Advanced Machine Learning with Python 培訓

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

探索人工智能的基礎知識，揭示了智能技術如何重塑企業運營中的數字戰略、自動化和決策。涵蓋人工智能歷史、問題解決框架、知識表示、不確定性推理和機器學習範式的核心概念，同時涉及溝通技能、感知和自主行動。指導高管和架構師評估人工智能驅動的轉型機會，評估新興技術趨勢，並整合實用的智能解決方案，以加速業務敏捷性。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望瞭解AlphaFold工作原理並在實驗研究中使用AlphaFold模型作爲指導的生物學家。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AlphaFold的基本原理。
• 學習AlphaFold的工作原理。
• 學習如何解讀AlphaFold的預測結果。

人工神經網路是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智慧”任務的 Artificial Intelligence (AI) 系統。Neural Networks 通常用於 Machine Learning （ML） 應用程式，這些應用程式本身就是 AI 的一種實現。Deep Learning 是 ML 的一個子集。

從零開始用Python實現應用人工智能爲程序員和數據分析師提供了使用Python從頭構建機器學習解決方案的基礎技術。涵蓋監督學習分類和迴歸、無監督學習聚類和異常檢測以及高級神經網絡架構的核心原理。探討了使用scikit-learn、Apache Spark MLlib和Jupyter筆記本進行實踐AI開發的成熟方法。幫助專業人員實現實用的ML模型，評估算法侷限性，並完成解決實際問題的應用項目。

這種由 講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Chainer 在 Python 中構建和訓練神經網路，同時使代碼易於調試的研究人員和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始開發神經網路模型。
• 使用易於理解的原始程式碼定義和實現神經網路模型。
• 執行範例並修改現有演算法以優化深度學習訓練模型，同時利用 GPU 實現高性能。

本次由講師指導的線下或線上培訓面向希望深入瞭解計算機視覺並探索TensorFlow在Google Colab上開發複雜視覺模型能力的高級專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用TensorFlow構建和訓練卷積神經網絡（CNN）。
• 利用Google Colab進行可擴展且高效的基於雲的模型開發。
• 爲計算機視覺任務實施圖像預處理技術。
• 部署計算機視覺模型以用於實際應用。
• 使用遷移學習提升CNN模型的性能。
• 可視化並解釋圖像分類模型的結果。

這門由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，介紹了模式識別和機器學習的領域，並涵蓋了統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物信息學中的實際應用。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 應用核心統計方法於模式識別。
• 使用神經網絡和核方法等關鍵模型進行數據分析。
• 實施高級技術以解決複雜問題。
• 通過結合不同模型來提高預測準確性。

深度強化學習（DRL）結合了強化學習原理與深度學習架構，使智能體能夠通過與環境的交互進行決策。它支撐了許多現代人工智能的進步，如自動駕駛汽車、機器人控制、算法交易和自適應推薦系統。DRL允許人工智能體通過學習策略、優化策略，並基於試錯法使用獎勵機制進行自主決策。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級開發者和數據科學家，旨在幫助他們學習和應用深度強化學習技術，構建能夠在複雜環境中進行自主決策的智能體。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解強化學習的理論基礎和數學原理。
• 實現關鍵強化學習算法，包括Q學習、策略梯度和Actor-Critic方法。
• 使用TensorFlow或PyTorch構建和訓練深度強化學習智能體。
• 將DRL應用於遊戲、機器人和決策優化等實際場景。
• 使用現代工具進行故障排除、可視化和優化訓練性能。

課程形式

• 互動講座與引導討論。
• 動手練習與實操實現。
• 即時編碼演示與基於項目的應用。

課程定製選項

• 如需定製本課程（例如使用PyTorch替代TensorFlow），請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和AI從業者，旨在幫助他們利用TensorFlow Lite開發Edge AI應用。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
• 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
• 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。

本課程爲講師指導的培訓，可在澳門（線上或線下）進行，旨在幫助數據科學家加速即時機器學習應用並大規模部署。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 安裝OpenVINO工具包。
• 使用FPGA加速計算機視覺應用。
• 在FPGA上執行不同的CNN層。
• 在Kubernetes集羣中跨多個節點擴展應用。

本課程由講師主導，提供澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助開發者或數據科學家使用Horovod運行分佈式深度學習訓練，並將其擴展至多個GPU並行運行。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始運行深度學習訓練。
• 安裝和配置Horovod，使用TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet訓練模型。
• 使用Horovod擴展深度學習訓練，使其在多個GPU上運行。

本課程首先爲您提供神經網絡、機器學習算法以及深度學習（算法和應用）的概念性知識。

本培訓的第1部分（40%）更側重於基礎知識，但將幫助您選擇正確的技術：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

本培訓的第2部分（20%）介紹了Theano——一個使編寫深度學習模型變得簡單的Python庫。

本培訓的第3部分（40%）將廣泛基於TensorFlow——谷歌的開源深度學習軟件庫的API。所有的示例和動手實踐都將在TensorFlow中進行。

受衆

本課程面向希望在其深度學習項目中使用TensorFlow的工程師。

完成本課程後，學員將：

• 對深度神經網絡（DNN）、CNN和RNN有良好的理解
• 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，進行調試和監控
• 能夠實現高級生產任務，如訓練模型、構建圖和日誌記錄

這種由講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望探索深度學習模型的先進 XAI 技術的高級專業人員，重點是構建可解釋的 AI 系統。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解深度學習中可解釋性的挑戰。
• 為神經網路實施高級 XAI 技術。
• 解釋深度學習模型做出的決策。
• 評估性能和透明度之間的權衡。