澳門現場DeepSeek培訓

此講師主導的現場培訓 澳門（線上或線下），旨在針對中等至高級別建築師、都市規劃師與設計專業人士，協助其將 AI 整合至從概念發想至最終交付物的設計流程。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 利用 AI 驅動的文本轉視頻和圖像生成工具，產生設計迭代方案。
• 使用 AI 建立平面圖、剖面圖、立面圖及材質選擇。
• 確保符合規範，利用 AI 驅動的設計驗證功能。
• 將 AI 工作流程整合至 Revit 及其他渲染工具中。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的講師主導實時培訓，面向希望利用 DeepSeek 實現數據驅動治理和政策創新的中高級政府專業人士和政策專家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 利用 DeepSeek AI 進行政策分析和戰略決策。
• 自動化政府報告並提高數據透明度。
• 應用 AI 驅動洞察推動公共部門創新。
• 通過 AI 技術解決方案提升公民參與度。

這項在澳門（線上或線下）舉行的講師指導即時培訓，針對希望利用DeepSeek AI加速其領域發現的高級研究人員、科學家及數據分析師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用DeepSeek AI進行全面的文獻審查和知識綜合。
• 自動化資料提取並結合AI模型進行假設驗證。
• 運用DeepSeek AI在科學研究中進行預測性分析。
• 在AI協助下生成結構化的科學報告與出版物。

本課程為教師指導的即時培訓，地點在 澳門（線上或線下），旨在協助進階等級的 AI 工程師、機器人開發人員及自動化專家利用 DeepSeek 建構智慧 AI 代理與自主系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架構與能力。
• 將 DeepSeek 整合至 AI 代理中，用於決策與自動化。
• 運用強化學習技術訓練自主系統。
• 在現實環境中部署由 AI 驅動的自主代理。

此培訓由導師現場指導，在 澳門（線上或線下）進行，適合中階人力資源專業人士、招募人員及人才數據分析團隊，旨在利用 DeepSeek AI 自動化並優化 HR 流程。

完成本課程後，學員將能夠：

• 實施基於 AI 的簡歷篩選與候選人排名。
• 使用 DeepSeek 進行員工情緒分析及參與度洞察。
• 透過預測性分析提升 workforce 規劃能力。
• 將 DeepSeek AI 整合至 HR 工作流，實現自動化與效率提升。

此為於 澳門（線上或線下）舉辦的導師主導現場培訓，針對希望利用 DeepSeek AI 提升法律研究、合約分析及文件自動化效率的中階法律專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 運用 DeepSeek AI 進行合約審查與法律文件自動化。
• 透過 AI 驅動的案例法規分析，強化法律研究。
• 實施 AI 驅動的法律文件摘要功能。
• 使用 DeepSeek AI 自動化重複性的法律工作流程。

此種由講師指導的培訓在 澳門（線上或線下）針對希望利用 DeepSeek AI 進行金融分析與決策的中級財務專業人士設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 DeepSeek AI 進行財務預測與趨勢分析。
• 利用 AI 驱动的洞察自動化風險評估。
• 生成更具效率的 AI 驅動的財務報告。
• 將 DeepSeek AI 整合至現有的金融工作流程中。

本課程採用講師現場指導形式進行，提供澳門（線上或線下）培訓選項。適合希望導入 DeepSeek AI 實現客戶服務自動化的初階專業人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 將 DeepSeek AI 整合至聊天機器人系統。
• 利用 AI 自動化處理客戶服務回覆。
• 運用 AI 驅動的洞察分析並優化客戶互動。
• 最佳化聊天機器人流程以改善使用者體驗。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的實操培訓，面向初級數碼營銷專業人士，旨在幫助他們利用 AI 自動化和數據驅動洞察提升營銷策略。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 DeepSeek 生成高質量的營銷內容。
• 自動化社交媒體互動與內容分發。
• 分析受眾數據以改善精準投放和個性化體驗。
• 將 AI 驅動的工具整合至其營銷工作流程中。

此種由講師帶領的實體培訓，在[loc]地點（線上或線下）舉行，對象為中階水準的永續發展專業人士、研究人員和AI開發者，他們希望利用DeepSeek結合AI驅動的分析方法來推動永續發展、建立氣候行動的預測模型，以及實踐負責任的AI應用以促進社會公益。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用DeepSeek模型進行永續相關的數據分析。
• 運用AI進行氣候變遷模擬、資源優化及生物多樣性監測。
• 開發推動社會影響及聯合國永續發展目標（SDGs）的AI解決方案。
• 確保在永續應用中實踐負責任的AI原則。

本課程為在 澳門（線上或線下）由講師帶領的實體培訓，對象為中高級至高階的 AI 研究人員、開發者和資料科學家，他們希望利用 DeepSeek 的多模態功能進行跨模態學習、AI 自動化及先進決策。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在文字、影像和音訊應用中實作 DeepSeek 的多模態 AI。
• 開發整合多種數據類型的 AI 解決方案，以獲取更豐富的洞察。
• 優化並微調 DeepSeek 模型，用於跨模態學習。
• 將多模態 AI 技術應用於真實世界的產業用例。

此課程由導師主導，在澳門（線上或線下）進行，針對中級業務分析師、管理者與決策者，旨在利用DeepSeek進行預測建模、數據可視化及戰略決策。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 使用DeepSeek分析商業數據並生成洞察。
• 應用預測建模進行業務預測。
• 自動執行報表與商業智能工作流。
• 借助AI驅動的增強決策力。

這項由導師帶領的即時培訓 澳門（線上或線下）針對初級至中級業界人士、教育工作者及行銷人員，旨在協助您將 DeepSeek 與 PowerPoint 整合，以自動化和最佳化簡報製作流程。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 使用 DeepSeek 自動化建立 PowerPoint 投影片的文字內容。
• 利用 DeepSeek 模型產生數據驅動的視覺素材及資訊圖表。
• 運用 AI 簡化長篇報告，並轉換為備妥可立即進行簡報的投影片。
• 將 DeepSeek 與 PowerPoint 整合，建立流暢且動態的簡報流程。

此於[loc]地點[/loc]（線上或線下）舉辦、由講師帶領的實時培訓，面向希望學習 DeepSeek 在即時數據分析、客戶行為預測及自動化行銷活動管理中應用的初級至高級行銷專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 實施 DeepSeek 驅動模型以分析客戶數據並優化行銷策略。
• 利用 AI 進行受眾细分和個性化行銷。
• 將 DeepSeek 整合至行銷自動化工具中，實現活動管理。
• 運用預測性分析預測客戶行為，提升目標定位效果。

此由導師主導、在 澳門（線上或線下）舉辦的現場培訓，針對希望利用 DeepSeek 進行 AI 輔助寫作、自動化媒體生成和內容生產工作流的初級至中階內容創作者、行銷人員及媒體專業人士設計。

完成培訓後，學員將能夠：

• 使用 DeepSeek 模型生成高品質文字內容。
• 自動化部落格、社群媒體及行銷活動的內容創作工作流。
• 將 AI 工具整合至現有的內容管理系統中。
• 透過 AI 驅動的構思和結構化，提升創意與效率。

此由導師帶領的實訓課程在 澳門（線上或線下）舉行，旨在協助中級程度的教育工作者、培訓師與教學設計師，運用 DeepSeek AI 模型提升學生參與度、簡化評估流程並自動化教育內容。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 利用 DeepSeek AI 打造個人化學習體驗。
• 透過 AI 驅動評估工具自動批改作業與提供回饋。
• 使用 DeepSeek 模型生成高品質教育內容。
• 將 AI 整合至 LMS 平台，優化學習管理效能。

這門在 澳門（線上或線下）進行的講師主導培訓，旨在為希望利用 DeepSeek 進行高級威脅檢測和自動化的中級網絡安全專業人員提供指導。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 使用 DeepSeek AI 進行實時威脅檢測和分析。
• 實施基於人工智能的異常檢測技術。
• 利用 DeepSeek 自動化安全監控和響應。
• 將 DeepSeek 整合到現有的網絡安全框架中。

本培訓在澳門（線上或線下）由講師主導的直播形式進行，旨在幫助高階AI研究人員、創意專業人士和進階開發人員探索生成式人工智慧技術，實施AI驅動的創意工作流程，並使用DeepSeek模型開發應用程序。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解DeepSeek模型的生成式人工智慧能力。
• 使用AI生成文本、圖像和創意內容。
• 針對不同創意應用優化AI生成的輸出。
• 開發AI驅動的敘事工具，用於設計和媒體領域。

此培訓由導師主導, 於 澳門（線上或線下）以 live training 形式進行, 針對具有中到高級經驗、希望透過現代 MLOps實踐提升 DeepSeek模型性能、減少延遲並高效部署 AI解決方案的進階級 AI工程師和數據科學家。

完成本培訓後, 學員將能夠：

• 優化 DeepSeek模型以提升效率、準確性及擴展性。
• 實作 MLOps 及模型版本控制的最佳實踐。
• 在雲端和本地基礎設施上部署 DeepSeek模型。
• 有效監控、維護和擴展 AI解決方案。

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。

本課程由講師主導，以線上或線下形式 澳門 進行live training，旨在幫助中級工程師、數據科學家及研究人員掌握 DeepSeek Math 來解決複雜方程，以及利用 DeepSeek Vision 實現人工智慧驅動的圖像處理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 利用 DeepSeek Math 進行 AI 輔助的問題解決。
• 應用 DeepSeek Vision 進行圖像分析與物件偵測。
• 將人工智慧驅動的數學與視覺工具整合至應用程式中。
• 最佳化 AI 模型的準確性與效能。

本培訓由講師主導，於澳門（線上或線下）進行。面向希望部署、優化並擴展DeepSeek模型的進階級AI架構師、企業開發人員及CTO，幫助其在商業環境中實施安全合規且符合道德標準的AI實踐。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 在企業環境中部署DeepSeek模型。
• 優化AI模型的效能與擴展性。
• 確保AI應用的資料安全性與合規性。
• 在商業解決方案中落實倫理AI實踐。

此 澳門（線上或線下）講師主導的即時培訓，旨在幫助進階 AI 研究人員、機器學習工程師和開發者微調 DeepSeek LLM 模型，以建立適合特定行業、領域或業務需求的專用 AI 應用程式。

完成培訓後，學員將能夠：

• 了解 DeepSeek 模型的架構與功能，包括 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3。
• 準備資料集並對資料進行微調前的預處理。
• 針對領域特定應用微調 DeepSeek LLM。
• 高效優化並部署經過微調的模型。

此由講師指導的實時培訓在 澳門（線上或線下）進行，針對希望將 DeepSeek Coder 用於 AI 輔助軟件開發、自動化與優化的初級及以上開發者、數據工程師及軟件團隊。

完成培訓後，學員能夠：

• 在大型項目中實施 AI 輔助代碼生成與重構。
• 利用 AI 驅動的調試功能提升軟件可靠性。
• 將 DeepSeek Coder 整合至 DevOps 及 CI/CD 管道。
• 在軟件工程工作流中使用 AI 實現智能自動化。

此在 澳門（線上或線下）舉辦的實時導師培訓，主要針對希望利用 DeepSeek API 建構 AI 驅動應用程式的中級開發人員、軟體工程師及數據科學家。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek API 的功能。
• 將 DeepSeek API 整合至應用程式。
• 實施以 AI 為核心的自動化系統和聊天機器人。
• 優化 API 效能，並有效管理 API 呼叫。

本課程由導師親自指導，在 澳門（線上或線下）提供培訓，專為初級非技術專業人士及創業者設計，幫助他們利用 DeepSeek 的開源模型進行內容創作、自動化處理及商業智能分析。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解無代碼 AI 的基本原理及其在企業中的應用。
• 使用 DeepSeek 模型進行內容生成與自動化流程。
• 借助 Zapier、Make 和 Notion 等平台，將 AI 工具整合至現有工作流程。
• 利用 AI 分析業務數據，並生成可操作的見解。
• 制定由 AI 驅動的策略，以優化生產力和決策過程。

本課程由講師現場指導進行澳門(線上或線下),適合初級至中級程序員及開發人員,希望利用DeepSeek Coder提升編程效率與生產力。

完成本課程後,參與者將能夠:

• 理解DeepSeek Coder的能力與限制。
• 借助AI輔助生成高質量代碼片段。
• 使用DeepSeek Coder進行代碼調試與優化。
• 利用AI工具自動化重複性編程任務。

本課程為有講師指導的現場培訓（線上或線下），適合初學者參與。學員將了解大型語言模型的基礎知識，深入探索 DeepSeek LLM 及其具體模型的運作方式，並發現其在商業與日常生活中的實用應用場景。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解大型語言模型的基本原理
• 掌握 DeepSeek LLM 的架構與功能，包括 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3
• 識別 DeepSeek LLM 在多個商業場景中的實際應用
• 開發基於 DeepSeek LLM 的小型專案，以應對日常任務需求

本課程在 澳門（線上或線下）進行，由講師現場指導。目標學員為初學者，旨在幫助他們理解人工智慧的基礎知識以及 DeepSeek 的架構與應用程式。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解人工智慧和大型語言模型的基本概念。
• 探索 DeepSeek 的架構及其應用場景。
• 將基礎人工智慧概念應用於現實情境。
• 深入了解人工智慧開發中的倫理考量。