hong-kong現場AI工程培訓

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向中級到高級的AI專業人員和軟件開發人員，旨在幫助他們使用AI和ML構建智能應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI和ML背後的高級概念和技術。
• 分析和可視化數據，爲AI/ML模型的開發提供信息。
• 有效構建、訓練和部署AI/ML模型。
• 創建能夠解決實際問題的智能應用。
• 評估AI應用在各行業中的倫理影響。

這種由講師指導的現場培訓hong-kong（在線或現場）面向希望掌握智慧應用程式複雜性並利用它們解決複雜現實問題的中級到高級數據科學家、工程師和 AI 從業者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 實施和分析深度學習架構。
• 在分散式計算環境中大規模應用機器學習。
• 設計和執行用於決策的強化學習模型。
• 開發用於語言理解的複雜 NLP 系統。
• 利用計算機視覺技術進行圖像和視頻分析。
• 解決人工智慧系統開發和部署中的倫理考慮。

hong-kong的講師授課培訓課程（線上或線下）旨在幫助初級至中級水平的人工智能工程師及軟件開發者，奠定對AI工程原理與實踐的基礎理解。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 掌握人工智能與機器學習的核心概念和技術。
• 使用TensorFlow和PyTorch構建基礎機器學習模型。
• 應用AI技術解決軟件開發中的實際業務問題。
• 利用最佳實踐管理和維護AI項目。
• 識別開發AI系統時的倫理影響與責任。

這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望獲得智慧應用程式以及如何將其應用於各個行業的初級 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解人工智慧的歷史、原理和影響。
• 識別並應用不同的機器學習演算法。
• 有效地管理和分析 AI 應用程式的數據。
• 認識到人工智慧在不同領域的實際應用和局限性。
• 討論人工智慧技術的倫理考慮和社會影響。

這是一個兩天的實作課程，讓學員掌握生成式 AI 工具的實用技能。重點在於有效、安全且一致地在技術與運維工作中使用 AI。課程目標是將 AI 轉變為可靠的日常助手。協助撰寫與優化文件、結構化需求、加速分析與報告。支持問題解決，並流暢化跨職能溝通。學員將學習經過驗證的提示詞模式。透過驗證技術減少錯誤與幻覺。學習輕量治理實務，保護機密資訊與智慧財產權。課程旨在產出立即可用的模板與工作流。並建立可重複的 AI 輔助工作流程。

AI正迅速成為現代產品管理的基礎。它改變了我們發現客戶需求、定義解決方案以及做出決策的方式。正如電力革命改變了工業一樣，人工智慧正在重塑產品的構建、驗證和演進方式。

這是一門由講師帶領的現場培訓（線上或線下）。它面向產品負責人、Scrum Master和敏捷教練。這些人希望了解AI如何增強產品負責人角色，並強化決策能力。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解人工智慧基礎。區分傳統AI與生成式AI（GenAI）。
• 應用產品負責人的七種偏好立場。包括新的Orchestrator立場。利用AI強化每一種立場。例如Visionary、Experimenter或Customer Representative。
• 掌握有效的提示技巧。將AI工具視為具有專業技能的智能協作者。
• 加深對客戶的理解。創建AI支援的Persona，用於假設測試和探索。同時保持與客戶的真實接觸。
• 使用3x3框架等結構化框架，制定並傳達清晰的产品願景。利用AI塑造和視覺化敘事。
• 使用生成式AI工具加速原型製作和假設測試。例如生成模擬圖或產品概念。
• 利用AI工具支援產品決策。根據價值、可行性及用戶影響，分析、優先排序和評估功能。
• 使用AI自動化或委派日常常規任務。如電子郵件、持份者管理、筆記記錄。專注於戰略和創意工作。
• 主導關於AI倫理、偏見和資料安全的討論。確保負責任和可持續的AI採用。
• 識別並設計有價值的AI應用場景。這些場景需 tailored 到特定的產品和组织背景。
• 探索和實驗大約20種不同的AI工具和模型。涵蓋生產力助手、原型平台、生成式視頻、圖像和編碼解決方案。