构建边缘AI解决方案 培训

探索人工智能的基础知识，揭示了智能技术如何重塑企业运营中的数字战略、自动化和决策。涵盖人工智能历史、问题解决框架、知识表示、不确定性推理和机器学习范式的核心概念，同时涉及沟通技能、感知和自主行动。指导高管和架构师评估人工智能驱动的转型机会，评估新兴技术趋势，并整合实用的智能解决方案，以加速业务敏捷性。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望了解AlphaFold工作原理并在实验研究中使用AlphaFold模型作为指导的生物学家。

培训结束后，学员将能够：

• 理解AlphaFold的基本原理。
• 学习AlphaFold的工作原理。
• 学习如何解读AlphaFold的预测结果。

从零开始用Python实现应用人工智能为程序员和数据分析师提供了使用Python从头构建机器学习解决方案的基础技术。涵盖监督学习分类和回归、无监督学习聚类和异常检测以及高级神经网络架构的核心原理。探讨了使用scikit-learn、Apache Spark MLlib和Jupyter笔记本进行实践AI开发的成熟方法。帮助专业人员实现实用的ML模型，评估算法局限性，并完成解决实际问题的应用项目。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向具有不同专业水平的参与者，他们希望利用 Google 的 AutoML 平台为各种应用程序构建定制的聊天机器人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解聊天机器人开发的基础知识。
• 浏览 Google 云平台并访问 AutoML。
• 为训练聊天机器人模型准备数据。
• 使用 AutoML 训练和评估自定义聊天机器人模型。
• 将聊天机器人部署并集成到各种平台和渠道中。
• 随时间推移监控和优化聊天机器人性能。

这门由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，介绍了模式识别和机器学习的领域，并涵盖了统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学中的实际应用。

通过本培训，参与者将能够：

• 应用核心统计方法于模式识别。
• 使用神经网络和核方法等关键模型进行数据分析。
• 实施高级技术以解决复杂问题。
• 通过结合不同模型来提高预测准确性。

深度强化学习（DRL）结合了强化学习原理与深度学习架构，使智能体能够通过与环境的交互进行决策。它支撑了许多现代人工智能的进步，如自动驾驶汽车、机器人控制、算法交易和自适应推荐系统。DRL允许人工智能体通过学习策略、优化策略，并基于试错法使用奖励机制进行自主决策。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级开发者和数据科学家，旨在帮助他们学习和应用深度强化学习技术，构建能够在复杂环境中进行自主决策的智能体。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解强化学习的理论基础和数学原理。
• 实现关键强化学习算法，包括Q学习、策略梯度和Actor-Critic方法。
• 使用TensorFlow或PyTorch构建和训练深度强化学习智能体。
• 将DRL应用于游戏、机器人和决策优化等实际场景。
• 使用现代工具进行故障排除、可视化和优化训练性能。

课程形式

• 互动讲座与引导讨论。
• 动手练习与实操实现。
• 实时编码演示与基于项目的应用。

课程定制选项

• 如需定制本课程（例如使用PyTorch替代TensorFlow），请联系我们安排。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发者、数据科学家和AI从业者，旨在帮助他们利用TensorFlow Lite开发Edge AI应用。

通过本培训，学员将能够：

• 理解TensorFlow Lite的基础知识及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite开发和优化AI模型。
• 在各种边缘设备上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型转换和优化的工具与技术。
• 使用TensorFlow Lite实现实际的Edge AI应用。

本讲师引导的培训课程在中国进行（线上或线下），面向开发者和数据科学家，旨在帮助其在Kubernetes上构建、部署和管理机器学习工作流。

完成本课程后，参与者将能够：

• 在本地（on-premise）和云端安装并配置Kubeflow。
• 基于Docker容器和Kubernetes构建、部署和管理ML工作流。
• 在多种架构和云环境中运行完整的机器学习流水线。
• 使用Kubeflow生成并管理Jupyter笔记本。
• 在多个平台上构建ML训练、超参数调优及推理服务工作负载。

此讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向 希望学习如何使用 RapidMiner 估计和预测值并利用分析工具进行时间序列预测的中级数据分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 学习应用 CRISP-DM 方法，选择合适的机器学习演算法，并增强模型构建和性能。
• 使用 RapidMiner 估计和预测值，并利用分析工具进行时间序列预测。

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望探索深度学习模型的先进 XAI 技术的高级专业人员，重点是构建可解释的 AI 系统。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解深度学习中可解释性的挑战。
• 为神经网路实施高级 XAI 技术。
• 解释深度学习模型做出的决策。
• 评估性能和透明度之间的权衡。