AI工程基礎知識培訓

CloudMatrix是華為推出的統一AI開發和部署平台，旨在支援可擴展且符合生產標準的推理管道。

這門由講師指導的實地培訓（線上或線下），針對初級至中級的AI專業人士，他們希望使用CloudMatrix平台以及CANN和MindSpore整合來部署和監控AI模型。

通過本次培訓，學員將能夠：

• 使用CloudMatrix進行模型打包、部署及服務化。
• 為昇騰晶片組轉換並優化模型。
• 設置用於實時和批量推理任務的管道。
• 監控部署情況並在生產環境中調整效能。

課程形式

• 互動式講授和討論。
• 在實際部署場景中動手使用CloudMatrix。
• 重點關注轉換、優化及擴展的引導式練習。

課程定制選項

• 如需基於您的AI基礎設施或雲端環境請求定制培訓，請聯繫我們安排。

這門兩天的實作課程，旨在讓參與者掌握有效、安全且一致地運用生成式AI工具的實用技能，將其應用於技術與營運工作中。培訓重點在於將AI轉化為日常助手，協助撰寫與優化文件、建構需求結構、加速分析與報告流程、支援問題解決，以及簡化跨部門溝通。參與者將學習經過驗證的提示詞模式、減少錯誤與「幻覺」現象的驗證技術，以及輕量級的治理實踐，以保護機密資訊與智慧財產權。本課程設計目標在於產出立即可用的範本、工作流程，以及一套可重複執行的AI輔助工作方法論。

必能 AI 加速器是為 AI 和 HPC 負載設計的高效能 GPU，支援大規模訓練與推論。

此種由講師帶領的即時培訓（線上或線下），旨在針對初級至進階開發人員，讓他們學習使用必能專有 GPU 堆疊進行程式編寫與應用最佳化，並與基於 CUDA 的環境進行實際比較。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 了解必能 GPU 架構及記憶體階層。
• 設定開發環境並使用必能的程式設計模型。
• 針對必能平台轉換並最佳化 CUDA 風格的程式碼。
• 應用效能微調與除錯技術。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 在範例 GPU 負載中實際使用必能 SDK。
• 專注於移植與效能微調的引導式練習。

課程客製化選項

• 若要依據您的應用程式堆疊或整合需求請求此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

本次在澳門（線上或線下）舉行的講師主導培訓，針對希望利用AI和ML開發智能應用的中高級AI專業人員及軟件開發者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解AI與ML背後的進階概念與技術。
• 分析並可視化數據，為AI/ML模型開發提供依據。
• 有效構建、訓練並部署AI/ML模型。
• 創造能解決實際問題的智能應用。
• 評估AI在各行業應用的倫理影響。

這門培訓師現場引導的直播課程在澳門（線上或線下）舉行，旨在幫助初級IT專業人士建立對智能應用的基礎認識，並了解其在各行業中的應用方式。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 理解人工智慧的歷史、原理及影響。
• 識別並運用不同的機器學習演算法。
• 有效管理並分析用於AI應用的數據。
• 認識不同領域中AI的實際應用場景與限制。
• 討論AI技術帶來的道德考量與社會影響。

這門由導師指導的實時培訓在澳門（線上或線下）進行，旨在為中級至高級數據科學家、工程師和AI從業人員提供深入掌握智能應用細節的機會，以便他們能利用這些技術解決複雜的現實問題。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 實施和分析深度學習架構。
• 在分佈式計算環境中大規模應用機器學習。
• 設計並執行強化學習模型以支持決策。
• 開發複雜的NLP系統用於語言理解。
• 利用計算機視覺技術進行圖像和視頻分析。
• 處理AI系統開發和部署中的倫理問題。

AI 正迅速成為現代產品管理的基石，改變我們發現客戶需求、定義解決方案及做出決策的方式。正如電力革命化了產業，人工智慧正重塑產品的構建、驗證與演進方式。

此為講師主導的培訓（線上或線下），旨在幫助產品負責人、Scrum Master 及敏捷教練理解如何利用 AI 增強產品職能並鞏固決策能力。

培訓結束後，學員將能夠：

• 掌握人工智慧基礎知識，區分傳統 AI 與生成式 AI (GenAI)。
• 運用產品負責人的七種主導姿態（含新的協調者姿態），利用 AI 強化各姿態（如願景家、實驗者或客戶代表）。
• 掌握高效提示技巧，將 AI 工具視為具備專長技能的智慧合作夥伴。
• 深化對客戶的理解，建立由 AI 支持的 persona 用於假設驗證與探索，同時保持真實的客戶接觸。
• 利用 3x3 框架等結構化方法，制定並闡述清晰的產品願景，善用 AI 塑造及視覺化敘事。
• 使用生成式 AI 工具加速原型製作與假設驗證（如生成設計稿或產品概念）。
• 借助 AI 工具分析、優先排序及評估功能，依據價值、可行性及用戶影響支援產品決策。
• 利用 AI 自動化或委派常規日常任務（郵件、利益相關者管理、筆記），專注於策略性及創意工作。
• 領導關於 AI 倫理、偏見及數據安全性的討論，確保負責任且可持續的 AI 採用。
• 識別並設計切合特定產品與組織情境的高價值 AI 用例。
• 探索並體驗約 20 種不同的 AI 工具與模型（涵蓋生產力助手、原型平台及生成式視頻、圖像和編碼方案）。