Geavanceerde AI-technieken voor automatisering van halfgeleiderontwerp Training Cursus

In deze cursus wordt aandacht besteed aan kunstmatige intelligentie – met name machine learning en deep learning – binnen de automobielsector. Deelnemers leren welke technologieën er zijn en hoe ze mogelijk kunnen worden toegepast in verschillende contexten in een auto: van eenvoudige automatisering en beeldherkenning tot autonome besluitvorming.

Het begrijpen van de basisprincipes van kunstmatige intelligentie laat zien hoe deze technologie digitale strategieën, automatisering en besluitvorming binnen organisaties drastisch verandert. Deze cursus behandelt essentiële concepten zoals de geschiedenis van AI, methoden voor probleemoplossing, kennisrepresentatie, redenering onder onzekerheid en verschillende vormen van machine learning; daarnaast aandacht voor communicatie, waarneming en zelfstandige actie. U leert als manager of architect hoe u kansen op transformatie door AI kunt beoordelen, nieuwe technologische ontwikkelingen evalueren en praktische intelligente oplossingen integreren om de bedrijfsagiliteit te vergroten.

Kunstmatige neuronale netwerken (ANN's) zijn computationele modellen die worden gebruikt bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentiesystemen die in staat zijn tot het uitvoeren van ‘intelligente’ taken. Deze netwerken vinden veel toepassing in machine learning-toepassingen, die op hun beurt een vorm van kunstmatige intelligentie zijn. Diep leren is zelfs een onderdeel binnen machine learning.

In deze cursus 'Toegepaste AI: van de grond af aan ontwikkelen in Python' leren programmeurs en data-analisten fundamentele technieken om machine learning-oplossingen volledig zelf te bouwen met behulp van Python. Er komen de basisprincipes van supervisiede leer (classificatie en regressie), onsupervisiede leer (clustering en afwijkingendetectie) en geavanceerde neural netwerkarchitecturen aan bod. Daarnaast wordt ingegaan op beproefde methoden voor het gebruik van scikit-learn, Apache Spark MLlib en Jupyter Notebooks bij praktische AI-ontwikkeling. De cursus helpt professionals bij het implementeren van bruikbare machine learning-modellen, het evalueren van de beperkingen van algoritmen en het voltooien van toepassingsgerichte projecten die daadwerkelijke problemen oplossen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) richt zich op deelnemers met verschillende niveaus van expertise die gebruik willen maken van het Google AutoML-platform om zelfgemaakte chatbots te ontwikkelen voor diverse toepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van chatbotontwikkeling begrijpen.
• Het Google Cloud Platform beheersen en AutoML gebruiken.
• Gegevens voorbereiden voor het trainen van chatbotmodellen.
• Aangepaste chatbotmodellen trainen en evalueren met behulp van AutoML.
• Chatbots implementeren en integreren in diverse platforms en kanalen.
• De prestaties van chatbots monitoren en continu optimaliseren.

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen ontdekken om complexe visiemodellen te ontwikkelen via Google Colab.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Convolutieneurale netwerken (CNN's) bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab gebruiken voor het efficiënt ontwikkelen van modellen in de cloud op schaalbare wijze.
• Technieken toepassen voor beeldvoorbereiding bij computervisietaken.
• Computervisiemodellen implementeren voor praktische toepassingen.
• Transfer learning benutten om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van beeldclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

Tijdens deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) krijgen deelnemers een introductie tot het gebied van patroonherkenning en machine learning. Er wordt aandacht besteed aan praktische toepassingen binnen statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, data mining en bio-informatica.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De belangrijkste statistische methoden toe te passen op patroonherkenning.
• Essentiële modellen zoals neurale netwerken en kernmethoden te gebruiken voor data-analyse.
• Gevorderde technieken toe te passen bij het oplossen van complexe problemen.
• De voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Diep versterkt leren (Deep Reinforcement Learning, DRL) combineert de principes van versterkt leren met deep learning-architecturen. Dit stelt agenten in staat om beslissingen te nemen door te interageren met hun omgeving. Deze techniek vormt de basis voor veel moderne AI-voortgangen, zoals zelfrijdende voertuigen, robotbesturing, algoritmisch beleggen en adaptieve aanbevelingssystemen. DRL maakt het mogelijk dat een kunstmatige agent strategieën leert, beleidslijnen optimaliseert en zelfstandig beslissingen neemt op basis van proefondervindelijk leren via beloningsmechanismen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op middenniveau die de technieken van Diep versterkt leren willen toepassen om intelligente agenten te bouwen die zelfstandig kunnen beslissen in complexe omgevingen.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• De theoretische basis en wiskundige principes van versterkt leren begrijpen.
• Belangrijke RL-algoritmen implementeren, waaronder Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic-methoden.
• Diep versterkte leeragenten bouwen en trainen met behulp van TensorFlow of PyTorch.
• DRL toepassen in praktische situaties zoals spelletjes, robotica en optimalisatieproblemen.
• Trainingprestaties troubleshooten, visualiseren en optimaliseren met moderne hulpmiddelen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en begeleide discussies.
• Praktische oefeningen en implementatievoorbeelden.
• Live-coderingdemonstraties en projectgerichte toepassingen.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Wilt u een aangepaste versie van deze training? Bijvoorbeeld met gebruik van PyTorch in plaats van TensorFlow? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars, data scientists en AI-experts met basiskennis die TensorFlow Lite willen gebruiken voor Edge AI-toepassingen.

Aan het einde van de training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van TensorFlow Lite te begrijpen en diens rol binnen Edge AI te doorgronden.
• AI-modellen te ontwikkelen en te optimaliseren met TensorFlow Lite.
• Deze modellen op diverse edge-apparaten uit te rollen.
• Juiste hulpmiddelen en technieken toe te passen bij modelconversie en -optimalisatie.
• Praktische Edge AI-oplossingen te realiseren met behulp van TensorFlow Lite.

Kubeflow is een open-sourceplatform dat het eenvoudig maakt om machine learning-werkstromen te ontwikkelen, te trainen en te implementeren op Kubernetes.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een basis- tot middenniveau die betrouwbare ML-werkstromen willen realiseren met Kubeflow.

Na afronding van deze training beschikken deelnemers over de volgende vaardigheden:

• Kennis nemen van het Kubeflow-ecosysteem en de kerncomponenten.
• Reproduceerbare werkstromen opzetten met behulp van Kubeflow Pipelines.
• Schaalbare trainingstaken uitvoeren op Kubernetes.
• Machine learning-modellen efficiënt afleveren via Kubeflow Serving.

Opzet van de cursus

• Begeleide presentaties en gezamenlijke discussies.
• Praktische oefeningen met reële Kubeflow-componenten.
• Concrete opdrachten om end-to-end ML-werkstromen te ontwerpen en implementeren.

Individuele aanpassingsmogelijkheden

• Deze training kan naar wens aangepast worden zodat deze volledig aansluit bij de technologische behoeften en specifieke projectdoelstellingen van uw team.

Dit live, door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Kubeflow installeren en configureren in een eigen infrastructuur (on-premise) en in de cloud.
• ML-workflows bouwen, implementeren en beheren op basis van Docker-containers en Kubernetes.
• Hele machine learning-pijplijnen uitvoeren op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks op te starten en te beheren.
• ML-training, hyperparameter-tuning en serving-workloads bouwen over meerdere platforms heen.

Deze door een docent geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten met enige ervaring die willen leren hoe RapidMiner te gebruiken om waarden te schatten en te projecteren, evenals analytische hulpmiddelen toe te passen bij het voorspellen van tijdreeksen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De CRISP-DM-methodologie toe te passen, geschikte machine learning-algoritmen te selecteren en de modellering én prestaties te verbeteren.
• RapidMiner te gebruiken voor het schatten en projecteren van waarden en om analytische hulpmiddelen in te zetten bij tijdreeksvoorspellingen.

Deze cursus begint met het verstrekken van conceptuele kennis over neurale netwerken en algemene machine learning-algoritmen, evenals deep learning (algoritmen en toepassingen).

Het eerste deel (40%) van deze opleiding richt zich vooral op de basisprincipes en helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Het tweede deel (20%) introduceert Theano – een Python-bibliotheek die het eenvoudiger maakt om deep learning-modellen te ontwikkelen.

Het derde deel (40%) is in grote mate gebaseerd op TensorFlow: de API van Googles open source-softwarebibliotheek voor Deep Learning. Alle voorbeelden en praktische oefeningen zullen met TensorFlow worden uitgevoerd.

Doelgroep

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun deep learning-projecten.

Na afronding van deze cursus zullen de deelnemers:

• een goed begrip hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN’s en RNN’s
• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow bevatten
• in staat zijn om installatie-, productie-omgevings- en architectuurtaken uit te voeren
• codekwaliteit kunnen beoordelen, debuggen en bewaken
• geavanceerde productiemethoden kunnen toepassen zoals het trainen van modellen, het bouwen van grafieken en logging

Dit door een docent geleide live-traject Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die de nieuwste XAI-technieken willen leren toepassen op modellen in het domein van diepe leer, met als doel het ontwikkelen van uitlegbaar AI-systemen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De uitdagingen rondom uitlegbaarheid bij diepe leer te begrijpen.
• Geavanceerde XAI-technieken voor neurale netwerken te implementeren.
• De beslissingen van modellen in de diepe leer te interpreteren.
• Het evenwicht tussen prestaties en transparantie te beoordelen.