小型語言模型 (SLMs) 用於裝置端 AI培訓

本培訓在澳門（線上或線下）以講師主導、實時形式進行，旨在幫助初級到中高級的數據科學家和開發者實施並利用小型語言模型於各種應用場景中。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解小型語言模型的架構與功能。
• 為文字生成和情感分析等任務實現 SLMs。
• 針對特定用例優化並微調 SLMs。
• 在資源受限的環境中部署 SLMs。
• 評估並解釋 SLMs 在現實場景中的表現。

本課程由講師帶領進行，採實時培訓形式 澳門（線上或線下）。課程對象為希望將小型語言模型 (SLMs) 整合至教育平台，以提升教學與學習流程的中階教育技術人員、教學設計師及教育領域的人工智慧開發者。

完成本培訓後，學員能夠：

• 理解 SLM 在教育技術中的角色。
• 利用 SLM 設計 AI 驅動的學習體驗。
• 在各類教育環境中實作 SLM。
• 評估 SLM 對學習成果的成效。

這門在 澳門（線上或線下）舉辦的導師指導實訓課程，面向初級到中級的都市規劃師、城市管理人員以及智慧城市解決方案開發者，旨在幫助他們在智慧城市項目中實施細語言模型（SLMs），以改善城市生活品質。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 SLMs 在智慧城市中的應用。
• 將 SLMs 與城市數據集整合，以增強決策能力。
• 制定在城市管理系統中部署 SLMs 的策略。
• 評估 SLMs 對城市規劃和智慧城市解決方案的影響。

本課程為由導師指導的現場培訓，在 澳門（線上或線下）舉行。目標對象為希望創建並應用針對法律、醫療和技術等特定領域的小型語言模型的初級至中級數據科學家和機器學習工程師。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解領域專用語言模型的重要性和應用。
• 策劃並預處理用於模型訓練的專業數據集。
• 為領域專用應用訓練和微調語言模型。
• 使用與領域相關的指標評估和基準測試模型。
• 將領域專用語言模型部署到現實場景中。

此由講師指導的實時培訓在 澳門（線上或線下）進行，面向高級機器學習工程師和 AI 研究人員，旨在幫助他們開發既強大又環保的小型語言模型能源高效 AI 解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解 AI 對能源消耗和環境的影響。
• 應用模型壓縮和優化技術來減少 AI 模型的規模和能源使用量。
• 利用能源高效的硬件和軟件框架進行 AI 部署。
• 實施可持續 AI 開發的最佳實踐。
• 倡導並為 AI 行業的可持續實踐做出貢獻。

此課程由講師親自指導並提供實作演練 澳門（線上或線下），適合希望使用小型語言模型打造生動高效的 AI 驅動對話體驗的中階數據科學家、機器學習研究人員與 AI 研究者參加。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解對話式 AI 的基礎知識以及 SLMs 的角色。
• 設計並實作以用戶為中心的 AI 互動機制。
• 開發和訓練用於互動型應用程式的 SLMs。
• 使用適當指標評估並改善人機溝通的成效。
• 在真實場景中部署具備可擴展性且符合倫理规范的 AI 驅動對話介面。