澳門現場Supervised Learning培訓

此導師主導的培訓課程（於 澳門 提供線上或線下模式），旨在協助不同專業程度的學員利用 Google AutoML 平台開發適用於各種應用的自定義聊天機器人。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解聊天機器人的基本開發原理。
• 熟悉 Google Cloud Platform，並存取 AutoML。
• 準備用於訓練聊天機器人模型的數據。
• 使用 AutoML 訓練和評估自定義聊天機器人模型。
• 將聊天機器人部署至不同平台與渠道並進行整合。
• 監控並持續優化聊天機器人的表現。

這項在澳門（線上或線下）進行的講師主導即時培訓旨在針對希望將AI驅動的預測性維護技術應用於半導體製造以提高生產效率並減少意外設備故障的中階專業人士。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 實施用於預測半導體製造中設備故障的AI模型。
• 分析維護數據以識別顯示潛在問題的模式和趨勢。
• 將AI驅動的預測性維護整合到現有的製造工作流程中。
• 透過主動式設備管理來減少停機時間和維護成本。

此種在澳門（線上或線下）進行的由講師主導的實時培訓，旨在幫助初級專業人士理解和應用半導體製造產業中的人工智慧技術。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解人工智慧的基本原理及其在半導體製造中的應用方式。
• 識別半導體製造中可有效實施人工智慧的領域。
• 利用人工智慧工具和技術來提升生產效率及品質管制水平。
• 實施基本的人工智慧模型以優化製程。

此於[loc]（線上或線下）舉辦的由講師帶領即時培訓，旨在幫助中階資料分析員學習如何使用RapidMiner來估計和預測數值，並利用分析工具進行時間序列預測。

完成培訓後，學員將能夠：

• 學習應用CRISP-DM方法論，選擇合適的機器學習算法，並優化模型構建與效能。
• 使用RapidMiner來估計和預測數值，並利用分析工具進行時間序列預測。

此於澳門（線上或線下）舉行的由講師指導的即時培訓，提供模式識別和機器學習領域的入門介紹。內容涵蓋統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物信息學的實際應用。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 應用核心統計方法進行模式識別。
• 使用神經網絡和核方法等關鍵模型進行數據分析。
• 實施用於解決複雜問題的高級技術。
• 通過組合不同模型來提高預測準確性。