台灣現場Supervised Learning培訓

本培訓為教師引導的實戰課程，於 台灣 進行（提供線上或線下方式），適合希望利用 Google AutoML 平台為各種應用場景建立客製化聊天機器人的參與者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解聊天機器人開發的基本原理。
• 熟悉 Google Cloud Platform 並訪問 AutoML。
• 準備用於訓練聊天機器人的數據。
• 使用 AutoML 訓練和評估自訂聊天機器模型。
• 將聊天機器人部署並整合到各個平台和渠道中。
• 隨時間推移監控並優化聊天機器的性能。

這門由導師主導的即時培訓在 台灣（線上或線下）舉行，旨在幫助希望將 AI 驅動的預測性維護技術應用於半導體製造中的中階專業人員，以提升生產效率並減少意外設備故障。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 實施用於預測半導體製造中設備故障的 AI 模型。
• 分析維護數據以識別指示潛在問題的模式和趨勢。
• 將 AI 驅動的預測性維護整合到現有的製造工作流程中。
• 透過主動的設備管理來減少停機時間和維護成本。

此講師主導的即時培訓（線上或線下）適合初階專業人士，旨在協助他們了解並將人工智慧技術應用於半導體製造業。

完成本課程後，學員將能夠：

• 掌握人工智慧的基本原理及其在半導體製造中的應用方式。
• 找出半導體製造中適合導入人工智慧的領域。
• 運用人工智慧工具與技術，提升生產效率及品質控制能力。
• 建置基礎人工智慧模型，以最佳化製造流程。

這項在 台灣 舉辦的由講師帶領之現場教學（線上或線下），旨在協助初級至中級的資料分析師學習如何使用 RapidMiner 來估算與預測數值，並運用分析工具進行時間序列預測。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 學習應用 CRISP-DM 方法论，選取合適的機器學習演算法，並提升模型建構與效能。
• 使用 RapidMiner 來估算與預測數值，並運用分析工具進行時間序列預測。

這門由講師主導的現場培訓在 台灣（線上或線下）提供了對模式識別和機器學習領域的介紹。它涉及到統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物信息學中的實際應用。

在這次培訓結束後，參與者將能夠：

• 將核心統計方法應用於模式識別。
• 使用關鍵模型（如神經網絡和核方法）進行數據分析。
• 實施複雜問題解決的先進技術。
• 通過組合不同模型提高預測準確性。