hong-kong現場Supervised Learning培訓

這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向具有不同專業水平的參與者，他們希望利用 Google 的 AutoML 平臺為各種應用程式構建定製的聊天機器人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解聊天機器人開發的基礎知識。
• 流覽 Google 雲平臺並訪問 AutoML。
• 為訓練聊天機器人模型準備數據。
• 使用 AutoML 訓練和評估自定義聊天機器人模型。
• 將聊天機器人部署並整合到各種平台和管道中。
• 隨時間推移監控和優化聊天機器人性能。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向中級專業人士，旨在幫助他們應用AI驅動的預測性維護技術，以提高生產效率並減少意外設備故障。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在半導體制造中實施AI模型以預測設備故障。
• 分析維護數據，識別潛在問題的模式和趨勢。
• 將AI驅動的預測性維護集成到現有的製造工作流程中。
• 通過主動設備管理減少停機時間和維護成本。

本次由講師指導的線下或線上培訓，旨在幫助初學者理解並應用人工智能技術於半導體制造行業。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解人工智能的基本原理及其在半導體制造中的應用。
• 識別半導體制造中可有效應用人工智能的領域。
• 利用人工智能工具和技術提升生產效率與質量控制。
• 實施基本的人工智能模型以優化製造流程。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向具有機器學習背景的技術參與者，旨在通過AutoML框架優化模型，以檢測大數據中的複雜模式。

此講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向 希望學習如何使用 RapidMiner 估計和預測值並利用分析工具進行時間序列預測的中級數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 學習應用 CRISP-DM 方法，選擇合適的機器學習演算法，並增強模型構建和性能。
• 使用 RapidMiner 估計和預測值，並利用分析工具進行時間序列預測。

這門由講師指導的hong-kong（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。

這種由 講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 DataRobot 的機器學習功能自動化、評估和管理預測模型的數據科學家和數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 DataRobot 中載入數據集以分析、評估和品質檢查數據。
• 構建和訓練模型以識別重要變數並滿足預測目標。
• 解釋模型以創建有助於做出業務決策的寶貴見解。
• 監控和管理模型以保持優化的預測性能。

這種講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向數據科學家、數據分析師和開發人員，他們希望探索 AutoML 產品和功能，以最少的工作量創建和部署自定義 ML 訓練模型。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 探索 AutoML 產品線，為各種數據類型實施不同的服務。
• 準備和標記數據集以創建自定義 ML 模型。
• 訓練和管理模型以生成準確、公平的機器學習模型。
• 使用經過訓練的模型進行預測，以滿足業務目標和需求。

本課程爲講師指導的（線上或線下）培訓，面向希望使用Google的ML Kit構建專爲移動設備優化的機器學習模型的開發者。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始爲移動apps開發機器學習功能。
• 使用ML Kit API將新的機器學習技術集成到Android和iOS apps中。
• 使用ML Kit SDK增強和優化現有apps，進行設備端處理和部署。