hong-kong現場AI Agents培訓

本課程爲講師指導的培訓（hong-kong 線上或線下），面向希望利用 DeepSeek 構建智能AI代理和自主系統的高級AI工程師、機器人開發人員和自動化專家。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架構和功能。
• 將 DeepSeek 集成到AI代理中，用於決策和自動化。
• 應用強化學習技術訓練自主系統。
• 在實際環境中部署AI驅動的自主代理。

本課程為授課式、實境訓練 hong-kong（線上或線下）。目標對象為中階 AI 開發者、安全專家及合規人員。協助其設計並實施安全的 AI 代理，同時處理倫理問題與系統穩健性。

完成本訓練後，參與者將能夠：

• 理解 AI 代理開發中的安全風險與倫理挑戰
• 為 AI 模型實施安全優先的設計原則
• 應用對抗穩健技術，防止 AI 代理遭受攻擊
• 確保符合 AI 倫理準則及法規標準

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級到高級AI開發者、研究人員和多媒體工程師，旨在幫助他們構建能夠理解和生成多模態內容的AI代理。

培訓結束後，學員將能夠：

• 開發能夠處理和整合文本、圖像和語音數據的AI代理。
• 實現多模態模型，如GPT-4 Vision和Whisper ASR。
• 優化多模態AI流程，提高效率和準確性。
• 將多模態AI代理部署到實際應用中。

本課程為導師授課的實作培訓，於 hong-kong 進行（線上或線下），面向初級至中級的開發人員及設計師，旨在讓學員理解並建構應用於各種場景的AI個人助理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解AI個人助理的核心原則。
• 學習將語言模型與智慧助理整合的基礎知識。
• 使用AI框架及工具建構並自訂個人助理。
• 將個人助理部署於不同產業的實際應用中。

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望爲企業應用定製和部署基於LLM的AI代理的高級AI工程師、企業軟件開發人員和業務領導者。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解開源LLM的架構和能力。
• 爲企業用例定製和微調LLM。
• 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
• 將基於LLM的代理集成到業務工作流程中。

本次由講師主導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向高級機器人工程師、AI研究人員和自動化專家，旨在幫助他們開發用於複雜任務和人機協作的AI驅動的自主機器人系統。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解AI代理在機器人決策和自動化中的作用。
• 實現AI驅動的導航和避障功能。
• 開發人機協作的機器人系統。
• 部署AI驅動的感知和控制系統於機器人中。

本課程探討了使用Python設計和協調多智能體系統（MAS）的方法。參與者將學習如何構建能夠溝通、協作並適應複雜動態環境的智能體，以實現共同目標。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望爲智能自動化、模擬和決策應用設計和實施多智能體系統的高級專業人員。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解多智能體系統的架構和原理。
• 開發能夠溝通、協調和協商的智能體。
• 實施智能體交互的分佈式環境。
• 在多智能體環境中應用強化學習和規劃。
• 模擬協作和競爭的智能體行爲。
• 設計結合人類和智能體的混合工作流程。

課程形式

• 講師講解和現場演示。
• 使用開源智能體框架的實踐練習。
• 模擬多智能體場景的應用小組項目。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本課程為在hong-kong授課之即時訓練（線上或離線），專為中階金融專業人士、風險分析師與AI工程師設計，旨在協助其開發與部署用於金融自動化及詐欺偵測的AI驅動解決方案。

完成本訓練後，學員將能夠：

• 理解AI在金融自動化與詐欺偵測中的角色。
• 建構用於偵測不正當交易之AI模型。
• 運用機器學習進行即時風險評估。
• 部署具AI功能的金融監控系統。

本課程為講師帶領的現場培訓，在hong-kong地點進行（線上或線下），面向初級至中級水平的客戶服務從業人員、聊天機器人開發者以及自動化團隊，旨在協助其部署AI驅動的客戶支持與服務自動化解決方案。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解AI驅動的客戶支持基礎知識。
• 開發並整合AI聊天機器人，以處理客戶查詢。
• 利用自然語言處理（NLP）和機器學習增強聊天機器人互動體驗。
• 在實際客戶服務應用場景中部署AI智能體。

本課程由講師主導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，面向希望實施AI驅動的醫療解決方案的中級到高級醫療專業人員和AI開發者。

通過本課程，學員將能夠：

• 瞭解AI代理在醫療和診斷中的作用。
• 開發用於醫學圖像分析和預測診斷的AI模型。
• 將AI與電子健康記錄（EHR）和臨牀工作流程集成。
• 確保符合醫療法規和倫理AI實踐。

本課程爲講師主導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向初級到中級水平的AI開發者和UI/UX設計師，旨在幫助他們學習如何構建、優化和部署AI驅動的虛擬助手。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 設計有效的對話式AI工作流和UI/UX界面。
• 實現AI驅動的自然語言處理（NLP）模型。
• 將AI助手與API和第三方平臺集成。
• 部署和維護AI助手以應用於實際場景。

本課程為授課者主導的hong-kong線上或線下培訓，旨在幫助高級專業人員掌握在生產環境中部署和管理AI智能體的技術方法。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計並實現具備擴展性的AI部署管道。
• 使用Docker和Kubernetes等工具對AI智能體進行容器化與編排管理。
• 監控並優化生產環境中的AI智能體。
• 為AI智能體部署實施CI/CD工作流。
• 確保符合安全與數據治理要求。

本課程為導師主導的培訓，於 hong-kong 進行，可線上或線下。此課程旨在讓高階AI專業人士掌握強化學習技術，並將其應用於訓練AI代理以解決複雜問題。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解強化學習的核心原理，以及馬爾可夫決策過程（MDP）。
• 設計並實現如Q學習、SARSA和深度Q網絡（DQN）等強化學習演算法。
• 利用OpenAI Gym框架和RL庫進行實際應用。
• 訓練AI代理，以解決真實世界中的多步驟決策問題。
• 應對強化學習訓練中的挑戰，例如探索與利用的權衡，以及收斂性問題。

本課程爲講師主導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向中級AI開發人員和自動化專家，旨在幫助他們將自主能力集成到AI驅動的應用中。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Agentic AI和自主決策的原理。
• 實現具有自我優化技術的目標驅動型AI代理。
• 集成多代理協作以解決複雜問題。
• 通過自適應用戶體驗增強AI與人類的互動。
• 在實際應用中部署Agentic AI模型。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握設計、構建和部署 MAS 技能的高級 AI 專業人員，以解決複雜的實際問題。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解多代理系統架構的原理。
• 在 MAS 中實施溝通、協調和決策策略。
• 應用博弈論對代理交互進行建模並解決衝突。
• 利用 JADE 等框架創建可擴展的 MAS 解決方案。
• 解決 MAS 中的可擴充性、信任和緊急行為等挑戰。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望使用Agentic AI框架開發和優化多智能體系統的高級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Agentic AI在多智能體環境中的原理。
• 開發能夠自主互動的AI驅動智能體。
• 實施強化學習以實現自適應AI行爲。
• 優化多智能體協作與競爭。
• 將Agentic AI應用於機器人、遊戲和企業自動化中。

本課程爲講師指導的hong-kong（線下或線上）培訓，面向希望利用AI代理實現業務流程自動化的中級業務分析師、RPA開發人員和AI專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解AI代理在業務流程自動化中的作用。
• 識別關鍵業務領域中的自動化機會。
• 開發針對客戶支持、財務和供應鏈工作流程的AI驅動解決方案。
• 將AI代理與現有的RPA和業務系統集成。
• 評估並優化AI自動化策略，以提高效率。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級遊戲開發者和AI愛好者，旨在幫助他們有效地將AI代理集成到遊戲應用中。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解AI代理在現代遊戲中的作用。
• 使用決策樹和有限狀態機開發決策系統。
• 實現A*等路徑尋找算法，用於遊戲內導航。
• 應用強化學習技術創建自適應的AI行爲。
• 優化AI在即時遊戲環境中的性能。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望利用Agentic AI在複雜業務和技術場景中進行決策的高級專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI自主決策的原理。
• 設計並實現能夠以最少人工干預運行的AI代理。
• 將Agentic AI集成到自動化工作流和業務系統中。
• 優化AI驅動的決策過程，提高效率和可擴展性。
• 確保AI自主性中的合規性、安全性和倫理考量。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望更深入地研究用於實際應用的自主代理的設計和開發的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Autonomous Agent 的基本概念。
• 探索自主 AI 代理的實際應用。
• 使用強化學習設計、訓練和實施代理。
• 將座席集成到現有系統中，以實現自動化和決策。
• 解決部署 Autonomous Agent 時的道德注意事項和挑戰。

本課程為導師帶領的 live training， 於 hong-kong 地點提供，方式為線上或線下。 課程對象為初級專業人士， 旨在幫助其理解 AI 代理的運作原理， 並建構自有的互動式聊天機器人系統。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解 AI 代理的基本概念及其應用場景。
• 探索自然語言處理（NLP）的原則。
• 為聊天機器人設計對話流程。
• 使用 Python 及相關工具開發功能性聊天機器人。
• 部署聊天機器人，使其能與真實用戶互動。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向初學者，旨在幫助他們理解並創建簡單的AI代理，以應用於實際場景。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI代理的基本概念。
• 識別不同類型的AI代理及其應用。
• 設計和實現用於實際任務的基本AI代理。
• 探索構建AI代理的工具和框架。

這種在hong-kong（線上或線下）進行的講師主導的即時培訓，面向希望利用阿里雲構建能夠自動化任務、回答問題並連接業務系統的AI智能體的初學者和中階開發人員及雲從業者。

在本培訓結束時，學員將能夠：理解阿里雲上的AI智能體架構，構建一個簡單的智能體工作流，將智能體連接到企業知識庫和工具，並在雲環境中部署和監控智能體。

在 hong-kong（線上或線下）進行的這場由講師引導的即時培訓，旨在幫助希望將大語言模型 (LLM) 和 AI 集成到其監控、告警及事件分析工作流中的觀測性和 SRE 工程師。

本高級實踐研討會面向軟件工程師、架構師、技術負責人、工程經理和交付團隊，旨在幫助他們瞭解人工智能如何加速從需求分析到生產就緒代碼的完整軟件交付生命週期。

在hong-kong舉辦的講師主導型即時培訓（線上或線下），面向希望利用Microsoft Azure爲業務應用構建、測試和部署AI智能體的初學者、中級及高級開發人員與技術專業人士。

課程結束時，參與者將能夠：理解Azure上的AI智能體架構，創建並配置可用智能體，將智能體連接至業務知識源，以及評估併爲智能體部署做好準備。

本次由講師主導的hong-kong培訓（線上或線下）面向希望使用 OpenAI Codex CLI 自動化編碼任務、審查代碼並從終端運行多步驟工作流程的軟件開發人員和 DevOps 團隊。

培訓結束後，參與者將能夠安裝並配置 Codex CLI，通過自然語言提示執行任務，管理審批模式，並與 Git 和 CI 流水線集成。

本次由講師指導的hong-kong培訓（線上或線下）面向希望使用 GitHub Copilot 代理模式自主構建功能、運行測試並管理更大編碼任務的開發人員。

培訓結束後，參與者將能夠激活代理模式，在代理循環中規劃和迭代，執行終端命令，並實施企業治理。

本次由講師指導的hong-kong培訓（線上或線下）面向希望使用Cursor更快構建功能、跨文件重構並管理團隊範圍內AI工作流的開發人員和負責人。

培訓結束後，參與者將能夠使用Composer和代理模式導航、通過上下文感知聊天定位代碼、部署團隊工作區，並將Cursor與版本控制集成。

這是由講師主導的培訓，地點為 hong-kong（線上或線下），面向希望使用 DeepSeek Harness 來建構、操作和擴展 AI 程式碼代理的軟體開發者和 AI 工程師。

這門由講師帶領的hong-kong線上或線下培訓，面向具備中等水平的解決方案架構師、AI工程師、開發人員及技術產品團隊，旨在利用騰訊ADP建構具備RAG、工作流程自動化及營運護欄的企業AI代理。

完成此培訓後，學員將能夠：設計基於ADP的代理、建立知識管線、編排工作流程及多代理模式，並應用生產級護欄。

本课程采用讲师带领的线上或线下培训模式，在 hong-kong 中开展。它面向初级、中级及高级开发者和技術實踐者，旨在幫助他們使用 Google Cloud 構建能夠自動化任務、調用工具並處理業務數據的 AI 智能體。

完成培訓後，學員將能夠：解釋 AI 智能體概念，使用 Vertex AI 構建智能體，將智能體連接至外部工具和數據，並為業務場景部署智能體。

本次由講師主導的hong-kong培訓（線上或線下）面向希望使用Hermes Agent自動化開發任務、管理基礎設施並構建持久AI工作流的開發人員和DevOps專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠安裝和配置Hermes Agent，跨多個平臺與其交互，使用40多種內置工具，並在各種後端上進行部署。

本講師主導的即時培訓在hong-kong（線上或線下）進行,面向希望使用赫爾墨斯智能體來自動化工作、創建可複用的AI驅動流程並提升團隊生產力的業務用戶、運營團隊和技術專業人員。

通過本培訓,學員將能夠：解釋赫爾墨斯智能體的基礎知識、設置並使用核心功能、構建實用工作流,並應用良好的操作實踐

此課程為導師帶領的即時培訓，於 hong-kong（線上或線下）進行，專為希望利用 Hermes Agent 設計並執行安全本地 AI 工作流程以輔助程式開發的開發人員所設計。

完成本培訓後，學員將能夠：解釋 Hermes Agent 的概念，設置安全的本地代理環境，建構實用的編碼工作流程，並應用安全性及治理控制。

本在hong-kong地區提供的講師主導即時培訓（線上或線下）旨在幫助開發者和技術團隊利用Ollama與開放模型，在企業內部基礎設施上構建並運行私有代理式AI解決方案。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝和配置Ollama，在本地評估並運行開放模型，創建簡單的代理式及檢索型工作流，併爲受監管環境應用安全與治理控制措施。

本次由講師主導的培訓hong-kong（線上或線下）面向希望構建MCP兼容工具服務器並將其與代理客戶端集成的後端開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠實現MCP服務器、將其連接到Claude Code和OpenClaude、切換傳輸方式並維護內部工具註冊表。

本在hong-kong舉辦的講師主導的現場培訓（線上或線下），面向希望利用MCP將AI助手與外部工具、數據及企業服務連接的初級/中級/高級AI專業人士。

通過本課程，學員將能夠：解釋MCP概念，識別關鍵架構組件，搭建基礎集成，並應用安全最佳實踐。

hong-kong（線上或線下）提供的由講師現場指導的即時培訓，面向初中級開發人員和技術團隊，他們希望利用 OpenAI API 構建能夠進行推理、使用工具並執行多步驟任務的 AI 智能體。

完成本培訓後，參與者將能夠：設計智能體工作流，連接工具和外部數據，管理上下文和響應，並測試智能體以滿足業務需求。

本次由講師指導的hong-kong培訓（線上或線下）面向中級/高級開發人員和技術專業人員，旨在幫助他們使用OpenClaw構建和運行實用的AI代理，通過聊天和工具集成來自動化工作。

培訓結束後，學員將能夠：安裝和配置OpenClaw，連接LLM提供商，使用和調整技能以實現自動化，並應用基本的安全和操作護欄。

本次由講師主導的hong-kong培訓（線上或線下）面向希望使用 Pi 構建輕量級、可自定義的終端代理工作流的高級開發人員。

培訓結束後，參與者將能夠安裝 Pi，使用 TypeScript 技能擴展它，調整工作流以適應團隊標準，並通過 npm 分享擴展。

hong-kong的此次講師主導的線上或線下培訓，面向希望使用Pi Coding Agent生成代碼、審查變更並簡化基於終端的開發工作流的開發人員。

完成本次培訓後，參與者將能夠：解釋Pi Coding Agent概念，設置並有效使用該工具，將其應用於實際編碼任務，並採用安全的團隊工作流。