澳門現場自然語言處理（NLP）培訓

這門在 澳門 進行的授課式實地培訓，旨在賦予金融從業人員及資訊技術人員在本地實施 Ollama 的技能。學員將學習如何部署、配置並將大型語言模型整合至安全的金融工作流程中，同時應用合規與自動化的最佳實踐。

這門在 澳門 舉行的實地培訓，協助醫療專業人員和 IT 團隊部署 Ollama 以運行本地 LLM。學習如何將 AI 整合到臨床工作流程中，針對特定任務定製模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的数据隱私和法規遵循。

這門針對 澳門 的實操培訓課程，旨在幫助中高級專業人士構建、部署及管理 AI 代理。學員將學習如何利用 Mistral Medium 3、Le Chat Enterprise 及 Devstral 應對穩健的企業級及開發者場景，並整合連接器、RAG 模式及合規要求。

本實時培訓課程涵蓋將 Mistral 對話式助手整合至企業工作流程的內容。澳門 參與者將學習連接 SaaS 工具、實施檢索增強生成（RAG），並為面向客戶及內部的聊天界面設計有效的用戶體驗（UX）模式。

此講師授課的實地培訓 澳門 協助初級人員將 Claude AI 應用於客戶支援及服務運作。透過實用的動手演練，學員將學習自動化分流、撰寫語氣一致的回應，並將 AI 整合至現有工作流程中。

這門在 澳門 舉行的 Mistral 負責任 AI 現場培訓課程，專為合規及安全負責人設計。學員將掌握隱私保護技術、資料駐留策略，以及 RBAC 和 SSO 等企業級控制機制，以確保 AI 部署的安全與合規性。

此在 澳門 舉辦的 Claude AI 實地培訓，協助專業人士運用該工具進行數據分析及 BI 任務。課程涵蓋通過自然語言提示進行探索性數據分析、SQL 生成及儀表板設計，旨在優化工作流程並提升從業務數據中洞察提取的效率。

學習使用 Mistral 模型構建多模態應用，重點關注 OCR、文件理解及視覺-文本搜索。這門實戰培訓涵蓋管道實現、NLP 集成及企業級設計，可線上或在 澳門 進行。

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。

此為由講師帶領的現場培訓 澳門（線上或線下），旨在幫助中級研究者、分析師和知識工作者利用 Claude AI 處理大量數據、綜合資訊並自動化研究任務。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Claude AI 進行文獻回顧和研究綜合。
• 摘要報告、研究論文和長篇文件。
• 從結構化和非結構化數據中提取關鍵洞察和趨勢。
• 將 Claude AI 整合至研究和知識管理工作流程。

這門在 澳門 進行的講師實時培訓課程，旨在幫助機械學習工程師掌握 Devstral 和 Mistral 模型的自我託管與微調技巧。學員將學習實務性的治理、監控及合規技術，以便在生產環境中自信地部署開源人工智能。

這項在 澳門（線上或線下）舉辦的即時導師指導培訓，旨在幫助初級至中級的內容創作者、寫作者和營銷人員，利用 Claude AI 進行內容生成、編輯和摘要，以增強部落格、報告和營銷材料的質量。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Claude AI 進行內容腦力激盪和想法擴展。
• 透過 AI 輔助的編輯和校對來提升寫作水平。
• 為長篇文章和報告生成摘要。
• 自動化不同平台的營銷文案創作。

這項在澳門（線上或線下）舉辦、由講師指導的即時培訓，旨在服務那些希望透過在Ollama上微調和自訂AI模型以增強效能及應用於特定領域的高階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 建立高效的環境以在Ollama上微調AI模型。
• 準備用於監督式微調和強化學習的資料集。
• 優化AI模型的效能、準確性和效率。
• 在生產環境中部署自訂模型。
• 評估模型改進情況並確保其穩定性。

透過這門 澳門 的 14 小時實時培訓，掌握具成本效益的 Mistral LLM 架構。學習如何部署、優化並擴展 Mistral Medium 3，利用批次處理、量化及高效服務策略，針對企業工作負載實現最大吞吐量與最低成本。

這項在 澳門（線上或線下）進行的講師主導實時培訓，旨在面向希望利用 Ollama 實施安全高效的 AI 驅動工作流程的高級專業人士。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 部署和配置 Ollama 以進行私有 AI 處理。
• 將 AI 模型集成到企業安全工作流程中。
• 在保持數據隱私的同時優化 AI 性能。
• 利用本地 AI 功能自動化業務流程。
• 確保符合企業安全和治理政策。

This instructor-led, live training in 澳門 (online or onsite) is aimed at intermediate-level software developers and AI engineers who wish to integrate Claude AI into their applications, build AI-powered chatbots, and enhance software functionality with AI-driven automation.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use the Claude AI API to integrate AI into applications.
• Develop AI-driven chatbots and virtual assistants.
• Enhance applications with AI-powered automation and NLP.
• Optimize and fine-tune Claude AI models for different use cases.

本澳門內的即時培訓涵蓋 Le Chat Enterprise，這是一款用於安全、受治理對話式 AI 的私有 ChatOps 解決方案。學員將學習如何部署、配置並將其與企業應用進行整合，從而啟用 RBAC、SSO 及基於合規性的控制措施，以實現可擴展且安全的 AI 工作流。

在澳門 澳門 舉行的這堂現場培訓中，精通 Devstral。課程涵蓋架構、智能體工作流設計及工具整合。該課程理想適合高級工程師，透過動手實驗室構建能提升現代開發環境中生產力與安全性的編碼智能體。

此課程由講師親自指導的實作培訓（澳門（線上或線下），主要針對初級專業人士，希望將 Claude AI 整合至日常工作中以提升效率與自動化程度。

參加者在完成本課程後能夠：

• 使用 Claude AI 自動化重複性任務並簡化工作流程。
• 利用 AI 驅動自動化提升個人與團隊生產力。
• 將 Claude AI 與現有業務工具和平台整合。
• 優化基於 AI 的決策制定與任務管理。

此澳門課程由講師帶領並現場實施(線上或線下)，旨在幫助具備中等水平專業技能的從業人員，學習如何使用Ollama部署、最佳化及整合LLM。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 使用Ollama設置並部署大型語言模型。
• 針對效能和效率最佳化AI模型。
• 利用GPU加速提升推理速度。
• 將Ollama整合至工作流程與應用程式中。
• 監控並維持AI模型的長期效能。

本培訓為講師主導的實時培訓，地點在 澳門（線上或線下），面向希望利用 LLMs 執行多種 NLP 任務並為不同目的創建新穎多樣內容的中級數據科學家、AI 開發者和 AI 愛好者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 建立配備 LLMs 和必要工具的開發環境。
• 熟練使用 LLMs 執行 NLU 和 NLI 任務。
• 有效提取、推論和利用知識圖譜。
• 使用 LLMs 生成和管理對話，以構建應用於對話式應用的系統。
• 評估由 LLMs 和生成式 AI 生成的內容質量和多樣性。
• 應用道德原則，確保公平並負責任地使用 LLMs。

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。

這門在 澳門 舉行的講師主導培訓，協助高級 AI 工程師部署並保護 Mistral Medium 3。您將學習如何優化推理成本、實作多模態應用場景，並應用企業合規實務。課程包含 API 及自託管設置的動手實驗室。

此課程由講師指導進行實戰培訓（線上或線下），主要面向初級專業人士，幫助他們安裝、配置和使用 Ollama 在本地機器上運行 AI 模型。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 Ollama 的基本概念及其功能。
• 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
• 使用 Ollama 部署並與 LLMs 進行互動。
• 優化 AI 工作負載的性能和資源使用情況。
• 探索各行业中本地 AI 部署的案例。

這是一門為已使用 Cursor、Claude Code 或 Copilot 等 AI 編碼工具的開發人員設計的兩天課程。內容涵蓋將完整任務委派給 Agent，建立個人化堆疊（規則、AGENTS.md、技能、MCP、Agent），連線與建構 MCP 伺服器，平行執行 Agent，以及結構化的 Agentic 工作流。教材不依賴特定工具。本课程遵循基礎課程。

這是一門為初學者設計的兩天制 AI 輔助軟體開發入門課程，適合對此類工具感到陌生的學員，包括幾乎沒有或沒有任何編碼經驗的人士。課程將涵蓋這些工具的運作原理、如何使用提示詞（Prompts）進行指導，以及如何將其應用於常見任務：從零開始建立小型專案、在現有代碼庫中工作，以及審查最終結果。本課程內容不依賴特定工具，適用於 Cursor、Claude Code、Copilot 及其他類似工具。此課程是「代理式 AI 開發：進階工作流」課程的前置課程。

本兩步驟培訓課程專為希望將 AI 輔助工程工作流程融入日常工作的軟體交付團隊而設計，並利用 Claude Code 作為核心工具。

本課程提供澳門人工智能技術培訓，涵蓋數據分析、分佈式機器學習及自然語言處理，旨在協助開發人員構建大規模智慧系統。內容深入探討 Spark MLlib、推薦引擎、Word2Vec 語義分析及 RNN-LSTM 架構的實用方法，協助專業人士將原始數據轉化為可部署於生產環境的自動化決策管道，全面增強構建智慧系統的核心能力。

這是一項在 澳門 進行的由講師帶領的實時培訓，面向中级開發人員，旨在設計、建置和測試基於 Claude API 及 Agent SDK 的 AI 智能體。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用系統提示、結構化輸出及流式傳輸調用 Messages API
• 定義工具並實現可靠的工具使用循環
• 通過 MCP 服務器將智能體連接到外部系統
• 使用 Claude Agent SDK 建置和運行智能體，包括權限和子智能體
• 通過提示緩存及合理的上下文處理降低成本和延遲
• 使用小型評估集對智能體行為進行測試、記錄和監控

這是由講師帶領的實時培訓，在 澳門 中進行，主要面向中高級開發者及技術負責人，旨在幫助他們配置並擴展 Claude Code，以實現可靠的團隊應用。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 為儲存庫和團隊結構化 CLAUDE.md 檔案、設定及權限
• 創建具有專注角色和工具訪問權限的自定義子代理
• 編寫掛鉤，以自動強制執行格式化、測試及安全性規則
• 將重複性工作流打包為技能、斜線命令及外掛
• 透過 MCP 伺服器將 Claude Code 連接到外部系統
• 在腳本和 CI 管線中非互動式運行 Claude Code，並批判性地審查其輸出

本課程為在 澳門 舉行的講師授課即時培訓，旨在幫助：希望構建簡單內部工具和原型的商業使用者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 描述小型工具的需求，以便讓 AI 進行構建
• 使用 Lovable 建立可運行的原型
• 在指導下使用 Claude Code 構建簡單的輔助工具
• 識別何時需要開發人員介入原型開發

此由授課教師帶領的實時培訓，地點為 澳門，專為希望將完整任務交由 Claude 處理的知識工作者及管理者而設。

完成本次培訓後，參與者將能夠：

• 了解 Claude Cowork 可獨立執行的功能
• 委派研究、文件及檔案任務
• 規劃、審閱並修正委派的成果
• 掌握使用界限及安全操作規範

Claude Cowork 不僅僅是逐條回應提示，而是負責接管整項任務，例如研究、文件準備及檔案處理。本課程將教授如何撰寫清晰的任務說明、檢視執行計劃以及審閱最終結果。學員將實際委派三個真實任務給 Claude，並設定一個排程任務。

本課程為講師帶領的 澳門 實地訓練，適合希望將完整任務委派給 Claude 而非逐步對話的知識工作者、助理、項目及部門主管。

完成本訓練後，學員將能夠：

• 理解 Cowork 中聊天模式與委派工作的區別
• 撰寫包含目標、素材、限制條件及驗收標準的任務說明
• 從資料夾中生成文件、試算表及簡報
• 將研究任務從問題提出到完成報告的整個流程委派出去
• 在 Cowork 中使用外掛、技能及連接器
• 定義審批節點、備份策略及安全的資料夾存取權限

課程形式

• 時長：1 天（7 小時）
• 互動式訓練，由講師指導，包含討論及針對學員自身使用情境的實作練習
• 第一日成果：每位學員已將三個真實任務委派給 Cowork，審閱了結果並設定了一個排程任務

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化訓練，請聯絡我們以便安排。

Ollama 是一款開源工具，允許在消費者級及企業級硬體上於本地運行大型語言模型。它將模型量化、GPU 資源分配及 API 服務抽象為單一命令列介面，使組織能夠自託管 Llama、Mistral 及 Qwen 等大型語言模型，而無須將提示詞或資料傳送至 OpenAI、Anthropic 或 Google。