澳門現場AI 智能體培訓

本課程為教師指導的即時培訓，地點在 澳門（線上或線下），旨在協助進階等級的 AI 工程師、機器人開發人員及自動化專家利用 DeepSeek 建構智慧 AI 代理與自主系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架構與能力。
• 將 DeepSeek 整合至 AI 代理中，用於決策與自動化。
• 運用強化學習技術訓練自主系統。
• 在現實環境中部署由 AI 驅動的自主代理。

此課程由導師帶領，以實時培訓形式進行，地點可為澳門（線上或线下），專為中級AI開發者、安全專家及合規官員設計，協助他們在設計和實施安全AI代理的同時，解決倫理顧慮並確保系統穩健性。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI代理開發中的安全風險與倫理挑戰。
• 為AI模型實施安全優先的設計原則。
• 應用對抗性穩健技術，防止AI代理遭受攻擊。
• 確保遵循AI倫理指南及監管標準。

此由講師主導的直播培訓，地點位於澳門（線上或線下），旨在為具備初階至高階能力的AI開發人員、研究人員及多媒體工程師提供課程內容。學員將學習構建能理解並生成多模態內容的AI代理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 開發可處理並整合文字、影像及語音數據的AI代理。
• 實施多模態模型，例如GPT-4 Vision與Whisper ASR。
• 優化多模態AI管線以提升效率與準確性。
• 將多模態AI代理部署至真實應用場景中。

本課程為導師親授的澳門實時培訓（線上或線下），旨在幫助初級至中級的開發者和設計師理解並構建適用於各種場景的AI驅動個人助理。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI驅動個人助理的核心原則。
• 學習將語言模型與智慧助理集成的基礎知識。
• 使用AI框架和工具構建並自訂個人助理。
• 部署個人助理，實現不同行業的實際應用。

這門由講師主導的現場培訓在澳門（線上或線下）旨在讓高級別AI工程師、企業軟件開發人員和商業領導者能夠定制和部署用於企業應用的基於LLM的AI代理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解開源LLM的架構和能力。
• 為企業用例定制和微調LLM。
• 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
• 將LLM驅動的代理整合到業務流程中。

此在[loc]（線上或線下）舉辦的由講師主導的實時培訓旨在為高級機器人和人工智能工程師、人工智慧研究人員以及自動化專家提供幫助，以便他們開發複雜任務和人機協作的 AI 驅動的自主機器人系統。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 了解 AI 代理在機器人決策和自動化中的作用。
• 實施 AI 導航和障礙物避讓。
• 開發人機協作機器人系統。
• 部署機器人中的 AI 感知和控制系統。

此由講師帶領的現場培訓（線上或線下）在澳門，旨在協助中級金融專業人員、風險分析師和AI工程師，開發和部署用於金融自動化與詐欺偵測的AI驅動解決方案。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解AI在金融自動化和詐欺偵測中的角色。
• 構建偵測詐欺交易的AI模型。
• 利用機器學習進行實時風險評估。
• 部署AI驅動的金融監控系統。

這是一門由講師授課的線上或線下培訓課程，地點為澳門，專為初級至中級客戶服務專業人士、聊天機器人開發人員及自動化團隊設計，旨在幫助他們實施AI驅動的客戶支持與服務自動化解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解AI驅動客戶支持的基礎原理。
• 開發並整合AI聊天機器人，以處理客戶查詢。
• 利用NLP（自然語言處理）和機器學習技術，增強聊天機器人的互動能力。
• 在實際的客戶服務應用場景中部署AI智能體。

This instructor-led, live training in 澳門 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level healthcare professionals and AI developers who wish to implement AI-driven healthcare solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in healthcare and diagnostics.
• Develop AI models for medical image analysis and predictive diagnostics.
• Integrate AI with electronic health records (EHR) and clinical workflows.
• Ensure compliance with healthcare regulations and ethical AI practices.

這門在 澳門 舉辦的實訓課程（線上或線下），旨在幫助初階至中階的 AI 開發者和 UI/UX 設計師，學習如何構建、優化並部署 AI 驅動的虛擬助手。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計有效的對話式 AI 工作流程和 UI/UX 介面。
• 實現 AI 驅動的自然語言處理（NLP）模型。
• 將 AI 助手與 API 及第三方平台整合。
• 部署並維護用於真實應用場景的 AI 助手。

本課程為由講師帶領的實時培訓於澳門（可選擇線上或線下形式），專為希望精通在生產環境中部署及管理AI代理技術的高級專業人士而設計。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計並實施可擴展的AI部署管道。
• 運用Docker及Kubernetes等工具，對AI代理進行容器化與編排。
• 監控並優化生產環境中的AI代理表現。
• 為AI代理部署實施CI/CD工作流。
• 確保符合安全及數據治理相關要求。

本課程為講師帶領的澳門線上或線下培訓，旨在幫助高級AI專業人員掌握強化學習技術，並將其應用於訓練AI智能體以解決複雜問題。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解強化學習與馬爾可夫決策過程（MDPs）的核心原則。
• 設計並實現RL算法，如Q-Learning、SARSA和Deep Q-Networks（DQN）。
• 利用OpenAI Gym等框架及RL庫進行實務應用。
• 訓練AI智能體解決真實世界的多步決策問題。
• 應對RL訓練中的挑戰，如探索與利用的權衡以及收斂問題。

此由講師主導的即時培訓在 澳門（線上或線下）進行，針對希望將代理能力整合至 AI 應用系統的初階至中階 AI 開發者與自動化專家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 掌握 Agentic AI 及自主決策的基礎原則。
• 利用自我優化技術，實現目標驅動的 AI 代理。
• 整合多代理協作，解決複雜問題。
• 透過適應性使用者體驗，增強 AI 與人的互動。
• 在實際應用中部署 Agentic AI 模型。

此課程為講者引導的實作培訓，在 澳門（線上或線下）舉辦，旨在幫助高階 AI 專業人士掌握設計、建立和部署 MAS 以解決複雜實際問題的技術。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解多代理系統架構的原理。
• 實現 MAS 中溝通、協調與決策的策略。
• 運用博弈論建模代理互動，並解決衝突。
• 利用 JADE 等框架建立可擴展的 MAS 解決方案。
• 應對 MAS 中的擴展性、信任及湧現行為等挑戰。

這門由講師現場授課的培訓（線上或線下），針對希望使用 Agent 式人工智慧框架開發和優化多代理人系統的進階專業人士設計。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解 Agent 式人工智慧在多代理人環境中的原理。
• 開發能自主互動的人工智慧驅動代理。
• 實施強化學習以實現適應性 AI 行為。
• 優化多代理人之間的協作與競爭。
• 將 Agent 式人工智慧應用於機器人、遊戲及企業自動化。

本課程由講師現場授課，並以澳門 (線上或線下)形式進行。旨在為初級業務分析員、RPA開發人員及AI專業人士提供深入探討AI Agents在企業流程自動化中的應用。

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in business process automation.
• Identify opportunities for automation in key business domains.
• Develop AI-driven solutions for customer support, finance, and supply chain workflows.
• Integrate AI agents with existing RPA and business systems.
• Evaluate and optimize AI automation strategies for efficiency.

此澳門導師指導的實時培訓（線上或線下），旨在幫助初級以上的遊戲開發者及AI愛好者有效整合AI智能體至遊戲應用。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI智能體在現代遊戲中的角色。
• 利用決策樹和有限狀態機開發決策系統。
• 實作如A*等路徑尋找算法，以實現遊戲內導航。
• 運用強化學習技術創建適應性AI行為。
• 優化AI性能，以適應即時遊戲環境。

本課程由講師親自授課並提供現場直播培訓，在澳門（線上或線下）進行，旨在幫助進階專業人士在複雜的商業和技術情境中運用智能體AI進行決策。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI自主決策的原則。
• 設計並實施幾乎不需人類干預即可運作的AI智能體。
• 將智能體AI整合到自動化工作流程和商業系統中。
• 優化由AI驅動的決策流程，以提高效率與擴展性。
• 確保AI自主性中的合規、安全及道德考量。

此由講師主導的培訓，於 澳門 （線上或線下）進行，旨在服務希望深入研究自主代理程式設計與開發，以用於實際應用的初級至中級專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解自主代理程式的基本概念。
• 探索自主 AI 代理程式的實際應用。
• 使用強化學習設計、訓練及實施代理程式。
• 將代理程式整合至現有系統，以實現自動化與決策支持。
• 解決部署自主代理程式時的道德考量與挑戰。

這是由講師帶領的澳門線上或線下實時培訓，主要針對初級專業人士，幫助他們理解AI代理的運作機制，並建置專屬的互動式聊天機器人工具。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AI代理的基礎知識及其應用。
• 探索自然語言處理（NLP）的基本原理。
• 設計聊天機器人的對話流程。
• 使用Python及相關工具開發功能性聊天機器人。
• 部署聊天機器人，使其能與真實用戶進行互動。

這是一門在 澳門 由講師帶領的實地培訓課程（可選擇線上或現場授課），專為希望理解和創建簡單 AI 智能體，以便將其應用於現實場景的初級專業人士而設。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解 AI 智能體的基本概念。
• 識別不同類型的 AI 智能體及其應用。
• 設計並實現用於實際任務的基本 AI 智能體。
• 探索用於構建 AI 智能體的工具和框架。

此於 澳門（線上或線下）舉辦的導師主導實體培訓，旨在協助初階至中階開發者及雲端從業者運用阿里雲建構 AI Agent，使其能夠自動化任務、回答問題並與企業系統連結。

完成本課程後，學員將能夠：理解阿里雲上的 AI Agent 架構，建構簡單的 Agent 工作流程，將 Agent 連接至企業知識與工具，並在雲端環境中部署及監控 Agent。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的由講師主導的現場培訓，面向希望將 LLM 和 AI 整合到監控、警報和事件分析工作流中的可觀測性和 SRE 工程師。

本進階實務研討會專為軟體工程師、架構師、技術負責人、工程經理及交付團隊設計，旨在幫助參與者了解人工智慧如何加速完整的軟體交付生命週期，從需求分析到可生產部署的程式碼。

澳門（線上或線下）的這場由講師主導的培訓面向初級 / 中級 / 高級開發人員及技術專業人士，幫助他們利用 Microsoft Azure 為業務應用構建、測試並部署 AI Agent。

完成本課程後，學員將能夠：理解 Azure 上的 AI Agent 架構、建立及配置可用的 Agent、將 Agent 連接至企業知識來源，並評估與準備 Agent 以供部署。

本次在 澳門（線上或線下）舉辦的講師主導培訓，旨在幫助軟體開發人員與 DevOps 團隊使用 OpenAI Codex CLI 自動化編碼任務、審查程式碼，並在終端中運行多步驟工作流程。

完成培訓後，學員將能夠安裝和配置 Codex CLI，透過自然語言提示執行任務，管理審批模式，並將其整合至 Git 與 CI 管線。

這項在 澳門 進行的講師帶領實訓（線上或線下），主要對象為希望使用 GitHub Copilot 代理模式來自主建構功能、執行測試並管理較大編碼任務的開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠啟動代理模式、在代理迴圈中規劃與迭代、執行終端機指令，並實施企業治理。

本課程為在 澳門 舉辦的導師在場培訓（線上或線下），旨在協助開發人員及主管使用 Cursor 更快構建功能、跨檔案重構，以及管理團隊範圍的 AI 工作流。

完成本培訓後，學員將能夠使用 Composer 和代理模式進行導覽，利用上下文感知聊天定位程式碼，部署團隊工作區，並將 Cursor 整合至版本控制系統。

本課程為講師帶領的現場培訓，地點為 澳門（線上或線下），旨在幫助希望利用 DeepSeek Harness 建置、運行及擴展 AI 編碼代理的軟體開發人員與 AI 工程師。

本課程為授課型即時培訓，在 澳門 地點進行（線上或線下），旨在幫助中級解決方案架構師、AI工程師、開發人員及技術產品團隊，利用騰訊ADP構建具備RAG、工作流程自動化及運營護欄的企業AI智能體。

完成本培訓後，學員將能夠：設計基於ADP的智能體，創建知識管道，編排工作流程與多智能體模式，並應用生產環境護欄。

此由導師帶領的實時培訓在 澳門（線上或線下）進行，專為初級、中級及高級開發人員和技術專家設計。學員將學習如何使用Google Cloud建構能自動執行任務、使用工具並處理業務數據的AI智能體。

完成培訓後，學員將能夠：解釋AI智能體概念、使用Vertex AI建構智能體、將智能體連接至外部工具和數據，並為業務用例部署智能體。

此培訓在 澳門（線上或線下）由導師親自指導，旨在幫助開發者和 DevOps 專業人員使用 Hermes Agent 自動化開發任務、管理基礎設施以及構建持久化 AI 工作流程。

完成本培訓後，學員將能夠安裝和配置 Hermes Agent，跨多個平台與其互動，使用40多種內置工具，並在各種後端上進行部署。

本課程在澳門提供線下或線上實時培訓（Live），面向希望使用赫爾墨斯代理自動化工作、建立可複用的人工智慧驅動流程並提升團隊生產力的業務人員、運營團隊和技術專業人士。

完成本課程後，參與者將能夠：解釋赫爾墨斯代理的基本原理，設置和使用核心功能，構建實用工作流，並應用良好的運營實踐。

本課程由講師主導，在 澳門 提供線上或線下授課，旨在協助開發人員使用 Hermes Agent 設計並運行安全的本地 AI 工作流，以支援程式碼輔助開發。

課程結束後，學員將能夠：解釋 Hermes Agent 的Concepts，設定安全的本地代理環境，建立實用的編程工作流，並應用安全性與治理控制措施。

本在澳門（線上或線下）提供的講師親自指導培訓，主要對象為希望使用Ollama和開放模型，在內部基礎設施上建置並運行私人協作式AI解決方案之開發人員和技術團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝並設定Ollama、評估並在本地運行開放模型、建立簡單的協作式及檢索型工作流程，並為受監管環境實施安全與治理控制措施。

這門在 澳門（線上或線下）舉辦的導師主導實時培訓，面向希望構建 MCP 兼容工具服務器並將其與代理客戶端集成的後端開發人員。

完成培訓後，參與者將能夠實現 MCP 服務器，將其連接到 Claude Code 和 OpenClaude，切換傳輸方式，並維護內部工具註冊表。

本 澳門 地點的講師帶路即時培訓（線上或線下），適合初階、中階或高階的 AI 專業人士，希望運用 MCP 將 AI 助手與外部工具、資料及企業服務連線。

完成本培訓後，學員將能夠：解釋 MCP 概念，辨識關鍵架構元件，建置基本整合，並套用安全性良好實踐。

此為在 澳門 舉辦的導師帶領即時培訓（線上或線下），針對初階至中階開發者及技術團隊，協助其運用 OpenAI API 建構具備推理能力、工具使用能力，並能完成多步驟任務的 AI 代理程式。

課程結束後，學員將能夠：設計代理程式工作流程、串接工具與外部數據、管理上下文與回應內容，並測試代理程式以滿足商業應用需求。

本課程為 澳門（線上或線下）形式，由導師現場授課。目標受眾為希望使用 OpenClaw 建構並運行實用 AI 代理，以透過聊天與工具整合自動化工作的初級至中級 / 高階開發者及技術專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：安裝並設定 OpenClaw，連接 LLM 供應商，使用並調整技能進行自動化，並應用基本的安全與營運防護措施。

本 澳門（線上或線下）導師指導的現場培訓面向希望使用 Pi 構建輕量級、可自定義終端代理工作流的高級開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠安裝 Pi，通過 TypeScript 技能擴展其功能，調整工作流以符合團隊標準，並通過 npm 共享擴展。

這門 澳門（線上或線下）的實時培訓，由導師指導，旨在幫助開發人員利用 Pi Coding Agent 生成代碼、審查變更，並簡化基於終端的開發工作流。

在培訓結束後，學員將能夠：解釋 Pi Coding Agent 的概念，設置並有效使用該工具，將其應用於實際編碼任務，並採用安全的團隊工作流程。