台中市現場Python培訓

Python 是驅動自主 AI 代理開發與運作的核心語言。本課程著重於使用 LangChain 和 AutoGen 等現代 SDK 與框架，進行實務應用以建立、連接並管理代理工作流程。

本課程由講師帶領的線上或線下培訓活動，針對具備中階水平的後端工程師、平台工程師及機器學習工程師設計。課程內容旨在協助學員使用 Python 工具與 API 來實作並編排自主代理。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 設定並配置基於 Python 的代理系統開發環境。
• 使用 LangChain 和 AutoGen 等流行代理 SDK 來建立功能性代理。
• 整合工具與 API，以擴充代理能力。
• 編排多代理工作流程及溝通模式。
• 應用除錯、測試與維護代理程式碼庫的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作程式設計練習與現場示範。
• 建立端到端代理工作流程的實務專案。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。

本課程教授實用工程技術，以設計、建構、測試及部署基於 Python 的代理（自主）系統。內容涵蓋代理迴圈、工具整合、記憶體與狀態管理、編排模式、安全控制及生產環境考量。

此講師主導之實作培訓（線上或線下）旨在幫助中階至進階 ML 工程師、AI 開發人員及軟體工程師，利用 Python 建構穩固且可投入生產的自主代理系統。

課程結束後，學員將能夠：

• 設計並實現代理迴圈與決策工作流。
• 整合外部工具與 API，以擴展代理功能。
• 為代理系統實作短期與長期記憶體架構。
• 協調多步驟編排及代理組合性。
• 應用已部署代理之安全、存取控制及可觀測性最佳實踐。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 透過 Python 及主流 SDK 實作代理之手腦並用實驗室練習。
• 以專案為導向之練習，產出可部署的原型。

課程自訂選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

使用Python的廣泛AI和機器學習函式庫生態系統，開發智能系統。

此課程為講師帶領的現場培訓（線上或線下），旨在幫助具備中階Python程式設計能力的學員，設計、實施並部署使用Python構建的AI解決方案。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用Python核心AI函式庫實施AI演算法。
• 處理監督式、非監督式和強化學習模型。
• 將AI解決方案整合至現有應用程式和工作流程中。
• 評估模型效能並優化準確率與效率。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

本課程為講師導引的現場培訓（台中市（線上或線下）），主要對象為希望利用 AWS Cloud9 提升 Python 開發體驗的中階 Python 開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設定並配置用於 Python 開發的 AWS Cloud9。
• 掌握 AWS Cloud9 IDE 的介面與功能。
• 在 AWS Cloud9 中編寫、除錯並部署 Python 應用程式。
• 利用 AWS Cloud9 平台與其他開發人員協作。
• 將 AWS Cloud9 整合至其他 AWS 服務，以進行進階部署。

此種在 台中市（線上或線下）舉辦的講師帶領實時培訓，旨在服務於希望利用 Power BI 內 Python 數據分析能力的專家級數據分析師，以增強他們有效分析和視覺化數據的能力。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解如何在 Power BI 中整合 Python 以進行數據分析。
• 使用 Python 腳本在 Power BI 環境中加載、清理和預處理數據。
• 透過使用 Python 建立自訂和互動式視覺化效果，增強數據可視化能力。
• 獲得使用 Python 進行高級數據分析的技能。

Python是一種多功能的程式語言，廣泛應用於數據處理、自動化和分析領域。Pandas和Polars等庫提供了強大且實用的工具，用於大規模處理表格型數據。

本課程由講師帶隊授課（提供線上或線下選擇），旨在幫助初級至中級專業人員運用Python進行日常數據分析、文件處理與流程自動化。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用Python讀取、轉換及寫入CSV與Excel文件。
• 利用Pandas和Polars執行常見的數據清洗與轉換任務。
• 透過Python腳本自動化重複性的數據處理流程。
• 將簡易腳本封裝為可執行檔，並遵循專案的最佳實踐。

課程形式

• 互動式程式碼演示與短講授。
• 配有指導範例的實作練習。
• 實用微型專案，模擬真實世界的自動化任務。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排詳情。

這門為期密集且注重實作的課程涵蓋了進階 Python 技術、工程最佳實踐以及常用的設計模式，旨在構建可維護、可測試且具備高效能的 Python 應用程式。課程強調現代化工具、型別註解、併發模型、架構模式，以及可部署的工作流程。

這門由講師主導的實時培訓（線上或線下）針對中階至進階 Python 開發人員，協助他們採用專業實踐和模式，以構建生產級別的 Python 系統。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 運用 Python 型別註解、資料類別與型別檢查來提升程式碼可靠性。
• 使用設計模式與架構原則來構建健壯的應用程式結構。
• 正確實現併發與平行處理，使用 asyncio 和 multiprocessing。
• 使用 pytest、基於屬性的測試與 CI 管道構建經過良好測試的程式碼。
• 分析效能、最佳化並加固 Python 應用程式以用於生產環境。
• 使用現代化工具和容器對 Python 專案進行封裝、分發與部署。

課程形式

• 互動式講授與短演示。
• 每日實作實驗室與程式碼練習。
• 整合設計模式、測試與部署的結課專案。

課程客製化選項

• 若需客製化培訓或專注領域（資料、網頁或基礎設施），請聯繫我們安排。

本次在 台中市（線上或線下）進行的講師帶領現場培訓，旨在幫助初級開發人員和資料分析師從零開始學習使用 Google Colab 進行 Python 程式設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 Python 程式語言的基本概念。
• 在 Google Colab 環境中實作 Python 程式碼。
• 運用控制結構來管理 Python 程式的流程。
• 建立函式以有效組織和重複使用程式碼。
• 探索並使用 Python 程式設計的基本函式庫。

這項由導師主導的即時培訓（線上或線下）旨在幫助希望使用 FARM（FastAPI、React 和 MongoDB）技術棧來構建動態、高性能且可擴展的 Web 應用的開發者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 建立整合 FastAPI、React 和 MongoDB 的必要開發環境。
• 理解 FARM 技術棧的核心概念、功能與優勢。
• 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
• 學習如何使用 React 設計互動式應用。
• 使用 FARM 技術棧開發、測試並部署應用（front-end 和 back-end）。

這門在台中市（線上或線下）舉辦的由講師主導的即時培訓，針對初級至中級、甚至高級的機器人開發人員，協助他們學習如何使用ROS和Python來編程控制移動機器人。

在完成本培訓後，學員將能夠：

• 設置包含ROS、Python及移動機器人平台的開發環境。
• 使用Python建立並運行ROS節點、主題、服務和操作。
• 使用ROS工具和實用程序監控和除錯ROS應用。
• 利用ROS套件和函式庫執行移動機器人的常見任務。
• 將ROS與其他框架和工具整合。
• 解決和除錯ROS應用問題。

本課程旨在讓學員學習 Python 程式語言。課程重點在於 Python 語言本身、核心函式庫，以及如何挑選 Python 社群開發的最佳且最實用的函式庫。Python 驅動著企業應用，也被全球科學家廣泛使用，是當今最受歡迎的程式語言之一。

本課程可採用最新的 Python 3.x 版本進行教學，並透過實踐練習充分發揮其功能。此課程可在任何作業系統上實施（包括 Linux 和 Mac OS X 在內的所有 UNIX 變體，以及 Microsoft Windows）。

實踐練習佔課程總時數約 70%，其餘 30% 為示範與講解。學員可隨時提出討論與問題。

注意：如需針對特定需求調整課程內容，請於建議開課日期前先行告知。

本課程為講師指導的實作培訓在 台中市（線上或線下），主要對象為希望學習進階 Python 編程技術的開發人員，包括如何運用這門多功能語言解決分佈式應用、數據分析與可視化、UI 編程及維護腳本等領域的問題。

本課程專門為希望學習 Python 程式語言的人士而設。重點在於 Python 語言本身、核心函式庫，以及由 Python 社群開發的最佳且最實用的函式庫。Python 驅動著企業運作，並被世界各地的科學家廣泛使用——它是最受歡迎的程式語言之一。

本課程為在[l oc]>舉行的講師主導現場培訓，內容基於Al Sweigart所著的暢銷書籍《Python自動化繁瑣工作》。課程面向初學者，透過實務練習與討論，講解Python程式設計的核心概念。重點在於學習撰寫程式碼，以大幅提升辦公室工作效率。

完成本課程後，學員將掌握Python程式設計技巧，並能應用於以下場景：

• 編寫簡單的Python程式來自動化任務。
• 使用「正則表達式」撰寫具備文字模式識別功能的程式。
• 程式化生成與更新Excel電子表格。
• 解析PDF及Word文件。
• 爬取網站並抓取線上資訊。
• 撰寫程式發送電子郵件通知。
• 使用Python除錯工具快速解決錯誤。
• 程式化控制滑鼠與鍵盤，自動執行點擊與輸入操作。

在 台中市 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。

本課程為由講師主導的現場培訓 台中市（線上或線下），主要針對希望提升使用 Pandas 和 NumPy 進行資料分析與操作技能的中级 Python 開發人員及資料分析師設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定包含 Python、Pandas 和 NumPy 的開發環境。
• 使用 Pandas 和 NumPy 建立資料分析應用程式。
• 執行進階資料整理、排序及篩選操作。
• 進行聚合操作並分析時間序列資料。
• 使用 Matplotlib 和其他視覺化套件將資料視覺化。
• 除錯並優化其資料分析程式碼。

本課程旨在提供在實務中應用機器學習方法的通用能力。透過使用 Python 程式語言及其各種函式庫，並基於大量實務範例，本課程教導如何使用機器最重要的建築模組，如何做出資料建模決策，解釋演算法的輸出結果，並驗證成果。

我們的目标是給予您理解並自信使用機器學習工具箱中最基本工具的技術，避免資料科學應用中的常見陷阱。

Python是一種在金融業極具人氣的程式語言。它被大型投資銀行和对沖基金採用，用於開發多種金融應用系統，從核心交易程式到風險管理系統皆有。

在這場由講師主導的現場培訓中，學員將學習如何使用Python開發實用應用程式，以解決一系列特定的金融相關問題。

完成培訓後，學員將能夠：

• 了解Python程式設計語言的基礎
• 下載、安裝並維護開發金融應用系統的最佳工具
• 選擇並使用最適合的Python套件和技術，來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、資料庫、網路等）的金融數據
• 建構能夠解決資產配置、風險分析、投資績效等問題的應用程式
• 除錯、整合、部署及最佳化Python應用程式

受眾

• 開發人員
• 分析師
• 數量分析專家

課程形式

• lectures與討論結合，並包含大量練習和實作

注意事項

• 本培訓旨在提供金融專業人士面臨的一些主要問題解決方案。如果您有特定主題、工具或技術希望補充或深入探討，請聯繫我們以安排。

深入探討使用 Python 進行資料科學和人工智慧的實用方法，幫助專業人士掌握探索資料、建構機器學習模型以及部署業務情境中的人工智慧驅動應用程式的技能；涵蓋 CRISP-DM 工作流程、統計分析、監督式與非監督式學習、基於 Tensorflow 的深度學習、自然語言處理、基於 Spark 的大數據處理以及資料驅動的故事講述；適合希望取得 Python 資料科學認證並準備就任分析師職位的初學者。

「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。

Selenium 是一個開源框架，用於在不同瀏覽器中自動化網頁應用程式測試。透過 Selenium 4，您可以獲得增強的 WebDriver API、原生相對定位器以及改進的網格支援。Python 以其簡潔性而著稱，並能與 Pytest 等測試框架緊密整合，是開發可擴展且易於維護的測試自動化套件的強大選擇。

本課程由講師主導，提供線上或線下即時培訓，旨在幫助初級至中級的測試人員和開發人員在真實環境中使用 Selenium 搭配 Python 來自動化網頁應用程式測試。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在測試環境中安裝並配置 Selenium 與 Python。
• 使用 Selenium WebDriver 和 Pytest 構建穩健的測試自動化腳本。
• 運用頁面物件模型 (POM) 建立易於維護的測試框架。
• 透過 Selenium Grid 在多個瀏覽器上執行測試。
• 將自動化測試整合至 CI/CD 流程中。
• 排除常見問題，並應用最佳實踐以確保自動化穩定性。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中的動手實作。

課程自訂選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

此種由講師指導的即時培訓，在 台中市（線上或線下），旨在幫助 Matlab 使用者探索並過渡到使用 Python 進行資料分析和視覺化。

完成本課程後，學員將能夠：

• 安裝並配置 Python 開發環境
• 理解 Matlab 和 Python 語法之間的差異與相似之處
• 使用 Python 從各種數據集中獲取見解
• 將現有的 Matlab 應用程式轉換為 Python
• 整合 Matlab 和 Python 應用程式

這門在 台中市（線上或線下）舉辦、由講師指導的實訓課程，旨在幫助那些希望掌握足夠多的 Python 知識來開始從銷售數據、流量分析、客戶互動等中進行數字處理的人們。

在本培訓結束後，參與者將能夠：

• 安裝和配置必要的軟件、庫和開發環境，開始編寫用於數據分析的 Python 代碼。
• 從 Excel、CSV、JSON 文件及資料庫等來源分析數據。
• 清理數據以提高其有用性再进行分析。
• 執行簡單的統計分析。
• 生成報告，這些報告以恰當的格式呈現所需的數據，從純數字到數據可視化。
• 從數據中獲得寶貴的洞察，包括性能趨勢和問題領域。

課程概覽

此實務培訓專為具備資料工程師背景的專業人士設計，旨在建立人工智慧、Python 及大型語言模型方面的實作技能。課程著重於實際應用，涵蓋模型使用、提示工程（prompt engineering）以及建構 AI 驅動解決方案。參與者將透過循序漸進的練習，從核心概念邁向建構可部署的 AI 工作流程。

培訓形式

• 實體課堂培訓

• 講師主導課程，搭配指導實作

• 互動式討論與真實世界案例研究

• 每日實作練習

課程目標

• 理解與現代應用相關的核心 AI 及機器學習概念

• 強化 Python 技能，以進行 AI 開發及資料工作流程操作

• 了解大型語言模型的運作方式及其有效使用技巧

• 設計與優化提示（prompts），以取得可靠輸出

• 使用 API 和框架建構端到端 AI 解決方案

• 將 AI 整合至資料工程管線

本課程為由講師指導的實作培訓（台中市，線上或線下），旨在協助開發者利用 Python 與 FastAPI 更輕鬆、快速地完成 RESTful API 的建構、測試與部署。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 配置必要開發環境，以便使用 Python 和 FastAPI 開發 APIs。
• 利用 FastAPI 函式庫，更快、更輕鬆地建立 APIs。
• 學習如何基於 Pydantic 和 OpenAPI 建立資料模型與結構定義。
• 連接資料庫與 APIs，並使用 SQLAlchemy。
• 運用 FastAPI 工具實作 API 的安全性和身份驗證機制。
• 建構容器映像檔，並將 Web API 部署至雲端伺服器。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓模式（台中市），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。

此課程由導師主導，提供 live 培訓（線上或線下）。目標對象為希望運用 Python 進行電腦網路維護、管理及設計的網絡工程師。

完成本課程後，學員能夠：

• 最佳化並善用 Paramiko、Netmiko、Napalm、Telnet 以及 pyntc，以 Python 實現網路自動化。
• 精通多工與多進程處理，應用於網路自動化。
• 結合 GNS3 與 Python 進行網路編程。

此 台中市 課程（線上或線下進行），由講師現場導引，旨在協助具備中級 Python 技能的業務人員及數據分析師，應用 Python 自動化工作流、分析業務數據，並生成動態的 Excel 報表。

電腦視覺是一個從數位媒體中自動擷取、分析並理解有用資訊的領域。Python 是一種高階程式語言，以其清晰的語法和可讀性聞名。

在本課程中，由講師帶路的實作培訓裡，參與者將透過建立一系列簡單的電腦視覺應用程式來學習電腦視覺的基礎知識。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解電腦視覺的基礎
• 使用 Python 實現電腦視覺任務
• 建立自己的臉部、物體和運動檢測系統

目標對象

• 對電腦視覺感興趣的 Python 程式設計師

課程形式

• 講授、討論，加上練習與大量實作

這門實作課程專為希望借助 Python 提升自動化能力的 Unix 和 Shell 使用者而設計。雖然 Shell 腳本在處理簡單任務時依然強大，但對於複雜的自動化、系統管理以及 DevOps 工作流程，Python 提供了顯著更高的靈活性、可讀性與擴展性。