OpenNLP for Text Based Machine Learning培訓

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望使用H2O AutoML來自動化構建和選擇最佳機器學習演算法和參數的過程的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 自動執行機器學習工作流。
• 在指定的時間範圍內自動訓練和調優多個機器學習模型。
• 訓練堆疊集成以得出高度預測的集成模型。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望使用Auto-sklearn來自動化選擇和優化機器學習模型過程的機器學習從業者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 自動執行訓練高效機器學習模型的過程。
• 構建高度準確的機器學習模型，同時繞過選擇、訓練和測試不同模型等更繁瑣的任務。
• 利用機器學習的強大功能解決實際業務問題。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對的是數據科學家以及希望使用Auto-Keras來自動化選擇和優化機器學習模型過程的技術人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 自動執行訓練高效機器學習模型的過程。
• 自動搜索深度學習模型的最佳參數。
• 構建高度準確的機器學習模型。
• 利用機器學習的強大功能解決實際業務問題。

這種由講師指導的澳門現場現場培訓面向中高級數據科學家，機器學習工程師，深度學習研究人員和計算機視覺專家，他們希望擴展其在深度學習方面的知識和技能，以生成文本到圖像。

在培訓結束時，參與者將能夠：

了解用於文字到圖像生成的高級深度學習架構和技術。 實施複雜的模型和優化，實現高品質的圖像合成。 優化大型數據集和複雜模型的性能和可擴充性。 調整超參數以獲得更好的模型性能和泛化。 將 Stable Diffusion 與其他深度學習框架和工具集成

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望 利用 Stable Diffusion 為各種用例生成高品質圖像的數據科學家、機器學習工程師和計算機視覺研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

瞭解 Stable Diffusion 的原理以及它如何用於圖像生成。 為圖像生成任務構建和訓練 Stable Diffusion 個模型。 將 Stable Diffusion 應用於各種圖像生成場景，例如修復、修復和圖像到圖像的轉換。 優化 Stable Diffusion 模型的性能和穩定性。

這種以講師為主導的澳門 現場現場培訓針對的是希望瞭解AlphaFold工作原理並使用AlphaFold模型作為實驗研究指南的生物學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AlphaFold 的基本原理。
• 瞭解 AlphaFold 的工作原理。
• 瞭解如何解釋 AlphaFold 預測和結果。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望使用TensorFlow Lite在嵌入式設備上部署深度學習模型的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在嵌入式設備上安裝和配置 Tensorflow Lite。
• 瞭解 TensorFlow Lite 的基本概念和元件。
• 將現有模型轉換為 TensorFlow Lite 格式，以便在嵌入式設備上執行。
• 在小型設備和 TensorFlow Lite 的限制範圍內工作，同時學習如何擴展可以運行的操作範圍。
• 在運行 Linux 的嵌入式設備上部署深度學習模型。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對希望使用TensorFlow Lite開發具有深度學習功能的移動應用程式的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 TensorFlow Lite。
• 瞭解 TensorFlow、機器學習和深度學習背後的原理。
• 將 TensorFlow 模型載入到 Android 設備上。
• 在移動應用程式中啟用深度學習和機器學習功能，例如電腦視覺和自然語言識別。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望使用TensorFlow Lite開發具有深度學習功能的iOS移動應用程式的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 TensorFlow Lite。
• 了解行動裝置上的 TensorFlow 和機器學習背後的原理。
• 將 TensorFlow 模型載入到 iOS 設備上。
• 運行能夠檢測和分類通過設備攝像頭捕獲的物件的iOS應用程式。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）面向希望在非常小的嵌入式設備上編寫，載入和運行機器學習模型的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝 TensorFlow Lite。
• 將機器學習模型載入式設備上，使其能夠檢測語音、對圖像進行分類等。
• 將 AI 添加到硬體設備，而無需依賴網路連接。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望使用Chainer在Python中構建和訓練神經網路的研究人員和開發人員，同時使代碼易於調試。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始開發神經網路模型。
• 使用易於理解的原始程式碼定義和實現神經網路模型。
• 執行範例並修改現有演算法以優化深度學習訓練模型，同時利用 GPU 實現高性能。

這種由講師指導的澳門現場（現場或遠端）現場培訓面向希望使用Horovod運行分散式深度學習訓練並將其擴展為在多個GPU上並行運行的開發人員或數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始運行深度學習訓練。
• 安裝和配置 Horovod 以使用 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 訓練模型。
• 使用 Horovod 擴展深度學習訓練，使其在多個 GPU 上運行。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望加速即時機器學習應用程式並大規模部署的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝 OpenVINO 工具包。
• 使用 FPGA 加速電腦視覺應用。
• 在FPGA上執行不同的CNN層。
• 跨 Kubernetes 集群中的多個節點擴展應用程式。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Apache MXNet來構建和部署用於圖像識別的深度學習模型的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Apache MXNet 及其元件。
• 瞭解MXNet的架構和數據結構。
• 使用 Apache MXNet 的低級和高級 API 高效構建神經網路。
• 構建用於圖像分類的捲積神經網路。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望將深度學習模型應用於圖像識別應用的技術人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Keras。
• 快速構建深度學習模型原型。
• 實現卷積網路。
• 實施循環網路。
• 在 CPU 和 GPU 上執行深度學習模型。