使用 Google Colab 的 Python 程式設計基礎培訓

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）舉辦的由導師指導的培訓，旨在幫助高階專業人士深化對電腦視覺的理解，並探索使用 Google Colab 開發複雜視覺模型的 TensorFlow 能力。

完成本課程後，學員能夠：

• 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雲端模型開發。
• 實施圖像預處理技巧以用於電腦視覺任務。
• 將電腦視覺模型部署到實際應用場景中。
• 運用遷移學習提升 CNN 模型的表現。
• 視覺化並解讀圖像分類模型的結果。

本課程由導師主導，以澳門現場或線上直播形式進行（Live），旨在幫助初級水平的 Python 開發者和數據分析師提升使用 Pandas 和 NumPy 進行數據分析和操作的技能。

完成本課程後，學員將能夠：

• 搭建包含 Python、Pandas 和 NumPy 的開發環境。
• 使用 Pandas 和 NumPy 創建數據分析應用程序。
• 執行高級數據整理、排序和過濾操作。
• 進行聚合操作並分析時間序列數據。
• 使用 Matplotlib 和其他可視化工具庫對數據進行可視化。
• 調試並優化他們的數據分析代碼。

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。

這門由講者引導的即時培訓課程（線上或線下）旨在幫助希望使用 FARM（FastAPI、React 與 MongoDB）堆疊來構建動態、高效率和可扩展 Web 應用程式的開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 搭建整合 FastAPI、React 與 MongoDB 的必要開發環境。
• 理解 FARM 堆疊的關鍵概念、特點及優勢。
• 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
• 學習如何設計互動式應用程式，使用 React。
• 開發、測試並部署（前端和後端）應用程序，利用 FARM 堆疊。

本培訓提供線上或線下（Live）實時授課，旨在幫助開發人員利用 FastAPI 與 Python 更輕鬆、快速地構建、測試和部署 RESTful API。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 搭建必要的開發環境，使用 Python 和 FastAPI 開發 API。
• 利用 FastAPI 庫更快速、輕鬆地創建 API。
• 學習如何基於 Pydantic 和 OpenAPI 創建數據模型和架構。
• 使用 SQLAlchemy 將 API 連接到數據庫。
• 利用 FastAPI 工具在 API 中實現安全和認證。
• 構建容器映像，並將 Web API 部署到雲端服務器。

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。

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。