使用 Google Colab 和 TensorFlow 進行電腦視覺培訓

本課程為由導師帶領的實作訓練，在 澳門 進行（可選擇線上或線下），旨在協助進階專業人士深化對機器學習模型的理解，提升超參數調校的技能，並學習如何有效利用 Google Colab 部署模型。

完成培訓後，學員將能夠：

• 使用 Scikit-learn 和 TensorFlow 等流行框架實現進階機器學習模型。
• 透過超參數調校最佳化模型效能。
• 利用 Google Colab 在真實世界應用程式中部署機器學習模型。
• 在 Google Colab 上協作並管理大規模機器學習專案。

此課程由導師帶領，在 澳門（線上或線下）進行。適合具備中級水準的數據科學家與希望利用 Google Colab 實現進階醫療保健應用的人工智慧專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Google Colab 實現醫療保健領域的人工智慧模型。
• 利用人工智慧進行醫療數據預測建模。
• 運用 AI 驅動技術分析醫學影像。
• 探索基於 AI 的醫療保健解決方案中的倫理考量因素。

本次在 澳門 舉行的實訓課程（線上或線下），針對希望利用 Google Colab 和 Apache Spark 處理及分析大數據的中級數據科學家與工程師。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 使用 Google Colab 和 Spark 設置大數據環境。
• 高效地使用 Apache Spark 處理和分析大型數據集。
• 在協作環境中可視化大數據。
• 將 Apache Spark 與雲端工具整合。

此課程由講師帶領在 澳門（線上或線下）進行培訓，主要對象為希望學習使用 Google Colab 進行基礎數據科學的初學者級數據科學家及 IT 專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 安裝與操作 Google Colab。
• 編寫並執行基礎 Python 程式碼。
• 匯入並處理資料集。
• 使用 Python 函式庫建立視覺化圖表。

Google Colab Pro 是一個基於雲端的環境，專為可擴展的 Python 開發而設計，提供高效能的 GPU、更長的運行時間以及更多記憶體，以滿足嚴苛的 AI 和資料科學工作負載需求。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下即時培訓（Live），旨在幫助中階 Python 使用者利用 Google Colab Pro 強大的筆記本介面，進行機器學習、資料處理及協作研究。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 Colab Pro 建立及管理基於雲端的 Python 筆記本。
• 存取 GPU 和 TPU 以加速運算。
• 利用熱門函式庫（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）簡化機器學習工作流程。
• 整合 Google Drive 及外部資料來源，進行協作專案。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程自訂選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

這門在 澳門（線上或線下）進行的講師指導培訓，針對希望了解並應用 Google Colab 環境中深度學習技術的中級數據科學家和開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 為深度學習項目設置和導航 Google Colab。
• 理解神經網絡的基本原理。
• 使用 TensorFlow 實施深度學習模型。
• 訓練和評估深度學習模型。
• 利用 TensorFlow 的高級功能進行深度學習。

這門由講師主導的現場培訓在 澳門（線上或線下）進行，旨在幫助初級數據科學家學習如何創建有意義且美觀的數據視覺化效果。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設置和導航 Google Colab 以進行數據視覺化。
• 使用 Matplotlib 創建各種類型的圖表。
• 利用 Seaborn 實現高級視覺化技術。
• 自定義圖表以提升展示效果和清晰度。
• 使用視覺化工具有效解釋和呈現數據。

本課程為由導師親自指導的培訓活動（提供澳門線上或線下選項），專為希望從手繪面部草圖轉向使用 AI 工具開發面部識別系統的初階執法人員設計。

學員完成訓練後，能夠：

• 了解人工智慧與機器學習的基本原理。
• 掌握數位影像處理及其在面部識別中的應用基礎。
• 運用 AI 工具與框架開發面部識別模型的技能。
• 透過實作，體驗創建、訓練及測試面部識別系統的過程。
• 了解使用面部識別技術時的倫理考量與最佳實踐。

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。

本課程由講師帶領進行 澳門 live 培訓（線上或線下），旨在協助具備中階水準的資料科學家與開發人員，利用 Google Colab 環境高效應用機器學習演算法。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定並導航 Google Colab 以執行機器學習專案。
• 理解並應用多種機器學習演算法。
• 使用 Scikit-learn 等函式庫來分析與預測資料。
• 實施監督式與非監督式學習模型。
• 有效最佳化及評估機器學習模型。

此由導師帶領的實時培訓在 澳門（線上或線下）進行，旨在為希望使用 Python 在 Google Colab 中應用 NLP 技術的初級數據科學家和開發人員提供指導。

參加者在本課程結束後將能夠：

• 理解自然語言處理的核心概念。
• 為 NLP 任務預處理和清理文字數據。
• 使用 NLTK 和 SpaCy 庫進行情感分析。
• 使用 Google Colab 處理文字數據，實現可擴展且協作的開發。

本課程由講師親自授課，提供澳門（線上或線下）培訓方式，旨在為初級開發者和資料分析人員設計，幫助他們從零開始使用 Google Colab 學習 Python 程式設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 Python 程式語言的基本概念。
• 在 Google Colab 環境中實現 Python 程式碼。
• 運用控制結構來管理 Python 程式的流程。
• 建立函數以有效組織和重複使用程式碼。
• 探索和應用 Python 程式設計中的基本函式庫。

這是一門在 澳門（線上或線下）進行的講師主導培訓，旨在幫助高級專業人士加深對強化學習的理解，並掌握其在 AI 開發中的實際應用。課程將使用 Google Colab 作為工具。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解強化學習演算法的核心概念。
• 使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 實現強化學習模型。
• 開發能透過試錯學習的智能體。
• 使用 Q-learning 和深度 Q 網路（DQNs）等高級技術優化智能體的效能。
• 在 OpenAI Gym 的模擬環境中訓練智能體。
• 部署強化學習模型以應用於真實世界場景。

此為講師主導的現場培訓（在澳門進行，線上或線下），旨在協助中級資料專業人士運用 Google Colab 將時間序列預測技術應用於真實世界數據。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解時間序列分析的基礎知識。
• 使用 Google Colab 處理時間序列數據。
• 應用 ARIMA 模型來預測數據趨勢。
• 運用 Facebook 的 Prophet 函式庫進行靈活預測。
• 可視化時間序列數據及預測結果。

此由講師主導的 澳門（線上或下線）培訓，面向希望使用 Vision Builder AI 設計、實施及優化 SMT（表面貼裝技術）工藝自動檢測系統的初級專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設置和配置使用 Vision Builder AI 的自動檢測。
• 獲取高質量圖像並進行預處理以供分析。
• 實施基於邏輯的缺陷探測和工藝驗證決策。
• 生成檢測報告並優化系統性能。