Diep versterkt leren met Python 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.

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.

Deze door een docent begeleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren machine learning-engineers en AI-onderzoekers die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen af te stemmen op betere prestaties, veiligheid en conformiteit met menselijke verwachtingen.

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

• De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom dit cruciaal is voor moderne AI-ontwikkeling.
• Beloningsmodellen te implementeren die gebaseerd zijn op menselijke feedback, om zo het proces van reinforcement learning te sturen.
• Grote taalmodellen af te stemmen met behulp van RLHF-technieken, zodat de uitkomsten beter aansluiten bij menselijke voorkeuren.
• Best practices toe te passen bij het opschalen van RLHF-werkstromen voor productieklaar AI-systemen.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) richt zich op data scientists die een grondige kennis en praktische vaardigheden willen ontwikkelen rond zowel grote taalmodellen als referentiele leertechnieken.

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

• het begrijpen van de onderdelen en werking van transformer-modellen;
• het optimaliseren en fijnafstellen van LLM's voor specifieke taken of toepassingen;
• het beheersen van de kernprincipes en methodologieën binnen referentiele leertechnieken;
• het zien hoe deze technieken het presteren van LLM's kunnen verbeteren.

Deze praktijkgerichte, begeleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die hun begrip van referentieleer en de toepassing ervan binnen AI-ontwikkeling verder willen verdiepen via Google Colab.

Na afronding zijn deelnemers in staat tot:

• De kernprincipes van referentieleeralgoritmen te begrijpen.
• Referentieleermodellen te implementeren met behulp van TensorFlow en OpenAI Gym.
• Intelligente agenten ontwikkelen die leren via proefondervindelijk experimenteren.
• De prestaties van deze agenten te optimaliseren met technieken zoals Q-learning en deep Q-networks (DQNs).
• Agenten trainen in simulaties via OpenAI Gym.
• Referentieleermodellen inzetten voor praktische doeleinden.

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.