Pattern Recognition培訓

本課程涵蓋汽車行業中的人類智能（強調機器學習和深度學習）。它有助於確定哪些技術可以在汽車的多種情況下（潛在地）使用：從簡單自動化、圖像識別到自主決策。

探索人工智慧的基礎原理，揭示智能技術如何重塑企業營運中的數位策略、自動化與決策過程。內容涵蓋人工智慧歷史、問題解決框架、知識表示、不確定推理及機器學習範式，並結合溝通、感知與自主行動等核心概念。引導高階主管與架構師評估AI驅動轉型機會、審視新興科技趨勢，並整合實用智能解決方案，以加速業務敏捷性。

人工神經網絡是一種用於開發能夠執行「智能」任務的人工智慧（AI）系統的計算數據模型。神經網絡通常應用於機器學習（ML），而機器學習本身是 AI 的一種實現方式。深度學習則是機器學習的一個子集。

「從零開始應用 AI（Python）」為程式設計師和數據分析師提供紮實的基礎技術，協助他們利用 Python 從頭建構機器學習解決方案。內容涵蓋監督式學習（分類與回歸）、非監督式學習（分群與異常檢測）的核心原理，以及進階神經網路架構。課程檢討運用 scikit-learn、Apache Spark MLlib 和 Jupyter notebooks 進行實際 AI 開發的有效方法。協助專業人士實作實務機器學習模型、評估演算法的局限性，並完成應用專案以解決真實世界問題。

深度強化學習 (DRL) 將強化學習原理與深度學習架構結合，使智能體能透過與環境互動來做出決策。它推動了許多現代人工智慧的進步，包括自動駕駛車輛、機器人控制、演算法交易和自適應推薦系統等領域。DRL 讓人工智慧智能體能夠透過試錯及獎勵導向的學習機制，學習策略、優化政策，並做出自主決策。

本課程為由講師主導的實作培訓 (提供線上或線下教學模式), 主要針對希望學習並應用深度強化學習技術, 以建構能在複雜環境中進行自主決策的智慧型智能體的初階至中階開發人員與數據科學家。

完成本課程後, 學員將能夠:

• 理解強化學習的理論基礎及其數學原理。
• 實作關鍵 RL 演算法, 包括 Q-Learning、Policy Gradients 及 Actor-Critic 方法。
• 使用 TensorFlow 或 PyTorch 建立並訓練深度強化學習智能體。
• 將 DRL 應用於遊戲, 機器人以及決策優化等實際場景。
• 使用現代化工具進行除錯、視覺化及優化訓練效能。

課程形式

• 互動式講授與引導式討論。
• 實作演練與實務應用。
• 即時程式碼演示與專案導向的應用練習。

課程客製化選項

• 若需客製化本課程內容 (例如: 使用 PyTorch 取代 TensorFlow), 請聯繫我們以安排相關事宜。

本課程將為您提供關於神經網絡和機器學習算法、深度學習（算法與應用）的概念性知識。

培訓的第一部分（占40%）側重於基礎知識，但會幫助您選擇正確的技術：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

培訓的第二部分（占20%）介紹Theano - 一個使編寫深度學習模型變得簡單的Python庫。

培訓的第三部分（占40%）將廣泛基於Tensorflow - Google開源軟件庫用於深度學習的API。示例和實踐操作都將在TensorFlow中進行。

受眾

本課程旨在幫助尋求使用TensorFlow進行深度學習項目的工程師

完成此課程後，學員將：

• 對深度神經網絡(DNN)、CNN和RNN有深入理解
• 理解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 能夠評估代碼質量，進行調試、監控
• 能夠實施先進的生產級訓練模型，構建圖形並記錄日誌

這種由講師指導的現場培訓在 澳門 （線上或線下）旨在服務希望探索深度學習模型最前沿 XAI 技術的高級專業人士，重點在於構建可解釋的 AI 系統。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習中可解釋性的挑戰。
• 為神經網絡實施先進的 XAI 技術。
• 解釋深度學習模型做出的決策。
• 評估性能與透明度之間的權衡。