深度學習強化學習與Python培訓

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

本課程是為經理、解決方案架構師、創新官、首席技術官、軟體架構師以及任何對應用人工智慧概述及其發展的最新預測感興趣的人創建的。

本課程為講師指導的香港（線上或線下）培訓，旨在幫助初學者學習概率、統計、編程和機器學習的基本概念，並將其應用於人工智能開發。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 理解概率和統計的基本概念，並將其應用於現實場景。
• 編寫並理解程序化、函數式和面向對象的編程代碼。
• 實施機器學習技術，如分類、聚類和神經網絡。
• 使用規則引擎和專家系統開發人工智能解決方案，以解決問題。

人工神經網路是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智慧”任務的 Artificial Intelligence (AI) 系統。Neural Networks 通常用於 Machine Learning （ML） 應用程式，這些應用程式本身就是 AI 的一種實現。Deep Learning 是 ML 的一個子集。

這是一個為期 4 天的課程，介紹人工智慧及其應用。完成本課程后，可以選擇額外有一天的時間來開展 AI 專案。 

這是一個為期 4 天的課程，介紹了 AI 及其使用 Python 程式設計語言的應用程式。完成本課程后，可以選擇額外有一天的時間來開展 AI 專案。 

這門由講師指導的香港（線上或線下）培訓課程，針對中級數據科學家和統計學家，旨在幫助他們準備數據、建立模型，並在其專業領域中有效應用機器學習技術。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解並實現各種Machine Learning算法。
• 為機器學習應用準備數據和模型。
• 進行事後分析並有效可視化結果。
• 將機器學習技術應用於現實世界中的特定行業場景。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

這種由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Chainer 在 Python 中構建和訓練神經網路，同時使代碼易於調試的研究人員和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始開發神經網路模型。
• 使用易於理解的原始程式碼定義和實現神經網路模型。
• 執行範例並修改現有演算法以優化深度學習訓練模型，同時利用 GPU 實現高性能。

這門由講師指導的香港（線上或線下）培訓課程，介紹了模式識別和機器學習的領域，並涵蓋了統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物信息學中的實際應用。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 應用核心統計方法於模式識別。
• 使用神經網絡和核方法等關鍵模型進行數據分析。
• 實施高級技術以解決複雜問題。
• 通過結合不同模型來提高預測準確性。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向高級機器學習工程師和AI研究人員，旨在幫助他們應用RLHF技術微調大型AI模型，以實現更高的性能、安全性和一致性。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解RLHF的理論基礎及其在現代AI開發中的重要性。
• 基於人類反饋實現獎勵模型，以指導強化學習過程。
• 使用RLHF技術微調大型語言模型，使其輸出與人類偏好一致。
• 應用最佳實踐，擴展RLHF工作流程以用於生產級AI系統。

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。

在這次由講師主導的線下培訓中，學員將學習如何使用Matlab設計、構建並可視化用於圖像識別的卷積神經網絡。

通過本次培訓，學員將能夠：

• 構建深度學習模型
• 自動化數據標註
• 使用來自Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多個GPU、雲端或集羣進行數據訓練

受衆

• 開發者
• 工程師
• 領域專家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

這種由 香港 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望超越傳統機器學習方法的數據科學家，教授計算機程式在不使用標記數據和大數據集的情況下解決問題（解決問題）。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並應用實現 Reinforcement Learning 所需的庫和程式設計語言。
• 創建一個能夠通過反饋而不是通過監督學習來學習的軟體代理。
• 對代理程式進行程式設計，以解決決策順序和有限的問題。
• 將知識應用於設計軟體，該軟體可以以類似於人類學習的方式進行學習。

本次由讲师指导的香港（线上或线下）培训面向希望深入了解强化学习及其在AI开发中实际应用的高级专业人士，使用Google Colab。

培训结束后，学员将能够：

• 理解强化学习算法的核心概念。
• 使用TensorFlow和OpenAI Gym实现强化学习模型。
• 开发通过试错学习的智能代理。
• 使用Q学习和深度Q网络（DQNs）等高级技术优化代理性能。
• 使用OpenAI Gym在模拟环境中训练代理。
• 部署强化学习模型以应用于实际场景。