線上 預測分析 培訓在 台灣

此台灣的講師指導培訓（線上或線下）旨在幫助希望利用預測分析與生成模型建構AI應用程序的開發人員。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 理解預測性AI與生成式模型的基礎知識。
• 使用AI工具進行預測性編碼、預測及自動化。
• 實現大型語言模型（LLM）和變換器以生成文本與代碼。
• 應用時間序列預測和基於AI的推薦系統。
• 開發並微調用於實際應用的AI模型。
• 評估在部署AI時涉及的倫理考量及最佳實踐。

這項由講師主導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在協助中階資料專業人員將機器學習技術應用於數據驅動的商业問題，包括銷售預測和使用神經網路進行預測建模。

課程結束後，學員將能夠：

• 理解機器學習的核心概念和類型。
• 套用分類、迴歸、聚類和關聯分析等關鍵演算法。
• 使用 Python 執行探索性數據分析和數據準備。
• 運用神經網路進行非線性建模任務。
• 實施業務預測的預測性分析，包括銷售數據。
• 使用視覺化和統計技術評估並優化模型效能。

本課程由講師帶領，於台灣（線上或下線）以直播形式進行，主要針對希望掌握預測性人工智慧基礎知識的初級資訊從業人員設計。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解預測性人工智慧的核心理念及其應用領域。
• 收集、清理並預處理用於預測分析的數據。
• 探索並視覺化數據，以發掘洞察見解。
• 構建基本的統計模型以進行預測。
• 評估預測模型的效能表現。
• 將預測性人工智慧的概念應用於現實場景。

這項在 台灣（線上或線下）舉行的由講師指導的即時培訓，主要針對希望在 DevOps 實務中整合預測式 AI 的中階 DevOps 專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 實施預測性分析模型，以預判並解決 DevOps 管線中的挑戰。
• 利用由 AI 驅動的強大監控和運作工具。
• 運用機器學習技術來提升軟體交付工作流程。
• 設計 proactive（主動式）問題解決與優化策略。
• 應對在 DevOps 中使用 AI 的道德考量。

在本次台灣舉行的導師指導實時培訓中，參與者將學習應對大數據技術的心態，評估其對現有流程和政策的影響，並實施這些技術以識別犯罪活動和預防犯罪。我們將檢視來自全球執法組織的案例研究，了解他們的採用方法、挑戰和成果。

在完成本培訓後，參與者將能夠：

• 將大數據技術與傳統的數據收集過程相結合，在調查中拼湊出完整的故事。
• 實施工業級大數據存儲和處理方案以進行數據分析。
• 準備一份提案，推薦採用最合適的工具和流程，以實現基於數據的刑事調查方法。