terug

Advanced Artificial Intelligence (A.I.)

Inschrijven! Inschrijven!
Categorie
Data Activation
Duur
3 dagen
Prijs
 2250,00

Tijdens deze training in Artificial Intelligence (A.I.) duiken we vanuit een praktisch oogpunt diep in de materie. De training is gericht op algemene neurale netwerken, deep learning, Convolutional Neural Network (CNN) en Recurrent Neural Network (RNN). Na deze training ben je in staat om zelf CNN’s te maken om met behulp van ‘noise images’ handgeschreven cijfers te herkennen. Bovendien kun je RNN’s bouwen om een generator voor shakespeareaanse gedichten te maken en aandelenkoersen te voorspellen. Je zult ook de geavanceerde AI-principes en -algoritmen die in de opleiding aan bod komen, begrijpen en kunnen toepassen. Deze training is ideaal voor data scientists die een volgende stap in artificial intelligence willen zetten. Om de training te kunnen volgen, zijn uitgebreide ervaring met Python en algemene kennis van machine learning vereist.

Kortom, in deze training leer je het opzetten en tunen van neurale netwerken. Deep learning met behulp van neurale netwerken is niet alleen in staat om zelfstandig patronen in data te leren, maar heeft in theorie een bijna onbegrensd vermogen om complexe relaties te leren. Dit maakt de modellen veel krachtiger dan de klassieke modellen en maakt het ook een stuk uitdagender om overfitting te voorkomen en het model op een goede manier te hypertunen.

Waarom deze Advanced AI training?

Deze training breidt het opzetten van machine learning modellen uit met diverse deep learning modellen. Het is daarom een ideale training voor data analisten en data scientists die complexere en krachtigere voorspellingen nodig hebben dan ze kunnen bereiken met klassieke machine learning modellen.

Leerdoelen

  • Inzicht in de werking van de bouwstenen van een neuraal netwerk
  • Het gebruiken van Tensorflow 2 om zelf diverse architecturen te kunnen bouwen
  • Het trainen van deep learning modellen
  • Het hypertunen van een deep learning model, en de typische valkuilen bij het hypertunen van dergelijke modellen.
  • Het begrijpen van de noodzaak van andere architecturen bij problemen zoals image recognition en timeseries.
  • Het toepassen van convolutional netwerken en pooling bij het classificeren van afbeeldingen
  • Het begrijpen vande architectuur van diverse Recurrent Neurale Netwerken zoals LSTM en GRU
  • Het voorspellen van timeseries met behulp van Recurrent Neurale Netwerken

Doelgroep

Deze training is bedoeld voor programmeurs, data analisten en data scientists die de meer complexe en meer krachtige modellen dan de klassieke machine learning modellen willen begrijpen en toepassen.

Vereisten

Ervaring met Python is vereist: basale visualisatie en data processing (bijvoorbeeld met behulp van Matplotlib en Pandas). Daarbij is het vereist om ervaring hebben met de basis van het opzetten van een machine learning model, zoals in onze training Basic Machine Learning (het opzetten van solide pipelines voor machine learning modellen in scikit-learn) wordt geleerd. Basale kennis van statistiek is een pré.

Algemeen

Tijdens deze training in Artificial Intelligence (A.I.) duiken we vanuit een praktisch oogpunt diep in de materie. De training is gericht op algemene neurale netwerken, deep learning, Convolutional Neural Network (CNN) en Recurrent Neural Network (RNN). Na deze training ben je in staat om zelf CNN’s te maken om met behulp van ‘noise images’ handgeschreven cijfers te herkennen. Bovendien kun je RNN’s bouwen om een generator voor shakespeareaanse gedichten te maken en aandelenkoersen te voorspellen. Je zult ook de geavanceerde AI-principes en -algoritmen die in de opleiding aan bod komen, begrijpen en kunnen toepassen. Deze training is ideaal voor data scientists die een volgende stap in artificial intelligence willen zetten. Om de training te kunnen volgen, zijn uitgebreide ervaring met Python en algemene kennis van machine learning vereist.

Kortom, in deze training leer je het opzetten en tunen van neurale netwerken. Deep learning met behulp van neurale netwerken is niet alleen in staat om zelfstandig patronen in data te leren, maar heeft in theorie een bijna onbegrensd vermogen om complexe relaties te leren. Dit maakt de modellen veel krachtiger dan de klassieke modellen en maakt het ook een stuk uitdagender om overfitting te voorkomen en het model op een goede manier te hypertunen.

Waarom deze Advanced AI training?

Deze training breidt het opzetten van machine learning modellen uit met diverse deep learning modellen. Het is daarom een ideale training voor data analisten en data scientists die complexere en krachtigere voorspellingen nodig hebben dan ze kunnen bereiken met klassieke machine learning modellen.

Leerdoelen

  • Inzicht in de werking van de bouwstenen van een neuraal netwerk
  • Het gebruiken van Tensorflow 2 om zelf diverse architecturen te kunnen bouwen
  • Het trainen van deep learning modellen
  • Het hypertunen van een deep learning model, en de typische valkuilen bij het hypertunen van dergelijke modellen.
  • Het begrijpen van de noodzaak van andere architecturen bij problemen zoals image recognition en timeseries.
  • Het toepassen van convolutional netwerken en pooling bij het classificeren van afbeeldingen
  • Het begrijpen vande architectuur van diverse Recurrent Neurale Netwerken zoals LSTM en GRU
  • Het voorspellen van timeseries met behulp van Recurrent Neurale Netwerken

Doelgroep

Deze training is bedoeld voor programmeurs, data analisten en data scientists die de meer complexe en meer krachtige modellen dan de klassieke machine learning modellen willen begrijpen en toepassen.

Vereisten

Ervaring met Python is vereist: basale visualisatie en data processing (bijvoorbeeld met behulp van Matplotlib en Pandas). Daarbij is het vereist om ervaring hebben met de basis van het opzetten van een machine learning model, zoals in onze training Basic Machine Learning (het opzetten van solide pipelines voor machine learning modellen in scikit-learn) wordt geleerd. Basale kennis van statistiek is een pré.

Prijs & startdata

Startdatum Locatie Type Prijs
3 dagen
16-12-2021, 09:00- 17:00
17-12-2021, 09:00- 17:00
23-12-2021, 09:00- 17:00
Online
Virtuele Groepstraining  2250,00

Informatie aanvragen

In-company request (NL region)
Lees ons privacy beleid om te begrijpen hoe we uw gegevens verzamelen en beschermen.

Reviews

95%

van de deelnemers raden Quint Academy aan

Geef ons een eerste review!

Latest & Greatest

Events, inzichten en gerelateerde trainingen van de specialisten

Gerelateerde Training
Training

Basic Machine Learning

Meer informatie
Training

Advanced Machine Learning

Meer informatie
Knowledge Sharing
Insight

Data Activatie: Een roadmap op weg naar een succesvolle datastrategie

Meer informatie
Insight

Data Activatie in de Zorg: Hoe Parnassia Groep met succes een datastrategie ontwikkelde

Meer informatie