開發人員。

通過本課程的學習，學員將能夠：

• 理解自然語言處理的核心概念。
• 為 NLP 任務預處理和清理文字資料。
• 使用 NLTK 和 SpaCy 庫進行情感分析。
• 在 Google Colab 中處理文字資料，實現可擴展性和協作開發。

此培訓課程由講師親自指導，可線上或線下進行 台灣。對象為希望運用 Claude AI 處理大量資料、綜合資訊及自動化研究任務的初階至中階研究者、分析師及知識工作者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 Claude AI 進行文獻回顧與研究綜合分析
• 為報告、研究論文及長篇文件提供摘要
• 從結構化與非結構化數據中提取關鍵洞察與趨勢
• 將 Claude AI 整合至研究及知識管理工作流程

這門由講師授課的訓練 台灣 專為尋求精通 Devstral 和 Mistral 模型自我託管與微調的機器學習工程師設計。學員將學習實務性的治理、監控與合規技術，以在生產環境中自信地部署開源人工智慧。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的實時面授培訓，針對初階至中階的內容創作者、作家及行銷人員，旨在利用 Claude AI 進行內容生成、編輯和摘要，以優化部落格、報告及行銷素材。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 Claude AI 進行內容發想與概念擴展。
• 透過 AI 輔助編輯與校對，提升寫作品質。
• 為長篇內容和報告生成摘要。
• 自動化不同平台的行銷文案創作。

這項在 台灣（線上或線下）舉辦的講師主導實作培訓，旨在針對進階專業人士，協助他們透過在 Ollama 上微調和自訂 AI 模型，以提升效能並應用於領域專屬場景。

完成本課程後，學員將能夠：

• 建立高效的環境以在 Ollama 上微調 AI 模型。
• 為監督式微調與強化學習準備數據集。
• 優化 AI 模型的效能、準確性與效率。
• 將自訂模型部署至生產環境。
• 評估模型改進成效，並確保其穩定性。

透過這門 14 小時的即時培訓課程，掌握具成本效益的 Mistral LLM 架構。您將學習如何在 台灣 環境中部署、優化並擴展 Mistral Medium 3，利用批次處理、量化及高效能推論服務策略，針對企業工作負載實現最大吞吐量與最低成本。

這門課程由講師帶領進行實作演練，在 台灣（線上或線下）提供，主要對象為希望利用 Ollama 實現安全且高效的 AI 驅動工作流的進階專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 部署並設定 Ollama，用於私人 AI 處理。
• 將 AI 模型整合至企業級的安全工作流中。
• 在維持資料隱私的前提下優化 AI 效能。
• 利用本機端 AI 能力自動化業務流程。
• 確保符合企業資安與治理規範。

This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at intermediate-level software developers and AI engineers who wish to integrate Claude AI into their applications, build AI-powered chatbots, and enhance software functionality with AI-driven automation.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use the Claude AI API to integrate AI into applications.
• Develop AI-driven chatbots and virtual assistants.
• Enhance applications with AI-powered automation and NLP.
• Optimize and fine-tune Claude AI models for different use cases.

這門在 台灣 舉行的現場培訓課程涵蓋 Le Chat Enterprise，這是一款用於安全、治理型對話式 AI 的私訊 ChatOps 解決方案。學員將學習如何部署、配置該系統，並將其與企業應用程式進行整合，以啟用 RBAC、SSO 及合規驅動的控制機制，從而建立可擴展且安全的 AI 工作流程。

在這場於 台灣 舉行的實地培訓中掌握 Devstral。課程內容涵蓋架構、代理工作流設計及工具整合。本課程專為進階工程師設計，透過動手實驗，建構能提升現代開發環境中生產力與安全性的編碼代理。

本培訓由講師親自指導，在[loc]線上或線下[/loc]提供，適合希望將 Claude AI 整合至日常工作流程中以提高效率與自動化的初級專業人士。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 使用 Claude AI 自動化重複性任務並簡化工作流。
• 透過 AI 驅動的自動化提升個人及團隊生產力。
• 將 Claude AI 整合至現有業務工具與平台。
• 優化 AI 驱动的決策制定與任務管理。

這項在 台灣 舉行的由講師主導的實時培訓（線上或線下），旨在幫助希望使用 Ollama 部署、優化並整合 LLM 的中級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 Ollama 設置並部署 LLM。
• 針對效能和效率優化 AI 模型。
• 利用 GPU 加速提升推理速度。
• 將 Ollama 整合至工作流程和應用程序。
• 監控並隨時間維護 AI 模型的效能。

本課程由講師現場授課，地點為 台灣（線上或線下），旨在幫助初階至中階資料科學家、人工智慧開發者及人工智慧愛好者，運用 LLM 執行各類 NLP 任務，並為不同目的創作新颖且多樣化的內容。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 建立配備 LLM 和必要工具的開發環境。
• 熟練使用 LLM 執行 NLU 和 NLI 任務。
• 有效提取、推論及運用知識圖譜。
• 利用 LLM 生成和管理對話，以打造交談式應用程式。
• 評估由 LLM 和生成式 AI 產生的內容品質與多樣性。
• 實踐倫理原則，確保公平性及負責任地使用 LLM。

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。

這門在 台灣 進行的導師帶領訓練，協助高級 AI 工程師部署並保護 Mistral Medium 3。您將最佳化推理成本、實施多模態用例，並套用企業合規實務。課程包含 API 和自託管設定的動手實驗室。

此導師指導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在幫助初級專業人員安裝、配置並使用 Ollama 在本機機器上運行 AI 模型。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 了解 Ollama 的基本原理及其功能。
• 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
• 使用 Ollama 部署和互動操作 LLMs。
• 優化 AI 工作負載的性能和資源使用情況。
• 探索各行業中本地 AI 部署的用例。

這是一門為已使用 AI 編碼工具（如 Cursor、Claude Code 或 Copilot）的開發人員設計的兩天課程。內容涵蓋將完整任務委派給 AI 代理、構建個人化堆棧（規則、AGENTS.md、技能、MCP、代理）、連接和構建 MCP 服務器、並行運行代理，以及結構化的 Agentic 工作流。教材與具體工具無關。本課程為「基礎課程」的後續進階內容。

這是一門為初次接觸 AI 輔助開發工具的人設計的兩日入門課程，歡迎無論是否有編程經驗的學員參加。課程內容涵蓋這些工具的運作原理、如何透過提示詞（Prompts）進行指導，以及如何將其應用於常見任務：從零開始構建小型專案、在現有程式碼庫中進行開發，以及審查最終結果。本課程內容不限於特定工具，適用於 Cursor、Claude Code、Copilot 及其他類似工具。此課程為「Agentic AI Development: Advanced Workflows」（代理式 AI 開發：進階工作流程）課程的前置課程。

此兩階段培訓課程專為希望在日常工作中整合 AI 輔助工程工作流的軟體交付團隊而設計，重點在於運用 Claude Code 進行開發。

本課程在台灣提供人工智慧技術培訓，涵蓋資料分析、分散式機器學習及自然語言處理，旨在幫助開發人員建構大規模智慧系統。內容深入探討 Spark MLlib、推薦引擎、Word2Vec 語義分析及 RNN-LSTM 架構的應用方法，協助專業人員將原始數據轉化為可部署至生產環境的自動化決策管線，全面提升建構智慧系統的核心能力

這是由講師帶領的 台灣 現場培訓，專為希望使用 Claude API 和 Agent SDK 設計、建置與測試 AI 代理程式的中級開發人員而設計。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 使用系統提示（System Prompts）、結構化輸出及串流（Streaming）功能呼叫 Messages API
• 定義工具並實施可靠的使用工具循環（Tool-use loop）
• 透過 MCP 伺服器將代理程式連接至外部系統
• 使用 Claude Agent SDK 建置並執行代理程式，包括權限管理與子代理程式（Subagents）
• 利用提示詞緩存（Prompt caching）與合理的上下文處理來降低成本與延遲
• 使用小型評估集測試、記錄並監控代理程式的行為

這是由導師主導的 台灣 實作訓練，旨在協助中階至高階開發人員及技術負責人，為可靠的團隊使用場景配置並擴展 Claude Code。

完成此訓練後，學員將能夠：

• 為資料庫和團隊結構化 CLAUDE.md 檔案、設定及權限
• 創建具有專注角色和工具訪問權限的自定義子代理
• 編寫自動強制執行格式化、測試及安全規則的掛鉤
• 將重複的工作流程封裝為技能、斜線命令及外掛
• 透過 MCP 伺服器將 Claude Code 連接至外部系統
• 在腳本及 CI 管線中非互動式執行 Claude Code，並批判性地審視其輸出結果

本課程由專業講師授課，主題為 台灣，主要針對以下對象：希望建立簡單內部工具及原型的商業使用者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 清晰描述小型工具需求，讓 AI 協助建立
• 使用 Lovable 建置可運作的原型
• 在指導下運用 Claude Code 開發簡單的輔助工具
• 判斷何時需要開發人員介入

本課程為在 台灣 進行之由講師授課的實作培訓，主要對象為：希望將完整任務交由 Claude 處理的知识工作者與管理者。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 了解 Claude Cowork 能獨立執行哪些工作
• 委辦研究、文件及檔案相關任務
• 規劃、審查並修正已委辦的工作成果
• 掌握使用範圍與安全規範

Claude Cowork 能夠承擔研究、文件製作及檔案處理等整體任務，而非僅逐一回應單個提示詞。本課程教授如何撰寫高品質的任務指派、檢視執行計畫並審核最終成果。學員將實際委辦三項真實任務，並設定一項排程任務。

本課程為由講師帶領的 台灣 即時培訓，適合希望將完整任務委辦給 Claude，而非逐步進行對話的知識工作者、助理、專案負責人及部門主管。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 Cowork 中即時對話與委辦工作的差異
• 撰寫包含目標、資料、限制及驗收標準的任務指派
• 從資料夾建立文件、試算表及簡報
• 將研究任務從提出問題延伸至完成報告
• 在 Cowork 中使用外掛程式、技能及連接器
• 設定核准節點、備份機制及安全的資料夾存取權限

課程形式

• 時長：1 天（7 小時）
• 與講師互動的培訓，包含討論及針對學員自身使用情境的實作練習
• 第一天成果：每位學員均已將三項真實任務委辦給 Cowork、審核成果並設定一項排程任務。

課程客製化選項

• 若要申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

Ollama 是一款開源工具，可讓大型語言模型在消費級與企業級硬體上進行本地運行。它將模型量化、GPU 資源分配及 API 服務整合為單一指令列界面，使組織能夠自託管 Llama、Mistral 和 Qwen 等大型語言模型（LLMs），而無需將提示詞或數據傳送至 OpenAI、Anthropic 或 Google。