澳門現場微調培訓

這堂由講師主導的現場培訓，在澳門（線上或線下）進行，旨在為初級到進級的防禦AI工程師及軍事技術開發人員，提供如何微調深度學習模型用於自動駕駛車輛、無人機和監控系統的知識，並滿足嚴格的安防與可靠標準。

完成本課程後，學員將能夠：

• 微調計算機視覺和感測器融合模型以進行監視及目標定位任務。
• 使自主AI系統適應變化的環境和任務配置。
• 實施強大的驗證機制與故障保護措施於模型流水線中。
• 確保符合國防相關的合規性、安全性和可靠性標準。

這項在澳門（線上或線下）進行的由講師指導的現場培訓，旨在為中級的法律科技工程師和AI開發人員提供合約分析、條款提取以及法律服務環境中的自動化法律研究等任務的微調語言模型訓練。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 準備和清理用於微調NLP模型的法律文件。
• 應用微調策略以提高模型在法律任務上的準確性。
• 部署模型以協助進行合約審閱、分類和研究。
• 確保在法律情境下AI輸出的合規性、可審計性和可追溯性。

這門由講師指導的現場培訓澳門（線上或線下）旨在為中級至高級醫療AI開發者和數據科學家提供臨床診斷、疾病預測及患者預後預測的微調技能，使用結構化和非結構化醫療數據。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷、影像和時間序列數據的醫療保健數據集上微調AI模型。
• 在醫療背景下應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 解決模型開發中的隱私、偏差和監管合規問題。
• 在現實世界的醫療保健環境中部署和監控微調後的模型。

這項由講師主導的現場培訓在 澳門（線上或線下）針對金融領域中高級別數據科學家和 AI 工程師，他們希望使用領域特定的金融數據來微調模型，應用於信用評分、欺詐偵測和風險建模等用途。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在金融數據集上微調 AI 模型，以改善欺詐和風險預測。
• 應用遷移學習、LoRA 和正則化等技術以提高模型效率。
• 將金融合規考量整合到 AI 建模工作流中。
• 部署微調後的模型，供金融服務平台生產使用。

這項由講師主導的實時培訓在澳門（線上或線下）進行，旨在幫助進階AI維護工程師和MLOps專業人員，為已部署的精細調整模型建立強大的持續學習管道及有效的更新策略。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設計並實施已部署模型的持續學習工作流。
• 透過適當的訓練與記憶體管理，減輕災難性遺忘現象。
• 依據模型漂移或數據變化自動監控與觸發更新。
• 將模型更新策略整合至現有的CI/CD與MLOps管道。

本培訓由講師指導，並提供 澳門 (線上或線下) 實時培訓，目標受眾為希望針對資源受限設備部署而微調和優化輕量級AI模型的初級嵌入式AI開發人員及邊緣計算專家。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 選擇並調整適合邊緣部署的預訓練模型。
• 應用量化、剪枝及其他壓縮技術以減少模型體積與延遲。
• 使用遷移學習微調模型，以提升特定任務的性能表現。
• 將優化後的模型部署至真實的邊緣硬件平台上。

此種在 澳門（線上或線下）舉辦的導師主導實時培訓，面向希望微調 CLIP 和 Flamingo 等 VLM 以提升行業特定視覺-文本任務表現的高級計算機視覺工程師和 AI 開發者。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 了解視覺語言模型的架構和預訓練方法。
• 為分類、檢索、標題生成或多模態問答而微調 VLM。
• 準備數據集並應用 PEFT 策略以降低資源消耗。
• 在生產環境中評估並部署自定義 VLM。

此在 澳門 舉行的由講師帶領的實時培訓（線上或線下），旨在幫助初級至中級的機器學習工程師和人工智能合規專業人士識別、評估並減少微調語言模型中的安全風險和偏見。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解安全人工智能系統的倫理與監管背景。
• 識別並評估微調模型中常見的偏見形式。
• 在訓練期間及之後應用偏見緩解技術。
• 設計並審核具有安全性、透明度及公平性的模型。

此課程為講師帶領的現場培訓（澳門，線上或線下），目標受眾為希望微調 RAG 管線，以提升問答、企業搜尋及摘要應用場景表現的中階自然語言處理工程師和知識管理團隊。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解 RAG 系統的架構與工作流程。
• 為領域特定資料微調檢索器與生成器組件。
• 評估 RAG 效能，並透過 PEFT 技術實施改進。
• 部署優化的 RAG 系統，供內部或生產環境使用。

此種於 澳門（線上或線下）舉行之講師指導即時培訓，旨在幫助希望為特定業務或內部應用而微調並部署 LLaMA、Mistral 及 Qwen 等開源權重模型的中級機器學習從業者與人工智慧開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解開源大型語言模型的生態體系及其差異。
• 為 LLaMA、Mistral 及 Qwen 等模型準備資料集與微調設定。
• 使用 Hugging Face Transformers 和 PEFT 執行微調流程。
• 在安全環境中評估、儲存並部署已微調的模型。

本課程為講師授課的實體訓練（澳門 線上或現場），專為希望使用 LoRA、Adapter Tuning 及 Prefix Tuning 等方法，以更經濟、高效地微調大型語言模型的中等程度數據科學家與 AI 工程師而設。

完成本訓練後，學員將能夠：

• 理解高效參數微調方法背後的理論。
• 使用 Hugging Face PEFT 實作 LoRA、Adapter Tuning 及 Prefix Tuning。
• 比較 PEFT 方法與完整微調在效能與成本上的取捨。
• 部署並擴展微調後的大型語言模型，同時降低運算與儲存需求。

此由講師指導的實時培訓，在 澳門（線上或線下）舉行，面向初級到高級的機器學習工程師、AI開發人員和數據科學家，旨在教導如何使用 QLoRA 高效地為特定任務和自定義需求微調大型模型。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解 QLoRA 理論及 LLMs 量化技術原理。
• 在領域特定應用程式中實施 QLoRA進行大型語言模型微調。
• 利用量化在有限計算資源上優化微調效能。
• 在實際應用中高效部署與評估經微調的模型。

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。

此由導師指導、現場進行 澳門（線上或線下）的培訓旨在為中級專業人士提供針對關鍵金融任務定制 AI 模型的實用技能。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 了解金融應用中微调的基本原理。
• 利用預先訓練的模型進行金融領域專屬任務。
• 應用欺詐檢測、風險評估和財務諮詢生成的技術。
• 確保遵守 GDPR 和 SOX 等金融法規。
• 在金融應用中實施數據安全和道德 AI 實踐。

此為講師主導的培訓課程，地點在 澳門（線上或線下），旨在為希望提升診斷與解決機器學習模型微調挑戰技能的進階層級專業人士設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 診斷過度擬合、欠擬合及資料不平衡等問題。
• 實施策略以改善模型收斂。
• 最佳化微調管線以提升效能。
• 使用實務工具與技巧除錯訓練程序。

這項在 澳門（線上或線下）舉辦、由講師主導的實時培訓，旨在吸引進階級專業人士，讓他們掌握在現實情境中優化大型模型以實現具成本效益微調的技術。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解微調大型模型的挑戰。
• 將分散式訓練技術應用於大型模型。
• 利用模型量化與剪枝提升效率。
• 優化硬體利用率以執行微調任務。
• 在生產環境中有效部署微調後的模型。

這門由講師主導的澳門（線上或線下）現場培訓旨在幫助中級專業人士利用提示工程和少樣本學習的力量，優化 LLM 在實際應用中的表現。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解提示工程和少樣本學習的原則。
• 為各種自然語言處理（NLP）任務設計有效的提示。
• 利用少樣本技術以最少數據適應 LLM。
• 優化 LLM 在實踐應用中的表現。

本課程由講師指導，提供實時培訓（線上或線下），旨在幫助希望掌握多模態模型微調技能以開發創新AI解決方案的高級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解CLIP和Flamingo等模型的架構
• 有效準備和預處理多模態數據集
• 為特定任務微調多模態模型
• 優化模型在現實應用中的性能

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。

本課程為講師帶領的即時培訓（澳門線上或線下），目標對象為希望可靠且高效部署微調模型的高階專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解將微調模型部署至生產環境所面臨的挑戰。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具進行模型容器化與部署。
• 為已部署的模型實施監控與日誌記錄。
• 在現實場景中最佳化模型的延遲與可擴展性。

在澳門（線上或線下）進行的由講師指導的實時培訓，旨在讓高級機器學習專業人士掌握最前沿的遷移學習技術，並將它們應用於複雜的實際問題。

通過本培訓，參加者能夠：

• 理解遷移學習中的高級概念和方法論。
• 實現針對預訓練模型的特定領域適應技術。
• 應用持續學習來管理不斷演變的任務和數據集。
• 掌握多任務微調以增強跨任務的模型性能。

本課程由講師進行現場直播，在澳門（線上或線下）提供，旨在幫助初級至中級水平的機器學習專業人員理解和應用遷移學習技術，以提高人工智能項目的效率和性能。

參加完本培訓後，參與者將能夠：

• 理解遷移學習的核心概念和優勢。
• 探索流行的預訓練模型及其應用。
• 對預訓練模型進行微調以適應自定義任務。
• 將遷移學習應用於解決自然語言處理和計算機視覺中的實際問題。

此位於 澳門（線上或線下）的講師主導實時培訓，旨在服務於希望在不依賴大量計算資源的情況下實現大型模型微調策略的中級開發人員和 AI 從業者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解低秩適應 (LoRA) 的基礎原理。
• 實施 LoRA 以高效微調大型模型。
• 優化資源受限環境中的微調流程。
• 評估並部署經過 LoRA 微調的模型用於實際應用。

這項由講師主導的實作培訓 澳門（線上或線下）旨在針對初級至中級，以及中級至高級專業人士，協助其自適應預訓練模型以應用於特定任務與數據集。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解微調的原則及其套用場景
• 準備用於微調預訓練模型的數據集
• 為自然語言處理（NLP）任務微調大型語言模型（LLM）
• 優化模型績效並解決常見挑戰

本課程由導師主導的實時培訓，地點在澳門（線上或線下），旨在協助中級專業人員透過有效微調預訓練語言模型，提升其NLP項目表現。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解NLP任務微調的基本原理。
• 針對特定NLP應用場景，對GPT、BERT和T5等預訓練模型進行微調。
• 優化超參數以提升模型性能。
• 評估並在現實場景中部署微調後的模型。