台灣現場人工智慧（AI）培訓

此教師指導的台灣（線上或線下）培訓針對初級至中級內容創作者、企業家和科技愛好者，旨在讓學員掌握AI的力量，用於創新媒體製作及業務增長。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 為各種應用創建逼真的聲音克隆。
• 使用DeepFake技術操控視頻內容，用於創意或教育目的。
• 採用AI道德實踐以進行內容創作。
• 利用AI工具增強業務與創意表現。
• 精通AI媒體技術，應用於高級場景。

本課程為講員主導的實戰培訓，於 台灣（線上或線下）進行，適合具備中級技術基礎的 IT 專業人員，學習如何高效運用 AWS 工具與服務來構建、訓練及部署 AI 模型。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AWS 提供的 AI/ML 服務。
• 在 AWS 上搭建及管理 AI/ML 環境。
• 透過 Amazon SageMaker，實作構建、訓練與部署 AI 模型的實務經驗。
• 學習運用不同的 AWS AI 服務解決特定應用場景。

此由導師帶領的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在服務希望利用 AI 工具生成內容、核實事實、自動化編輯任務並優化數位新聞工作流程的中層媒體專業人士。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 利用 AI 工具起草新聞文章、標題和摘要。
• 使用 AI 進行事實核查，檢測偏見，並建議改善語氣與清晰度。
• 自動處理新聞室中的重複性任務，如轉錄和標籤標註。
• 在 AI 輔助內容生產中應用倫理與編輯標準。

本課程由專業講師指導，提供 台灣 (線上或線下) 培訓選項。課程目標族群為具備中階至高階能力的網路安全專業人員及技術主管，旨在協助學員掌握如何實作人工智慧模型，以強化安全流程、自動化威脅偵測與回應，並進行預測性分析。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解人工智慧在現代網路安全中的角色。
• 開發用於異常及威脅偵測的機器學習模型。
• 實作人工智慧以自動化事件回應與安全作業。
• 評估人工智慧在網路安全領域應用時的倫理與營運考量。

本課程為讲师主導之培訓 台灣（線上或線下），對象為希望掌握 AI 基礎並管理自身組織 AI 專案的管理者及商業領袖。

完成本課程後，參與者將能從技術層面理解 AI，並運用組織數據與資源制定策略，成功管理 AI 專案。

本培訓為講師主導，採台灣（線上或線下）形式進行，旨在幫助管理者及業務領導者掌握人工智慧的基礎知識，並有效管理組織內的AI專案。

完成本課程後，參與者將能從技術層面理解AI，並善用組織的數據與資源進行策略規劃，成功推動AI專案。

本課程由講師主導，在台灣（線上或線下）提供，適合初級至中級階層的商務專業人士與團隊領導者，旨在透過真實案例與實作練習探索AI的價值。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解與其產業相關的關鍵AI概念。
• 識別可增強營運或客戶體驗的AI應用機會。
• 透過引導的實務活動體驗基礎AI工具。
• 評估如何在工作場所小規模啟動AI項目。

這項在 台灣（線上或線下）舉辦、由導師主導的實訓課程，旨在服務具備中等程度的教育工作者及教育科技專業人士，協助他們利用生成式AI來實現教育的個人化並提升學習體驗。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解生成式AI在教育背景下的原理與應用。
• 使用AI創建個人化的學習材料與路徑。
• 運用AI工具進行課堂管理與內容創作。
• 解決教育領域中使用AI的道德考量問題。
• 開發將AI整合至教育課程與行政流程的策略。

此由導師主導的實時培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在服務於中級遊戲開發者與 AI 愛好者，協助其有效將 AI 代理整合至遊戲應用程式中。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AI 代理在現代遊戲中的角色。
• 使用決策樹和有限狀態機開發決策系統。
• 實施如 A* 等尋路演算法以進行遊戲內導航。
• 運用強化學習技術創建適應性 AI 行為。
• 針對即時遊戲環境最佳化 AI 效能。

這門時長 21 小時的講師授課培訓課程（在 台灣 地區），協助數據工程師與 DBA 將 AI 模型整合至 PostgreSQL。學員將學習部署優化架構、實施向量搜尋並執行嚴格的治理措施，確保企業級 AI 解決方案的安全與高效能。

此課程由講師帶隊指導的實作培訓（台灣線上或線下），目標受眾為初級至進階參與者，旨在協助他們利用人工智慧和自動化最佳化客戶服務作業，同時為團隊提供最新工具與策略。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解客戶服務與客戶成功的最新趨勢。
• 運用人工智慧與自動化提升客戶滿意度並減輕工作負擔。
• 透過先進的自動化工具優化銷售流程及顧客互動。
• 對團隊進行遠端培訓，介紹客戶成功與銷售所用的現代化工具及策略。
• 建立可擴展解決方案，以改善顧客體驗並推動營收成長。

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。

這門在 台灣（線上或線下）進行的由講師主導的即時培訓，旨在吸引初級至中級的數據科學家與軟體開發人員，讓他們了解 Milvus 及其在各種 AI 場景中的實際應用。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 Milvus 的架構與功能。
• 在不同的 AI 應用程式中實現向量資料庫。
• 進行高精度且高速的相似性搜尋。
• 將 Milvus 應用於現實世界的 AI 挑戰。

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。

這項在 台灣 舉行的由導師主導的實時培訓（線上或線下），旨在針對初級到中級的開發人員和建築師，幫助他們學習智能駕駛的基礎知識並將其應用於現實場景。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 解釋人工智慧的基本概念和原則，以及如何將其應用於駕駛。
• 了解智能駕駛系統的架構和組件。
• 從不同的設計學科創建並可視化綜合駕駛模型。
• 在模型內溝通和註釋問題及反饋。
• 執行駕駛場景之間的衝突檢測和解決。
• 模擬和控制駕駛進度與成本。

這門由講師帶領的實作課程在 台灣（線上或實體）進行，旨在協助初級至中階層級資料科學家與軟體開發人員學習如何將 Pinecone 應用於各種 AI 場景，例如語意搜尋與個性化推薦。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解 Pinecone 的架構與特性。
• 在不同的 AI 應用程式中實作向量化資料庫。
• 執行高準確度與高速度的相似度搜尋。
• 將 Pinecone 應用於真實世界的 AI 挑戰。

此種在 台灣（線上或線下）舉行的由講師主導的實時培訓，目標受眾為希望學習和理解 AI 概念，並能有效且負責任地使用它的專業人士。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 學習人工智慧 (AI) 的概念。
• 理解 AI 的局限性與危險性，並負責任地使用它。
• 知道如何在實際場景中有效使用 AI。

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。

本課程採用講解式實戰訓練，於 台灣（線上或線下）舉行，旨在協助中高級至高級的數據科學家和機器學習工程師掌握如何使用向量資料庫建構可擴展且高效能的 AI 應用程式。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解向量資料庫的原理。
• 學習建立和管理向量嵌入的技術。
• 探索針對高維數據的索引策略。
• 發展執行高效相似度搜尋的技能。
• 將向量資料庫知識應用於機器學習專案。

這門實作培訓涵蓋 台灣 中的 Fiji 和 ImageJ 基礎，專為生物研究而設計。學員將掌握影像預處理、定量分析和巨集自動化的實用技能，從而簡化針對組織學組織、細胞及其他樣本的工作流程，並獲得可重複的結果。

這項由講師親自指導的即時培訓（線上或線下）針對團隊領導者和中层管理人員，他們希望通過解決驅動成功的人為因素來安全有效地採用AI：信任、問責制、決策習慣和心理安全感。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 定義何時使用AI以及何時不使用（停止規則）。
• 以實用標準驗證AI輸出（警示信號、第二來源）。
• 設定問責制和升級觸發條件。
• 建立團隊協議和30天採用計劃。

這門台灣（線上或線下）的培訓課程面向中高級到高級專業人員、企業領導人和政策制定者，旨在探索AI在商業、社會及未來發展中的角色。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 了解AI如何影響商業、經濟和勞動力動態。
• 認識AI採用帶來的道德、法律和社會挑戰。
• 分析AI在隱私、治理和包容性方面的作用。
• 評估應對AI偏見和道德問題的戰略。
• 討論AI的未來潛力和新興挑戰。

這種由講師指導的即時培訓，非常適合那些剛接觸人工智慧並希望學習其應用的人士。

完成此次培訓後，學員將能夠：

• 了解人工智慧的概念及其在各行業的影響。
• 掌握機器學習和深度學習的基本知識。
• 認識不同的AI工具和軟件。

此 台灣 讲师主导的现场培训（线上或线下）面向希望部署、配置和管理 EXO 集群以在多个 Apple Silicon 或 Linux 节点上进行私有 LLM 推理的系统管理员和 DevOps 工程师。

此為在 台灣 舉辦的講師帶領實作培訓（線上或線下），目標受眾為希望自動化建置、監控及管理基於 EXO 建構的私有 AI 叢集生命週期的 DevOps 工程師與基礎架構架構師。

此課程由講師親自指導，專為跨部門管理團隊設計，幫助學員理解並實際運用人工智慧（AI），以優化日常業務營運、決策制定、規劃、分析及流程優化。