LLMOps：生產環境中的大語言模型營運與治理培訓

Vertex AI提供先進工具，用於微調大型模型及管理提示，幫助開發人員和數據團隊優化模型準確性、簡化迭代工作流程，並透過內建程式庫與服務確保嚴謹的評估。

本課程為講師主導的實作培訓（線上或線下），旨在協助中階至高階從業者，利用監督式微調、提示版本控制以及Vertex AI中的評估服務，提升生成式AI應用程式的性能與可靠性。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在Vertex AI中應用監督式微調技術於Gemini模型。
• 實施包含版本控制與測試的提示管理工作流程。
• 利用評估程式庫進行基準測試並優化AI性能。
• 在生產環境中部署及監控改進後的模型。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 結合Vertex AI微調與提示工具的實作練習。
• 企業模型優化案例研究。

課程自訂選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

本培訓課程由專業導師主導，提供線上或線下實體授課形式 澳門。課程主要面向希望精通提示工程策略，以最大化 DeepSeek LLM 在實際應用中效能的高階 AI 工程師、開發人員與數據分析師。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計高級提示詞以優化 AI 回應品質。
• 控制並修正 AI 生成的文本，確保準確性與一致性。
• 運用提示鏈結（prompt chaining）與上下文管理技巧。
• 降低偏差風險，提升提示工程中的倫理 AI 使用實踐。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的由講師主導的現場培訓，面向希望將 LLM 和 AI 整合到監控、警報和事件分析工作流中的可觀測性和 SRE 工程師。

AIOps（IT運營人工智能）日益被用於在事件發生前預測事件，並自動執行根本原因分析（RCA），以減少停機時間並加速解決問題。

此種由講師主導的培訓課程可線上或線下進行。對象為希望利用AIOps工具和機器學習模型實施預測性分析、自動化修復程序，並設計智能RCA工作流程的高階IT專業人士。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 構建和訓練機器學習模型以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多來源日誌與指標關聯，自動化RCA工作流程。
• 將警報與修復程序整合至現有平台。
• 在生產環境中部署並擴展智能AIOps流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在真實實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

AIOps（IT運營的人工智能）是一種將機器學習和分析技術應用於自動化及優化IT運營的做法，特別是在監控、事件檢測和響應方面。

本次由導師親自指導的實時培訓（線上或線下）面向希望實施AIOps技術以關聯指標與日誌、減少告警噪音並通過智能自動化提升可觀測性的中級IT運營專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AIOps平台的原則和架構。
• 跨日誌、指標和追蹤數據進行關聯以識別根本原因。
• 通過智能過濾和噪音抑制減少告警疲勞。
• 使用開源或商業工具自動監控和響應事件。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗室環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需為該課程申請定制化培訓，請聯繫我們安排。

完全基於開源工具構建的 AIOps 數據處理流程，允許團隊設計具備成本效益且靈活的解決方案，以應對生產環境中的可觀測性、異常偵測和智能告警需求。

這門由講師指導的實作課程（可選擇線上或線下）主要針對進階工程師，協助他們使用 Prometheus、ELK、Grafana 以及自訂機器學習模型等工具，建構並部署端到端的 AIOps 數據處理流程。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 僅使用開源元件設計 AIOps 架構。
• 收集和標準化日誌、指標和追蹤的數據。
• 應用機器學習模型偵測異常並預測事故。
• 利用開源工具自動化告警與修復流程。

課程形式

• 互動式授課與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在實作實驗室環境中進行動手操作。

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。

這門由講師帶領的實時培訓在 澳門 進行（線上或線下），面向希望設計、構建並安全部署AI智能體以實現自主IT運維的SRE和DevOps工程師。

企業級 AIOps 平台，如 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，能在大規模 IT 環境中提供強大的異常檢測、告警關聯以及自動化響應能力。

此課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓模式。對象為希望將 AIOps 工具整合至現有可觀測性架構與作業工作流程的中階企業 IT 團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 配置並整合 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，建立統一的 AIOps 架構。
• 利用 AI 驅動的分析技術，關聯分散式系統中的指標、日誌與事件。
• 結合內建與自訂工作流程，自動化實現事件偵測、優先級排序及響應。
• 在企業規模下優化效能，降低 MTTR（平均修復時間），並提升作業效率。

課程形式

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

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

生成式 AI 是一種技術，可根據結構化的提示產生新的文字、報告和建議等內容。

本課程由導師親自授課，提供線上或線下培訓。目標學員為初級至中級企業專業人士，旨在利用生成式 AI 與提示工程提升工作環境中的生產力、溝通效率及決策能力。

完成培訓後，學員將能夠：

• 掌握生成式 AI 和提示工程的核心概念。
• 為各種商業場景創建有效的提示。
• 將 AI 工具整合至行政、分析及專業工作流程中。
• 在企業環境中應用合乎道德與負責任的 AI 使用最佳實踐。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 實作練習與案例研究。
• 親手實驗 AI 工具。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

生成式人工智慧是一種基於提示和數據創造新內容（如文本、圖像和推薦）的技術。

本課程為由講師主導的現場培訓（線上或線下）。對象為初級至中級醫療專業人士，旨在協助他們運用生成式人工智慧及提示工程，提升醫療場景中的效率、準確性與溝通能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解生成式人工智慧與提示工程的基礎概念。
• 運用人工智慧工具簡化臨床、行政及研究工作。
• 確保醫療領域中人工智慧的倫理、安全及合規使用。
• 優化提示語以獲得一致且準確的結果。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實踐練習與案例研究。
• 使用人工智慧工具的實作體驗。

課程客製化選項

• 如需為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

Prometheus 和 Grafana 是現代基礎設施可觀測性領域廣泛採用的工具。機器學習則透過預測性和智能洞察增強這些工具，從而自動化操作決策。

本課程為講師主導的現場培訓（線上或線下），旨在幫助具備中級技能的可觀測性專業人員，通過整合 AIOps 實踐以及使用 Prometheus、Grafana 和機器學習技術，現代化其監控基礎設施。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 配置 Prometheus 和 Grafana 以實現系統和服務的可觀測性。
• 收集、存儲並可視化高質量的時間序列數據。
• 應用機器學習模型進行異常檢測和預測。
• 基於預測洞察構建智能警報規則。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實驗環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需請求本課程的定制培訓，請聯繫我們以安排。

提示工程是設計和完善提示，以便從大型語言模型獲得預期輸出的實踐。

這項由講師主導的培訓（線上或線下）針對初學者，旨在讓學員掌握基礎提示設計技巧，並應用於常見任務。

完成培訓後，學員將能夠：

• 解釋為什麼提示工程重要，以及它在哪裡增添價值。
• 為各種簡單任務設計清晰、有效的提示。
• 應用基本提示模式和模板來改進輸出。
• 評估並迭代提示，以減少錯誤和不想要的回應。

課程形式

• 短時間互動講授與實例演示。
• 講師引導的實作提示練習。
• 小組討論與快速反饋迴圈。

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。

此導師指導的實操培訓 澳門（線上或線下）旨在幫助安全和 ML 工程師識別、測試並防禦對 ML 模型及 LLM 驅動應用的攻擊。

這門在 澳門（線上或線下）舉辦的由講師主導的實地培訓，目標受眾為初級至高級開發人員及研究員，旨在幫助他們撰寫有效的提示詞，以從 ChatGPT 獲得預期回應。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解 ChatGPT 等 AI 模型的提示工程原理。
• 設計能有效引導 AI 產生預期成果的提示詞。
• 在撰寫提示詞時應用倫理考量。
• 預期並適應 AI 互動領域的不斷演變。

這門在 澳門（線上或線下）舉辦的講師帶領實作培訓，旨在針對中級水平的客服專業人員、聊天機器人開發者和自動化工程師，幫助他們透過提示工程優化 AI 驅動的客戶互動體驗。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解提示工程在 AI 驅動客戶互動中的角色。
• 優化聊天機器人提示以提升用戶參與度和滿意度。
• 有效使用 AI 模型處理客戶查詢並自動化回應。
• 為複雜工作流程、升級處理和問題解決設計提示。
• 確保 AI 互動符合道德標準，並減少自動化客服中的偏見。