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Generative AI and Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這個由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解生成式 AI 原理和 LLM 在商業環境中應用的中級 AI 專業人員、業務分析師和技術領導者。參與者將了解變壓器、提示工程以及將這些模型部署到實際解決方案時的道德考慮。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成式 AI 和大型語言模型的基本原理。
  • 為特定業務應用程式實施和微調 LLM。
  • 應用快速工程技術以實現最佳模型輸出。
  • 識別 LLM 部署中的道德注意事項並管理風險。
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Ethical Deployment of LLMs

 7 時間：
這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望瞭解和駕馭 LLM 道德景觀的中級 AI 專業人員和倫理學家、數據科學家和工程師，以及政策制定者和利益相關者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 確定與 LLM 相關的道德問題和挑戰。
  • 將道德框架和原則應用於 LLM 部署。
  • 評估 LLM 的社會影響並降低潛在風險。
  • 制定負責任的人工智慧開發和使用戰略。
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Cross-Lingual LLMs

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向中級 NLP 從業者和數據科學家、內容建立者和翻譯人員，以及希望使用 LLM 進行語言翻譯和創建多語言內容的全球企業。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解LLM跨語言學習和翻譯的原則。
  • 實現 LLM 以在各種語言之間翻譯內容。
  • 創建和管理用於訓練 LLM 的多語言數據集。
  • 制定保持翻譯一致性和品質的策略。
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Natural Language Processing (NLP) with Google Colab

 14 時間：
這個由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望在 Google Colab 中使用 Python 應用 NLP 技術的中級數據科學家和開發人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解自然語言處理的核心概念。
  • 預處理和清理 NLP 任務的文字數據。
  • 使用 NLTK 和 SpaCy 庫執行情感分析。
  • 使用 Google Colab 處理文本數據，以實現可擴展的協作式開發。
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓在 台灣（在線或現場）面向高級 AI 研究人員和政策制定者，他們希望探索 AI 開發的道德影響，並學習如何在構建 AI 解決方案時應用道德準則 LangChain。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 用 LangChain 識別 AI 開發中的關鍵道德問題。
  • 瞭解 AI 對社會和決策過程的影響。
  • 制定構建公平透明的 AI 系統的策略。
  • 在基於 LangChain 的專案中實施合乎道德的 AI 準則。
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LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓台灣（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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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps

 14 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望利用 LangChain 創建直觀且使用者友好的 Web 應用程式的中級 Web 開發人員和 UX 設計人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LangChain 的基本概念及其在增強 Web 用戶體驗中的作用。
  • 在 Web 應用程式中實現 LangChain 以建立動態和回應式介面。
  • 將 API 整合到 Web 應用程式中，以提高交互性和用戶參與度。
  • 使用 LangChain 的高級自定義功能優化用戶體驗。
  • 分析使用者行為數據以微調 Web 應用程式性能和體驗。
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Google Gemini AI for Data Analysis

 21 時間：
這種以講師為主導的台灣（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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Automating Workflows with LangChain and APIs

 14 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解如何使用 LangChain 和 API 自動執行重複性任務和工作流的初級業務分析師和自動化工程師。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解與 LangChain 集成的 API 的基礎知識。
  • 使用 LangChain 和 Python 自動執行重複的工作流程。
  • 利用 LangChain 連接各種 API 以實現高效的業務流程。
  • 使用 API 和 LangChain 的自動化功能創建和自動化自定義工作流程。
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SLMs for Smart Cities: Urban Planning and Management with AI

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望在智慧城市專案中實施 Small Language Models (SLMs) 以改善城市生活的中級城市規劃師、城市管理者和智慧城市解決方案開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解SLM在智慧城市中的應用。
  • 將SLM與城市數據集集成，以增強決策能力。
  • 制定在城市管理系統中部署可持續土地管理的戰略。
  • 評估SLM對城市規劃和智慧城市解決方案的影響。
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（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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LangChain for Data Analysis and Visualization

 14 時間：
這種講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 LangChain 來增強其數據分析和可視化能力的中級數據專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 LangChain 自動檢索和清理數據。
  • 使用 Python 和 LangChain 進行高級數據分析。
  • 使用 Matplotlib 和其他與 LangChain 集成的 Python 庫創建可視化。
  • 利用 LangChain 從數據分析中生成自然語言洞察。
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SLMs for Educational Tech: Tailoring AI for Learning and Development

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望將 Small Language Models (SLMs) 集成到教育平臺以增強教學過程的教育中級教育技術人員、教學設計師和 AI 開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解SLM在教育技術中的作用。
  • 使用SLM設計 AI 驅動的學習體驗。
  • 在各種教育環境中實施SLM。
  • 評估SLM在學習成果方面的有效性。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（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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Integrating LangChain with Cloud Services

 14 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場現場培訓（在線或現場）面向高級數據工程師和 DevOps 專業人員，他們希望通過將 LangChain 的功能與各種雲服務集成來利用 LangChain 的功能。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 與 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要雲平臺集成 LangChain。
  • 利用基於雲的 API 和服務來增強 LangChain 驅動的應用程式。
  • 擴展對話代理並將其部署到雲中，以實現即時交互。
  • 在雲環境中實施監控和安全最佳實踐。
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Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

 21 時間：
這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望將小型語言模型直接部署到處理能力有限的設備上的中級 IT 專業人員，為各個領域的創新應用開闢了可能性。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解在緊湊型硬體上實施 AI 的挑戰和解決方案。
  • 優化和壓縮 AI 模型，實現高效的設備端部署。
  • 利用現代 AI 框架和工具實現設備上的模型。
  • 為行動和物聯網設備設計和開發即時 AI 應用程式。
  • 評估並確保設備上 AI 系統的安全性和隱私性。
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Introduction to Google Gemini AI

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（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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Building Conversational Agents with LangChain

 14 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望加深對對話代理的理解並將 LangChain 應用於實際用例的中級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LangChain 的基礎知識及其在構建對話代理中的應用。
  • 使用 LangChain 開發和部署對話代理。
  • 將對話代理與 API 和外部服務整合。
  • 應用 Natural Language Processing (NLP) 技術來提高對話代理的性能。
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Text Summarization and Content Generation with AI (NLG)

 21 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望獲得使用 NLG 自動進行文本摘要和內容生成的實踐技能的中級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 NLG 用於文本摘要和內容生成的核心原則。
  • 實施 NLG 模型來匯總大型文檔和文章。
  • 利用 GPT 等預先訓練的 NLG 模型創建內容。
  • 應用高級技術來微調 NLG 模型以執行特定內容生成任務。
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Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models

 21 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望專注於 NLU 尖端深度學習技術的高級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 NLU 和 NLP 模型之間的主要區別。
  • 將高級深度學習技術應用於 NLU 任務。
  • 探索 Transformer 和 Attention 機制等深層架構。
  • 利用 NLU 的未來趨勢來構建複雜的 AI 系統。
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Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

 21 時間：
這種以講師為主導的現場培訓台灣（在線或現場）面向高級機器學習工程師和 AI 研究人員，他們希望使用功能強大且環保的小型語言模型開發節能 AI 解決方案。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解人工智慧對能源消耗和環境的影響。
  • 應用模型壓縮和優化技術來減少 AI 模型的大小和能耗。
  • 利用高能效的硬體和軟體框架進行 AI 部署。
  • 實施可持續人工智慧發展的最佳實踐。
  • 宣導並促進人工智慧行業的可持續實踐。
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Generative AI with Large Language Models (LLMs)

 21 時間：
這種以講師為主導的台灣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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AI Automation with n8n and LangChain

 14 時間：
這種以講師為主導的><loc（在線或現場）實時培訓面向希望在不編寫大量代碼的情況下使用 AI 自動化任務和流程的所有技能水準的開發人員和 IT 專業人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 n8n 的可視化程式設計介面設計和實現複雜的工作流程。
  • 使用 LangChain 將 AI 功能整合到工作流中。
  • 為各種用例構建自定義聊天機器人和虛擬助手。
  • 使用 AI 代理執行高級數據分析和處理。
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AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants

 21 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握用於聊天機器人和虛擬助手應用程式的 AI 驅動型 NLG 技術的高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解對話式 AI 的 NLG 的核心原則。
  • 利用深度學習技術增強聊天機器人對話生成。
  • 將 GPT-3 等最先進的 NLG 模型整合到聊天機器人框架中。
  • 應用情境化 AI 來提高對話的連貫性和流暢性。
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AI for Semantic Understanding, Contextual AI, and NLU

 14 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望探索 NLU 和語義理解前沿技術的高級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解語義理解和情境化 AI 的原則。
  • 使用最先進的模型，如 transformer 和預先訓練的語言模型。
  • 實施 NLU 技術以提高 AI 語言理解能力。
  • 開發利用語義分析和情境化 AI 的應用程式。
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Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

 14 時間：
這種由講師指導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向中級數據科學家、機器學習和 AI 研究人員，他們希望使用小型語言模型創建引人入勝且高效的 AI 驅動的對話體驗。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解對話式 AI 的基礎知識和 SLM 的作用。
  • 設計和實現以使用者為中心的 AI 交互。
  • 開發和訓練用於互動式應用程式的 SLM。
  • 使用適當的指標評估和提高人機通信的有效性。
  • 在實際場景中部署可擴展且符合道德規範的 AI 驅動的對話介面。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓台灣（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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LangChain Fundamentals

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望學習LangChain核心概念和架構並獲得構建AI驅動應用程式的實用技能的初級到中級開發人員和軟體工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 掌握LangChain的基本原理。
  • 設置和配置LangChain環境。
  • 了解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 （LLM） 互動。
  • 使用LangChain開發簡單的應用程式。
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Advanced Techniques in Natural Language Generation (NLG)

 14 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望提高使用高級 NLG 方法生成高品質、類似人類文本的技能的中級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成自然語言文本的高級技術。
  • 為 NLG 實施和微調基於 transformer 的模型。
  • 優化 NLG 輸出的流暢性、連貫性和相關性。
  • 使用自動化和人工指標評估生成文本的品質。
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Advanced Techniques in NLU for AI

 14 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望加深現代 NLU 技術專業知識的中級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 為 AI 系統實施高級 NLU 技術。
  • 利用深度學習模型進行語義理解。
  • 在複雜應用程式中執行意圖識別和分類。
  • 利用最先進的工具（如 Hugging Face Transformers）執行 NLU 任務。
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Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

 28 時間：
這種以講師為主導的 台灣（在線或遠端）實時培訓面向希望創建和應用為特定領域（如法律、醫學和技術領域）量身定製的小型語言模型的中級數據科學家和機器學習工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解特定領域語言模型的重要性和應用。
  • 整理和預處理用於模型訓練的專用數據集。
  • 為特定於領域的應用程式訓練和微調語言模型。
  • 使用領域相關指標對模型進行評估和基準測試。
  • 在實際場景中部署特定於領域的語言模型。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解微調的原理及其應用。
  • 準備數據集以微調預訓練模型。
  • 為 NLP 任務微調大型語言模型 （LLM）。
  • 優化模型性能並解決常見挑戰。
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
  • 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
  • 優化超參數以提高模型性能。
  • 在實際場景中評估和部署微調的模型。
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Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向數據科學家、機器學習工程師、NLP 研究人員和 AI 愛好者，他們希望瞭解 GPT 模型的內部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，並學習如何利用這些模型完成他們的 NLP 任務。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成式預訓練轉換器背後的關鍵概念和原則。
  • 理解GPT模型的架構和訓練過程。
  • 利用 GPT-3 完成文字生成、完成和翻譯等任務。
  • 探索 GPT-4 的最新進展及其潛在應用。
  • 將 GPT 模型應用於他們自己的 NLP 專案和任務。
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LangChain: Building AI-Powered Applications

 14 時間：
這種由講師指導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望使用LangChain框架構建AI驅動的應用程式的中級開發人員和軟體工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
  • 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 （LLM） 集成。
  • 使用 LangChain 構建模組化 AI 應用程式。
  • 排查LangChain應用程式中的常見問題。
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Introduction to Natural Language Generation (NLG)

 14 時間：
這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望學習 NLG 基礎知識及其在 AI 和內容生成中的作用的初級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解自然語言生成的基本概念。
  • 探索 NLG 在各個行業的應用。
  • 瞭解使用 AI 生成類人文本的基本技術。
  • 使用 Python 個庫和模型生成文字。
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Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（現場或現場）面向希望學習 NLU 基礎知識以及它如何融入更大的 NLP 領域的初級參與者。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Natural Language Understanding (NLU) 的基本概念。
  • 區分 NLU 和 NLP。
  • 探索語言解釋和上下文理解的基本技術。
  • 將 NLU 技術應用於簡單的文字處理任務。
更多...

Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 時間：
這種以講師為主導的 台灣（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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NLP: Natural Language Processing with R

 21 時間：
據估計，非結構化數據佔所有數據的 90% 以上，其中大部分是文本形式。博客文章、推文、社交媒體和其他數位出版物不斷添加到這個不斷增長的數據主體中。 這個由講師指導的現場課程圍繞著從這些數據中提取見解和意義。利用 R Language 和 Natural Language Processing (NLP) 庫，我們結合了計算機科學、人工智慧和計算語言學的概念和技術，從演算法上理解文本數據背後的含義。根據客戶要求提供各種語言的數據樣本。 在培訓結束時，參與者將能夠準備來自不同來源的數據集（大小），然後應用正確的演算法來分析和報告其重要性。 課程形式
  • 部分講課，部分討論，大量的實踐練習，偶爾的測試以衡量理解
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Natural Language Processing (NLP) with Python

 28 時間：
本課程將語言學家或程序員介紹給Python NLP。在本課程中，我們將主要使用nltk.org（自然語言工具包），但我們也將使用與NLP相關且有用的其他庫。目前我們可以在Python 2.x或Python 3.x中開展本課程。例如英語或普通話（普通話）。如果在預訂前同意，也可以提供其他語言。
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Artificial Intelligence (AI) Overview

 7 時間：
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。
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AI Awareness for Telecom

 14 時間：
人工智慧是一組技術，用於構建智慧系統，能夠理解數據和圍繞數據的活動，以做出“智能決策”。對於 Telecom 提供商來說，構建利用 AI 的應用程式和服務可以為改進維護和網路優化等領域的運營和服務打開大門。 在本課程中，我們將研究構成 AI 的各種技術以及使用它們所需的技能集。在整個課程中，我們將研究人工智慧在 Telecom 行業中的具體應用。 觀眾
  • 網路工程師
  • 網路運營人員
  • Telecom 技術經理
課程形式
  • 部分講座，部分討論，實踐練習
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 時間：
本課程面向希望在其應用程式中理解和實施人工智慧的開發人員和數據科學家。 特別關注數據分析、分散式人工智慧和自然語言處理。
更多...

Building Chatbots in Python

 21 時間：
ChatBots是通過聊天界面自動模擬人類響應的計算機程序。 ChatBots通過為用戶交互提供更簡單，更快捷的選項，幫助組織最大限度地提高運營效率。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何在Python構建聊天機器人。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解構建聊天機器人的基礎知識
  • 使用Python構建，測試，部署和排除各種聊天機器人的故障
聽眾
  • 開發商
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
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Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

 28 時間：
在這個由講師指導的台灣現場培訓中，參與者將學習使用Python 庫進行NLP，因為他們創建了一個處理 一組圖片並生成標題的應用程式。  在培訓結束時，參與者將能夠：
  •  使用 Python 庫為 NLP 設計和編寫 DL。
  • 創建 Python 代碼，讀取大量圖片並生成關鍵字。
  • 創建 Python 代碼，用於 從檢測到的關鍵字生成標題。
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Natural Language Processing (NLP) - AI/Robotics

 21 時間：
這個基于課堂的培訓課程將結合人工智能和機器人在商業中的應用，探索NLP技術。代表們將使用Python進行基于計算機的示例和案例研究解決練習
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Natural Language Processing (NLP) with Deep Dive in Python and NLTK

 35 時間：
在培訓結束時，代表們應該充分掌握基本的 Python 概念，並且應該能夠充分使用 NLTK 來實現大部分基於 NLP 和 ML 的操作。該培訓不僅旨在提供執行知識，還旨在提供其中技術的邏輯和操作知識。
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Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望使用spaCy處理大量文本以查找模式和獲得見解的開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝並配置spaCy。
  • 了解spaCy的Natural Language Processing (NLP) 。
  • 從大規模數據源中提取模式並獲取業務洞察。
  • 將spaCy庫與現有Web和遺留應用程序集成。
  • 將spaCy部署到實時生產環境以預測人類行為。
  • 使用spaCy預處理Deep Learning文本
課程格式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
  • 要了解有關spaCy的更多信息，請訪問：https：//spacy.io/
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Text Summarization with Python

 14 時間：
在 Python Machine Learning 中，文本摘要功能能夠讀取輸入文本並生成 文本 摘要。此功能 可從 命令列使用，也可以作為 Python API/庫使用 。一個令人興奮的應用是快速創建執行摘要; 這對於需要 在生成報告和演示文稿之前查看 大量 文本數據的組織特別有用。 在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習 使用  Python創建 一個簡單的應用程式，該應用程式會自動生成輸入 文本的摘要。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用匯總文本的命令行工具。
  •  使用 Python 庫設計和 創建文字摘要 代碼。
  • 評估三個 Python 摘要 庫： sumy 0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17
觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
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Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

 35 時間：
TensorFlow ™是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。 SyntaxNet是TensorFlow的神經網絡自然語言處理框架。 Word 2Vec用於學習單詞的矢量表示，稱為“單詞嵌入”。 Word 2vec是一種特別計算有效的預測模型，用於學習原始文本中的單詞嵌入。它有兩種形式，連續Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。 使用串聯，SyntaxNet和Word 2Vec允許用戶從自然語言輸入生成學習嵌入模型。 聽眾 本課程面向打算在TensorFlow圖中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的開發人員和工程師。 完成本課程後，代表們將：
  • 了解TensorFlow的結構和部署機制
  • 能夠執行安裝/生產環境/架構任務和配置
  • 能夠評估代碼質量，執行調試，監控
  • 能夠實現高級生產，如培訓模型，嵌入術語，構建圖形和記錄
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Python for Natural Language Generation (NLG)

 21 時間：
In this instructor-led, live training in 台灣, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content. By the end of this training, participants will be able to:
  • Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
  • Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
  • Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
  • Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
  • Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
  • Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
  • Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.
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亨特很棒，非常有吸引力，知識淵博，風度翩翩。 做得很好。

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