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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望獲得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和實踐技能的中級數據科學家。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解變壓器模型的元件和功能。
  • 針對特定任務和應用程式優化和微調 LLM。
  • 瞭解強化學習的核心原則和方法。
  • 瞭解強化學習技術如何提高 LLM 的性能。
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LLMs for Content Generation

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓香港（在線或現場）面向希望利用 LLM 的力量在各個領域生成高品質、多樣化和引人入勝的內容的中級內容創作者、營銷人員和教育技術人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 的功能及其在內容生成中的應用。
  • 設置和使用 LLM 來生成各種類型的內容。
  • 應用最佳實踐來提示和微調 LLM 以產生所需的輸出。
  • 評估 AI 生成內容的品質，並針對特定受眾進行優化。
  • 探索使用 LLM 生成創意和多模態內容的高級技術。
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LLMs for Personalized Education

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向具有不同經驗和專業知識水準的教育工作者、教育技術專業人士和研究人員，他們希望利用 LLM 來創造個人化的教育體驗。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 的體系結構和功能。
  • 使用 LLM 確定教育內容個人化的機會。
  • 設計利用 LLM 進行內容個人化的自適應學習平臺。
  • 實施 LLM 驅動的策略，以提高學生的參與度和學習成果。
  • 評估 LLM 在教育環境中的有效性，並做出數據驅動的決策
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LLMs for Speech Recognition and Synthesis

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望在語音辨識和合成系統中實施 LLM 的初級到中級軟體開發人員和數據科學家。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在語音技術中的作用。
  • 實現 LLM 以實現準確的語音辨識和自然的語音合成。
  • 將 LLM 與語音辨識引擎和語音合成器整合。
  • 使用 LLM 評估和改進語音系統的性能。
  • 隨時瞭解語音技術的當前趨勢和未來方向。
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LLMs for Automated Customer Support

 14 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望實施 LLM 以創建回應迅速且智慧的客戶支援聊天機器人的初級到中級客戶支援和 IT 專業人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Large Language Models (LLMs) 的基礎知識和架構。
  • 設計 LLM 並將其整合到客戶支援系統中。
  • 增強聊天機器人的回應能力和用戶體驗。
  • 解決道德考慮並確保符合行業標準。
  • 為實際應用程式部署和維護基於 LLM 的聊天機器人。
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LLMs for Sentiment Analysis

 21 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望應用 LLM 來分析和解釋來自各種文本來源（如社交媒體帖子、產品評論和客戶反饋）的公眾情緒的中級數據和營銷專業人士。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解情緒分析的原理及其使用 LLM 的應用。
  • 預處理和準備用於情緒分析的數據集。
  • 訓練和微調 LLM 以準確反映文字中的情緒。
  • 即時分析來自社交媒體和其他文本來源的情緒。
  • 將情緒分析結果整合到業務戰略和決策流程中。
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Generative AI in Entertainment: Crafting the Future of Creative Arts

 21 時間：
這種以講師為主導的現場培訓香港（在線或現場）面向希望利用生成式 AI 的力量在娛樂領域進行創新的初級到中級遊戲開發人員、藝術家、音樂家和娛樂行業專業人士。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成式人工智慧的基礎知識及其在創作過程中的作用。
  • 探索人工智慧在生成音樂、文學和視覺藝術中的應用。
  • 研究 AI 對視頻遊戲開發和玩家體驗的影響。
  • 討論在藝術創作中使用人工智慧的倫理考慮。
  • 在娛樂領域構想和開發人工智慧驅動的專案。
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LLMs for Code Generation and Documentation

 14 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望利用 LLM 來簡化其編碼工作流程並創建詳細、全面的文檔的中級軟體開發人員和技術作家。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在自動化代碼生成和軟體文檔方面的作用。
  • 利用 LLM 建立準確高效的代碼片段和文檔。
  • 將 LLM 整合到其軟體開發生命週期中，以提高生產力。
  • 使用自動化工具維護高品質的文件標準。
  • 解決在軟體開發中使用 AI 的道德考慮和最佳實踐。
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Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care

 21 時間：
這種由講師指導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望在醫療保健環境中瞭解和應用生成式人工智慧的初級到中級醫療保健專業人員、數據分析師和政策制定者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 解釋生成式 AI 在醫療保健領域的原理和應用。
  • 確定生成式 AI 增強藥物發現和個人化醫療的機會。
  • 利用生成式 AI 技術進行醫學成像和診斷。
  • 評估人工智慧在醫療環境中的倫理影響。
  • 制定將人工智慧技術整合到醫療保健系統中的戰略。
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LLMs for Business Intelligence

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望利用 LLM 的力量來提取業務見解的中級業務專業人員和數據分析師。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在商業智慧環境中的基礎知識和應用。
  • 應用 LLM 來分析大型數據集並提取有意義的見解。
  • 將 LLM 驅動的分析整合到戰略業務決策流程中。
  • 評估在業務中使用 LLM 的道德考慮和最佳實踐。
  • 預測 AI 的未來趨勢，並為不斷發展的商業智慧環境做好準備。
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Generative AI in Robotics: Creating Autonomous Solutions

 28 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望使用 Generative AI 技術設計和實現自主機器人系統的中級至高級機器人工程師和人工智慧研究人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Generative AI 的核心概念，因為它們適用於機器人技術。
  • 使用 Generative AI 模型設計和模擬自主機器人。
  • 實施用於機器人感知和決策的 AI 演算法。
  • 評估人工智慧驅動的機器人在各個行業的影響。
  • 解決部署自主機器人系統的道德考慮。
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LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

 42 時間：
這種由講師指導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望掌握 LlamaIndex 以開發創新的 LLM 驅動的應用程式的初級到高級開發人員和數據科學家。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置和配置 LlamaIndex 以用於 LLM。
  • 使用 LlamaIndex 索引和查詢自訂數據集以增強 LLM 功能。
  • 設計和開發利用 LlamaIndex 和 LLM 的複雜應用程式。
  • 了解並應用使用 LLM 和 LlamaIndex 的最佳實踐。
  • 瞭解部署 LLM 支援的應用程式所涉及的道德注意事項。
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Generative AI in Education: Enhancing Personalized Learning

 21 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望利用 Generative AI 實現個人化教育和增強學習體驗的中級教育工作者和教育技術專業人士。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Generative AI 在教育背景下的原理和應用。
  • 使用 AI 創建個人化的學習材料和途徑。
  • 利用 AI 工具進行課堂管理和內容創建。
  • 解決使用人工智慧進行教育的倫理問題。
  • 制定將人工智慧納入教育課程和行政流程的戰略。
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LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓香港（在線或現場）面向希望使用 LlamaIndex 增強 AI 模型功能的中級 AI 研究人員、機器學習專業人員和數據科學家，使其在各種應用程式中更加準確和可靠。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LlamaIndex 的原理和元件。
  • 引入和構建用於 LLM 的數據。
  • 實施上下文增強以提高 AI 模型性能。
  • 將 LlamaIndex 整合到現有的 AI 系統和工作流程中。
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Generative AI for Data Synthesis

 21 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望在真實數據稀缺或敏感的情況下為 AI 模型訓練創建合成數據集的中級數據專業人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解合成數據在 Generative AI 中的作用和創建。
  • 實施 Generative AI 模型以生成高品質的合成數據。
  • 評估合成數據集的品質和效用。
  • 瞭解使用合成數據時的道德和法律考慮因素。
  • 將合成數據策略應用於現實世界的 AI 挑戰。
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Google Gemini AI for Data Analysis

 21 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望使用 Google Gemini AI 在各個行業更直觀地執行複雜數據分析任務的初級到中級數據分析師和業務專業人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
  • 將各種數據源連接到 Gemini AI。
  • 使用自然語言查詢瀏覽數據。
  • 分析數據模式並得出見解。
  • 創建引人入勝的數據可視化。
  • 有效地傳達數據驅動的見解。
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Generative AI for Developers

 21 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望將生成式 AI 集成到其軟體開發生命週期 （SDLC） 中的初級到中級軟體開發人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成式 AI 在軟體開發中的作用和功能。
  • 利用 AI 工具進行編碼、調試和代碼審查。
  • 應用 AI 技術進行高效的根本原因分析。
  • 實施 AI 功能以增強軟體開發過程。
  • 評估開發中 AI 的道德考慮和最佳實踐。
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望利用 Google Gemini AI 來提高其內容品質和效率的中級內容創作者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
  • 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
  • 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
  • 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
  • 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。
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Generative AI: Impact on Cyber Security

 28 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望瞭解 Generative AI 對網路安全的深遠影響的中級到高級網路安全專業人員、IT 經理和政策制定者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Generative AI 在網路安全中的能力和應用。
  • 識別並預測 AI 驅動的網路威脅和攻擊。
  • 探索Generative AI在加強網路防禦機制中的應用。
  • 評估在網路安全中使用 Generative AI 的道德和法律考慮。
  • 制定策略，將Generative AI納入其網路安全實踐。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望在客戶服務運營中實施 Go ogle Gemini AI 的中級客戶服務專業人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
  • 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
  • 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
  • 制定 AI 驅動的策略，用於即時客戶反饋分析。
  • 探索高級功能，打造無縫的客戶服務體驗。
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Generative AI for Managers

 21 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望在其業務戰略中理解和利用 Generative AI 的中級到高級管理人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 掌握 Generative AI 的基本概念和功能。
  • 確定在其組織內申請 Generative AI 的機會。
  • 瞭解使用 Generative AI 的道德和法律考慮。
  • 引導討論並就 AI 專案做出明智的決策。
  • 制定將 Generative AI 集成到其業務流程中的路線圖。
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Introduction to Google Gemini AI

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Google Gemini AI 將 AI 功能整合到其應用程式中的初級到中級開發人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解大型語言模型的基礎知識。
  • 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
  • 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
  • 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
  • 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。
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Generative AI Advanced

 21 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）現場培訓面向希望探索複雜生成模型及其在各個行業中的應用的中級到高級數據科學家、機器學習工程師和 AI 從業者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 實施和訓練高級生成模型，包括 GAN、VAE 和擴散模型。
  • 瞭解 Transformer 架構並將其應用於生成式任務。
  • 探討 Generative AI 的倫理影響和挑戰。
  • 應用先進的生成技術來解決各個行業的實際問題。
  • 及時瞭解當前的研究趨勢和未來方向 Generative AI.
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Generative AI with Large Language Models (LLMs)

 21 時間：
這種以講師為主導的香港現場現場培訓針對的是希望學習如何將生成式AI與LLM用於各種任務和領域的中級開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
    解釋什麼是生成式 AI 及其工作原理。 描述支援 LLM 的 transformer 架構。 使用經驗縮放定律針對不同的任務和約束優化 LLM。 應用最先進的工具和方法來訓練、微調和部署 LLM。 討論生成式人工智慧給社會和企業帶來的機遇和風險。
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Generative AI for Beginners

 14 時間：
這種以講師為主導的香港（在線或現場）現場培訓面向希望獲得 Generative AI 基礎知識和實踐經驗的初級開發人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成模型背後的原理及其應用。
  • 使用 TensorFlow 或 PyTorch 實現基本的生成模型。
  • 使用變分自動編碼器 （VAE） 和生成對抗網路 （GAN） 產生新內容。
  • 探索生成式 AI 的倫理影響。
  • 將生成式 AI 概念應用於真實場景。
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Adobe Firefly: Generative AI for Creatives

 14 時間：
這個由講師指導的現場培訓香港（在線或遠端）面向希望使用 Adobe Firefly 來提高創造力和生產力的初級設計師、藝術家和內容創作者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置包含 Adobe Firefly 和 Adobe Creative Cloud 的開發環境。
  • 使用 Adobe Firefly 從文本提示創建圖像、文本效果和調色板。
  • 在 Photoshop、Illustrator 和 Express 等 Adobe 應用程式中使用 Adobe Firefly。
  • 生成可安全用於商業用途並尊重內容創建者權利的內容。
  • 在使用生成式 AI 時應用道德和負責任的原則。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓香港（在線或遠端）面向希望使用 LLM 執行各種 NLP 任務併為不同目的創建新穎多樣內容的中級數據科學家、AI 開發人員和 AI 愛好者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 LLM 和基本工具建立開發環境。
  • 使用 LLM 熟練地執行 NLU 和 NLI 任務。
  • 有效地提取、推斷和利用知識圖譜。
  • 使用 LLM 為對話應用程式生成和管理對話。
  • 評估 LLM 和生成式 AI 生成的內容品質和多樣性。
  • 應用道德原則，確保公平和負責任地使用法學碩士。
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Generative AI: Creating Novel Content with AI Models

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓香港（在線或現場）面向初級到中級的數據科學家、人工智慧開發人員和人工智慧愛好者，他們希望使用生成式人工智慧為各種目的創建新穎和多樣化的內容。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置包含生成式 AI 模型和工具的開發環境。
  • 使用生成式 AI 從文字提示創建圖像、文字、音訊和其他內容。
  • 在藝術、設計、娛樂和教育等不同領域使用生成式 AI。
  • 評估生成式 AI 生成的內容的品質和多樣性。
  • 瞭解生成式 AI 的倫理和社會影響。
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Introduction to Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這種由講師指導的香港現場現場培訓針對的是希望將大型語言模型用於各種自然語言任務的初級到中級開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
    設置包含常用 LLM 的開發環境。 創建一個基本的 LLM 並在自訂數據集上對其進行微調。 將 LLM 用於不同的自然語言任務，例如文本摘要、問答、文字生成等。 使用 TensorBoard、PyTorch Lightning 和 Hugging Face Datasets 等工具調試和評估 LLM。
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Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 時間：
這種以講師為主導的 香港（在線或現場）實時培訓面向希望在各種應用程式中實施和利用小型語言模型的初級到中級數據科學家和開發人員。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解小型語言模型的體系結構和功能。
  • 為文本生成和情緒分析等任務實施 SLM。
  • 針對特定用例優化和微調 SLM。
  • 在資源受限的環境中部署 SLM。
  • 評估和解釋 SLM 在實際場景中的性能。
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