Practical Quantum Computing培訓

在這個由講師指導的 澳門 現場培訓中，參與者將學習量子計算的基礎知識，並 Q# 逐步完成簡單量子程序的開發。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Microsoft 的量子開發工具包。
• 瞭解量子計算背後的概念。
• 使用 Q#、Visual Studio 和本地量子計算模擬器生成、測試、執行量子程式並對其進行故障排除。

在這個由講師指導的 澳門 現場培訓中，參與者將學習量子計算的基礎知識，因為他們逐步開發針對 量子計算機的演算法。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始創建量子電路。
• 使用門的本機對應項控制門行為。
• 使用 Cirq 改進 quibit 的不準確之處。
• 編寫並執行量子電路，以針對基於 NISQ 的量子計算機模擬器運行。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Kaggle學習和建立數據科學職業的數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據科學和機器學習。
• 探索數據分析。
• 瞭解 Kaggle 及其工作原理。

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Modin構建和實現並行計算的數據科學家和開發人員Pandas，以加快數據分析速度。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境，開始使用Modin大規模開發 Pandas工作流。
• 瞭解Modin的功能、架構和優勢。
• 瞭解Modin、Dask和Ray之間的區別。
• 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
• 實現整個 Pandas API 和函數。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望使用RAPIDS構建GPU加速數據管道，工作流和可視化的數據科學家和開發人員，應用機器學習演算法，如XGBoost，cuML等。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以使用 NVIDIA RAPIDS 構建數據模型。
• 瞭解 RAPIDS 的功能、元件和優勢。
• 利用 GPU 加速端到端數據和分析管道。
• 使用 cuDF 和 Apache Arrow 實現 GPU 加速的數據準備和 ETL。
• 瞭解如何使用 XGBoost 和 cuML 演算法執行機器學習任務。
• 使用 cuXfilter 和 cuGraph 構建數據可視化並執行圖形分析。

這種以講師為主導的澳門現場（現場或遠端）現場培訓面向希望使用Anaconda生態系統在單個平臺中捕獲，管理和部署包和數據分析工作流 的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Anaconda 元件和庫。
• 瞭解 Anaconda 的核心概念、功能和優勢。
• 使用 Anaconda Navigator 管理包、環境和頻道。
• 將 Conda、R 和 Python 包用於數據科學和機器學習。
• 瞭解一些管理多個數據環境的實際用例和技術。

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。