課程中將使用哪些主流的深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）來訓練 AI 模型？

Google AI Agents 密集課程：模型訓練框架聚焦

在 Google 的「5 天 AI Agents 密集課程」中，學員將深入研究模型訓練的各種技術，並理解模型作為 AI Agents 運作基石的重要性，因為模型是決策和行動的依據。課程目標是幫助學員掌握如何根據任務需求選擇、訓練及優化模型，以確保模型能夠準確且有效地執行各項任務。課程中將會使用如 TensorFlow 或 PyTorch 等主流深度學習框架。

課程重點：主流框架應用與模型架構選擇

課程中，學員將會學習如何根據不同的任務需求，選擇最適合的模型架構，例如 Transformer、RNN 或 CNN 等。透過 TensorFlow 或 PyTorch 等主流工具，進行實際的模型訓練，旨在提高模型的準確性和效率。這部分的學習將使學員能夠根據不同的應用場景，靈活運用這些框架。

課程重點：模型優化技術與性能提升

除了基礎的模型訓練外，課程還會著重於模型優化技術的教學，包括調整模型參數、使用正則化技術以及優化算法等，從而全面提升模型的性能和泛化能力。透過這些深入的學習，學員將能充分利用模型，構建出高效且可靠的 AI Agents，並能應對實際應用中可能出現的各種挑戰。