Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications培訓

這種以講師為主導的 香港（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。

這種以講師為主導的香港（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。

這種以講師為主導的香港（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。

這種以講師為主導的現場培訓香港（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。

這種由講師指導的 香港（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。

這種以講師為主導的香港（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。