使用 Google Colab 的強化學習培訓

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。

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。

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。

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。

此課程由講師現場指導，支持線上或線下進修。主要針對希望將RLHF應用於大型AI模型微調以實現卓越性能、安全性及一致性的中高級機器學習工程師與AI研究人員。

完成本培訓後，學員能夠：

• 掌握RLHF的理論基礎，並理解其在現代AI開發中的重要性。
• 基於人類反饋構建獎勵模型，以引導強化學習流程。
• 利用RLHF技術微調大型語言模型，使輸出結果更貼合人類偏好。
• 應用最佳實踐，將RLHF工作流擴展至用於生產級AI系統。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的由講師主導的實時培訓，針對希望全面理解大型語言模型 (LLMs) 和強化學習 (RL) 並獲得相關實踐技能的初級數據科學家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解變換器模型的組件和功能。
• 為特定任務和應用場景優化及微調 LLMs。
• 掌握強化學習的核心原則和方法論。
• 了解如何通過強化學習技術提升 LLMs 的性能。

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。

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。