Amazon Web Services (AWS) 上的 AI培訓

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。

這門由講師帶領的實地培訓，在 澳門（線上或線下）針對希望在 AWS 上部署和管理 IoT 設備的工程師。

通過完成本培訓，參與者將能夠構建一個 IoT 平台，其中包括在 AWS 之上部署和管理後端、網關和設備。

此講師引導的實作培訓在 澳門（線下或遠端）舉行，對象為希望使用 AWS Lambda 將服務與應用程式建置並部署至雲端，且無需擔心預配運算環境（如伺服器、虛擬機器與容器、可用性、擴展性、儲存空間等）的開發者。

完成培訓後，學員將能夠：

• 設定 AWS Lambda 以執行函數。
• 理解 FaaS（函數即服務）及無伺服器開發的優勢。
• 建置、上傳並執行 AWS Lambda 函數。
• 將 Lambda 函數與不同的事件來源整合。
• 封裝、部署、監控及排除基於 Lambda 的應用程式問題。

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。

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。

此種在 澳門（線上或線下）進行的由講師主導的實時培訓，旨在幫助進階專業人員深化對 DevOps 實踐的理解，並使用 AWS Cloud9 簡化開發流程。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 為 DevOps 工作流設置和配置 AWS Cloud9。
• 實施持續整合與持續交付（CI/CD）管道。
• 使用 AWS Cloud9 自動化測試、監控和部署流程。
• 將 Lambda、EC2 和 S3 等 AWS 服務整合到 DevOps 工作流中。
• 在 AWS Cloud9 內利用 GitHub 或 GitLab 等源控制系統。

本課程提供線上的實時培訓，面向希望學習如何有效地在 AWS Cloud9 和 AWS Lambda 上構建、部署和維護服務端應用程式的中級專業人士。

通過本課程，參與者將能夠：

• 理解服務端架構的基本原理。
• 設置 AWS Cloud9 用於服務端應用開發。
• 使用 AWS Lambda 開發、測試和部署服務端應用程式。
• 將 AWS Lambda 與其他 AWS 服務集成，如 API Gateway 和 S3。
• 優化服務端應用程序的效能和成本效率。

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。

摘要：

• 理解物聯網架構及核心功能。
• 探索「設備」和「感測器」、「物聯網」的概念，並將業務功能映射到物聯網解決方案。
• 全面 overview 物聯網軟體組件：硬體、韌體、中間件、雲端基礎設施及行動應用程式。
• 關鍵物聯網功能：車隊管理、數據可視化、基於 SaaS 的設施管理和數據可視化、警報/告警系統、感測器和「設備」入網、地理圍欄。
• 掌握使用 MQTT 進行設備到雲端通信的基礎知識。
• 通過 AWS IoT Core，利用 MQTT 將物聯網設備連接至 AWS。
• 將 AWS IoT Core 與用於計算的 AWS Lambda 及用於數據存儲的 Amazon DynamoDB 集成。
• 將 Raspberry Pi 連接到 AWS IoT Core，以實現無縫數據通信。
• 實操實驗：使用 Raspberry Pi 和 AWS IoT Core 構建智能設備。
• 感測器數據可視化及 Web 界面通信。

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 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 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 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。

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 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。