Python 人工智慧 (中階程度)培訓
Python 人工智慧是利用 Python 廣泛的人工智慧與機器學習函式庫生態系,來開發智慧系統。
此由講師帶領的實作培訓(線上或線下),針對希望使用 Python 設計、實施並部署 AI 解決方案的中级 Python 程式設計師。
完成此培訓後,學員將能夠:
- 使用 Python 核心 AI 函式庫實施 AI 演算法。
- 處理監督式、非監督式及強化學習模型。
- 將 AI 解決方案整合至現有應用程式與工作流程。
- 評估模型效能,並優化準確率與效率。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行實作實施。
課程客製化選項
- 如需為此課程請求客製化培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
Python 中的人工智慧概述
- AI 的關鍵概念與範圍
- 用於 AI 開發的 Python 函式庫
- AI 專案結構與工作流程
AI 資料準備
- 資料清洗、轉換與特徵工程
- 處理缺失與不平衡的資料
- 特徵縮放與編碼
監督式學習技術
- 迴歸與分類演算法
- 集成方法:隨機森林、梯度提升
- 超參數調整與交叉驗證
非監督式學習技術
- 分群方法:K-Means、DBSCAN、階層式分群
- 維度削減:PCA、t-SNE
- 非監督式學習的應用案例
神經網路與深度學習
- TensorFlow 與 Keras 入門
- 構建並訓練前饋神經網路
- 優化神經網路效能
強化學習 (入門)
- 智能體、環境與獎勵的核心概念
- 實施基本的強化學習演算法
- 強化學習的應用
部署 AI 模型
- 儲存與載入已訓練的模型
- 透過 API 將模型整合至應用程式
- 監控並維護生產環境中的 AI 系統
總結與下一步
最低要求
- 具備紮實的 Python 程式設計基礎知識
- 擁有 NumPy、pandas 等資料分析函式庫的使用經驗
- 基本的機器學習概念與演算法知識
受眾
- 旨在擴展 AI 開發技能的軟體開發人員
- 希望將 AI 技術應用於複雜數據集的資料分析師
- 構建 AI 驅動應用程式的研發專業人員
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客戶評論 (2)
培訓師非常樂於回答我提出的各種問題
Caterina - Stamtech
課程 - Developing APIs with Python and FastAPI
機器翻譯
培訓師根據學員的進度開展培訓
Farris Chua
課程 - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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進階 LangGraph:優化、除錯與監控複雜圖形
35 小時LangGraph 是一個用於構建具有持久狀態和執行控制的無狀態、多參與者 LLM 應用程式的框架,這些應用程式以可組合的圖形形式呈現。
本課程由講師現場指導(提供線上或線下培訓),旨在幫助高級 AI 平台工程師、AI DevOps 人員以及希望優化、除錯、監控和運營生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師提升技能。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 為速度、成本和擴展性設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構。
- 通過重試、超時、冪等性以及基於檢查點的恢復來工程化可靠性。
- 除錯和追蹤圖形執行過程,檢查狀態,並系統性地復現生產環境中的問題。
- 為圖形添加日誌、指標和追蹤功能,部署至生產環境,並監控 SLA 和成本。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐環節。
- 在實戰實驗室環境中進行動手實現。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們以安排事宜。
使用 Devstral 構建編碼代理:從代理設計到工具化
14 小時Devstral 是一個開源框架,旨在構建和運行編碼代理。該框架可讓代理與代碼庫、開發者工具和 API 互動,從而提升工程生產力。
本課程由講師主導進行,提供線上或線下培訓形式。課程面向希望設計、實施及優化 Devstral 編碼代理的中階至高階 ML 工程師、開發者工具團隊成員以及 SRE(Site Reliability Engineer)。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 設置並配置用於編碼代理開發的 Devstral。
- 設計用於代碼庫探索與修改的智能體工作流程。
- 將編碼代理整合至開發者工具與 API 中。
- 實施安全且高效地部署代理的最佳實踐。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習與實作環節。
- 在即時實驗室環境中進行實戰編碼。
課程自訂選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們安排。
Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
14 小時本課程由導師主導,以澳門現場或線上直播形式進行(Live),旨在幫助初級水平的 Python 開發者和數據分析師提升使用 Pandas 和 NumPy 進行數據分析和操作的技能。
完成本課程後,學員將能夠:
- 搭建包含 Python、Pandas 和 NumPy 的開發環境。
- 使用 Pandas 和 NumPy 創建數據分析應用程序。
- 執行高級數據整理、排序和過濾操作。
- 進行聚合操作並分析時間序列數據。
- 使用 Matplotlib 和其他可視化工具庫對數據進行可視化。
- 調試並優化他們的數據分析代碼。
開源模型運營:使用 Devstral 和 Mistral 模型進行自主託管、微調與治理
14 小時Devstral 和 Mistral 模型是專為靈活部署、微調以及可擴展集成而設計的開源人工智能技術。
本課程由講師現場指導,提供線上或線下培訓形式,旨在幫助中級至高級的機器學習工程師、平台團隊及研究工程師在生產環境中自主託管、微調並治理 Mistral 和 Devstral 模型。
完成本課程後,學員將能夠:
- 設置和配置用於部署 Mistral 和 Devstral 模型的自主託管環境。
- 應用領域特定的微調技術以提升性能。
- 實施版本控制、監控及生命週期治理。
- 確保開源模型的安全性、合規性及其負責任的使用。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 自主託管與微調的實操練習。
- 治理與監控管道的實戰實驗室部署。
課程定製選項
- 如需為本課程申請定製培訓,請聯繫我們以安排事宜。
FARM (FastAPI、React 與 MongoDB) 全端開發
14 小時這門由講者引導的即時培訓課程(線上或線下)旨在幫助希望使用 FARM(FastAPI、React 與 MongoDB)堆疊來構建動態、高效率和可扩展 Web 應用程式的開發人員。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 搭建整合 FastAPI、React 與 MongoDB 的必要開發環境。
- 理解 FARM 堆疊的關鍵概念、特點及優勢。
- 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
- 學習如何設計互動式應用程式,使用 React。
- 開發、測試並部署(前端和後端)應用程序,利用 FARM 堆疊。
使用 Python 和 FastAPI 開發 API
14 小時本培訓提供線上或線下(Live)實時授課,旨在幫助開發人員利用 FastAPI 與 Python 更輕鬆、快速地構建、測試和部署 RESTful API。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 搭建必要的開發環境,使用 Python 和 FastAPI 開發 API。
- 利用 FastAPI 庫更快速、輕鬆地創建 API。
- 學習如何基於 Pydantic 和 OpenAPI 創建數據模型和架構。
- 使用 SQLAlchemy 將 API 連接到數據庫。
- 利用 FastAPI 工具在 API 中實現安全和認證。
- 構建容器映像,並將 Web API 部署到雲端服務器。
斐濟:生物技術與毒理學的圖像處理
14 小時此於澳門(線上或線下)舉辦、由講師主導的直播培訓,旨在幫助初級至中級的研究人員及實驗室專業人士處理和分析組織切片、血細胞、藻類及其他生物樣本的圖像。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 熟練操作 Fiji 介面並運用 ImageJ 的核心功能。
- 預處理並增強科學圖像以提升分析效果。
- 對圖像進行定量分析,包括細胞計數和面積測量。
- 利用巨集和外掛程式自動化重複性任務。
- 針對生物研究中的特定圖像分析需求自訂工作流程。
LangGraph 在金融領域的應用
35 小時LangGraph 是一個框架,用於構建狀態管理、多智能體的 LLM 應用程式,它作為可組合的圖形結構,具有持久化狀態並對執行流程進行控制。
本課程為由講師帶領的實體或線上培訓,對象為希望設計、實施並運維具有適當治理、可觀測性及合規性的 LangGraph 金融解決方案的初級至高級專業人員。
參加完本課程後,學員將能夠:
- 設計符合監管及審計要求的特定於金融的 LangGraph 工作流程。
- 將金融數據標準及語義網整合至圖形狀態及工具中。
- 為關鍵流程實施可靠性、安全性以及人在回路的控制措施。
- 部署、監控並優化 LangGraph 系統的性能、成本與服務水準協議 (SLAs)。
課程形式
- 互動式講授及討論。
- 大量的練習及實作。
- 於模擬實驗室環境進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需針對此課程的客製化培訓,請聯繫我們安排。
LangGraph 基礎:基於圖的 LLM 提示與鏈式處理
14 小時LangGraph 是一個用於構建圖結構大語言模型(LLM)應用程序的框架,支持規劃、分支、工具使用、記憶體以及可控執行。
本課程由導師進行現場指導,提供線上或線下培訓,旨在幫助初級開發者、提示工程師及數據從業者設計並構建基於 LangGraph 的可靠多步驟 LLM 工作流。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 闡述核心 LangGraph 概念(節點、邊、狀態)及其應用場景。
- 構建支持分支調用工具並保持記憶的提示鏈。
- 在圖工作流中整合檢索與外部 API。
- 測試、調試並評估 LangGraph 應用程序,確保其可靠性和安全性。
課程形式
- 互動式講授與引導式討論。
- 沙箱環境中的指導實驗與代碼 walkthrough。
- 基於場景的練習,涵蓋設計、測試和評估。
課程定制選項
- 如需為本課程申請定制化培訓,請聯繫我們進行安排。
LangGraph在醫療領域的應用:受監管環境中的工作流程編排
35 小時LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph 在法律應用程式中的應用
35 小時LangGraph 是一個框架,用於建構具狀態、多代理人的大型語言模型 (LLM) 應用程式。它透過可組合的圖結構與持久化狀態,提供精確的執行控制。
此課程為由講師主導的即時培訓(線上或線下),主要針對中級至高級專業人士,協助其設計、實現及運作基於 LangGraph 的法律解決方案,並納入必要的合規性、可追溯性與治理控制機制。
完成培訓後,參與者將能夠:
- 設計保留審計能力與合規性的法律專屬 LangGraph 工作流程。
- 將法律本體論與文件標準整合至圖狀態與處理程序中。
- 實施安全防護機制、人工審核流程,以及可追溯的決策路徑。
- 在生產環境中部署、監控及維護 LangGraph 服務,並兼顧可觀測性與成本控制。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作環節。
- 在即時實驗室環境中的實作操作。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓,請聯繫我們以進行安排。
使用 LangGraph 和 LLM 代理構建動態工作流程
14 小時LangGraph 是一個用於構建圖結構化 LLM 工作流的框架,支持分支、工具調用、記憶體管理和可控執行。
此課程由講師親自指導,可透過線上或線下方式進行(線上培訓或線下培訓),面向希望將 LangGraph 的圖邏輯與 LLM 代理循環結合以構建動態、上下文感知應用程序的中級工程師及產品團隊,例如客服代理、決策樹和信息檢索系統。
完成本課程後,學員將能夠:
- 設計協調 LLM 代理、工具和記憶體的基於圖的工作流程
- 實施條件路由、重試機制及備援方案,確保執行穩定性
- 在代理循環中整合檢索、API 和結構化輸出
- 評估、監控並強化代理行為,以提升可靠性與安全性
課程形式
- 互動式講座與引導式討論
- 沙箱環境中的指導實驗與代碼講解
- 基於場景的設計練習與同儕評審
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯絡我們安排。
LangGraph 用於營銷自動化
14 小時LangGraph 是一個基於圖的協調框架,可實現條件式、多步驟的大型語言模型 (LLM) 和工具工作流程,非常適合自動化及個人化內容管線。
此培訓由導師現場指導(線上或線下),對象為希望使用 LangGraph 實施動態分支電子郵件活動及內容生成管線的初階至中階營銷人員、內容策略師及自動化開發人員。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 設計具備條件邏輯的圖結構化內容及電子郵件工作流程。
- 整合 LLM、API 和數據源,實現自動化個人化。
- 管理跨多步驟活動的狀態、記憶及上下文。
- 評估、監控並優化工作流程效能及交付結果。
課程形式
- 互動式講座及小組討論。
- 實作實驗室,實施電子郵件工作流程及內容管線。
- 基於情境的練習,涵蓋個人化、分群及分支邏輯。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們以安排。
Le Chat Enterprise: 私有的 ChatOps、整合與管理控制
14 小時Le Chat Enterprise 是一款私有的 ChatOps 解決方案,為組織提供安全、可自訂且受治理的對話式 AI 功能,支援 RBAC、SSO、連接器及企業應用程式整合。
此課程由講師親自指導進行(線上或線下),目標對象為希望部署、配置和治理企業環境中 Le Chat Enterprise 的中階產品經理、IT 主管、解決方案工程師以及安全/合規團隊。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 設定並配置 Le Chat Enterprise 以實現安全部署。
- 啟用 RBAC、SSO 及基於合規性的控制機制。
- 將 Le Chat 與企業應用程式及數據庫整合。
- 設計並實施 ChatOps 的治理和管理手冊。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習和操作實作。
- 在即時實驗室環境中進行實作演練。
課程客製化選項
- 如需為此課程申請客製化培訓,請聯絡我們安排。
具成本效益的大型語言模型架構:Mistral 大規模應用 (效能與成本工程)
14 小時Mistral 是一個高性能的大型語言模型家族,針對具成本效益的大規模生產部署進行了最佳化。
本課程由講師主導,提供線上或線下培訓,旨在為進階基礎設施工程師、雲端架構師和 MLOps 負責人設計、部署並優化基於 Mistral 的架構,以實現最大吞吐量與最低成本。
完成本課程後,學員將能夠:
- 實施可擴展的 Mistral Medium 3 部署模式。
- 應用批處理、量化和高效服務策略。
- 在保持效能的同時優化推理成本。
- 為企業工作負載設計適用於生產環境的服務拓撲結構。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗環境中進行實際操作。
課程自訂選項
- 如需為本課程要求自訂培訓,請聯絡我們安排。