Fraude-detectie met Python en TensorFlow Training Cursus

In deze intensieve, praktijkgerichte cursus komen geavanceerde technieken in Python, ingenieursbest practices en veelgebruikte ontwerppatronen aan bod. Deze vormen de basis voor het ontwikkelen van onderhoudbare, testbare en hoogperformante Python-applicaties. Er wordt nadruk gelegd op moderne hulpmiddelen, typeaanpakken, concurrentiemodellen, architectuurprincipes en workflows die direct geschikt zijn voor productie.

Deze interactieve, live-training – zowel online als ter plaatse – richt zich op Python-ontwikkelaars met een midden- tot gevorderd niveau die professionele werkwijzen willen toepassen bij het bouwen van productieklaar software in Python.

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

• Type-aankondigingen, dataklassen en typecontrole toe te passen om codebetrouwbaarheid te verhogen.
• Ontwerppatronen en architectuurprincipes te gebruiken voor het structureren van robuuste applicaties.
• Concurrency en parallelisme op de juiste wijze te implementeren met asyncio en multiprocessing.
• Goed geteste code te ontwikkelen door gebruik te maken van pytest, property-based testing en CI-pipelines.
• Python-applicaties te profileren, te optimaliseren en bestand te maken voor productieomgevingen.
• Python-projecten in te pakken, te distribueren en te deployen met moderne hulpmiddelen en containers.

Opbouw van de cursus

• Interactieve presentaties en korte demonstraties.
• Praktijkgerichte oefeningen en coderingstaken dagelijks.
• Een afsluitend mini-project waarin ontwerppatronen, testing en deployment worden geïntegreerd.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Voor een op maat gemaakte training of specifieke focusgebieden (zoals dataverwerking, webontwikkeling of infrastructuur) kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

In deze cursus komen praktische technieken aan bod voor het ontwerpen, bouwen, testen en implementeren van agentic (autonome) systemen in Python. Er wordt aandacht besteed aan de agent-loop, integratie met externe tools, beheer van geheugen en toestand, coördinatiemethodieken, veiligheidsmaatregelen en overwegingen bij productimplementatie.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ML-engineers, AI-ontwikkelaars en softwareontwikkelaars met een gematigd tot gevorderd niveau die robuuste, productklaar autonome agents willen ontwikkelen in Python.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers kunnen:

• De agent-loop en besluitvormingsprocessen ontwerpen en implementeren.
• Externe tools en APIs integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Kort- en langetermijngeheugenarchitecturen voor agents realiseren.
• Meerstapscoördinatieprocessen en samenwerking tussen verschillende agents bewerkstelligen.
• Beste praktijken op het gebied van veiligheid, toegangsbeheer en zichtbaarheid toepassen bij geïmplementeerde agents.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkopdrachten waarbij agents worden gebouwd met Python en populaire SDK’s.
• Projectgerelateerde oefeningen die resulteren in implementeerbare prototypes.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

Dit programma behandelt praktische benaderingen voor datawetenschap en kunstmatige intelligentie met behulp van Python. Het geeft professionals de vaardigheden om data te analyseren, machine learning-modellen te bouwen en AI-gestuurde toepassingen in een zakelijke context te implementeren. Onderwerpen zijn onder andere het CRISP-DM-procesmodel, statistische analyses, gesuperviseerd en ongesuperviseerd leren, deep learning met TensorFlow, natuurlijke taalverwerking, big data via Spark, en effectieve datagebaseerde communicatie. Ideaal voor beginners die een certificering in Python-gebaseerde datawetenschap willen behalen en zich voorbereiden op een carrière in analyse.

Kunstmatige intelligentie met Python draait om het ontwikkelen van intelligente systemen met behulp van de uitgebreide reeks AI- en machine learning-bibliotheken die beschikbaar zijn in Python.

Deze door een instructeur begeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor Python-programmeurs met een intermediate niveau die AI-oplossingen willen ontwerpen, implementeren en in gebruik nemen met behulp van Python.

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

• AI-algoritmen te implementeren met behulp van de belangrijkste AI-bibliotheken van Python.
• Te werken met supergewaardeerde, ongesupergewaardeerde en versterkte leerlijnmethoden.
• AI-oplossingen te integreren in bestaande applicaties en workflows.
• De prestaties van modellen te evalueren en deze te optimaliseren voor nauwkeurigheid en efficiëntie.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Gebruik van veel oefeningen en praktische taken.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor cursuscustomisatie

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

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 interactieve training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor Python-ontwikkelaars met middenniveau die hun ontwikkelvaardigheden willen verder uitbreiden met behulp van AWS Cloud9.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• AWS Cloud9 instellen en configureren voor Python-ontwikkeling.
• De interface en functionaliteiten van de AWS Cloud9 IDE begrijpen.
• Python-applicaties schrijven, debuggen en implementeren binnen AWS Cloud9.
• Samenwerken met andere ontwikkelaars via het AWS Cloud9-platform.
• AWS Cloud9 integreren met andere AWS-services voor geavanceerde deployments.

Overzicht van de cursus

Dit praktijkgerichte trainingprogramma is bedoeld voor professionals met een achtergrond in data-engineering die hun vaardigheden op het gebied van kunstmatige intelligentie, Python en Large Language Models willen ontwikkelen. De cursus richt zich op echte toepassingen, waaronder het gebruik van modellen, prompt engineering en het bouwen van AI-gestuurde oplossingen. Deelnemers werken aan steeds complexere oefeningen die hen begeleiden van de basisprincipes tot het ontwikkelen van bruikbare AI-workflows.

Vorm van de training

• Onderwijs in een fysieke klasomgeving

• Instructeurs leiden de sessies en begeleiden de praktijkopdrachten

• Interactieve discussies en voorbeelden uit de praktijk

• Dagelijkse hands-on oefeningen

Cursusdoelstellingen

• Inzicht krijgen in fundamentele begrippen binnen AI en machine learning die relevant zijn voor moderne toepassingen

• Python-vaardigheden versterken ten behoeve van AI-ontwikkeling en dataverwerking

• Leren hoe Large Language Models werken en hoe ze effectief kunnen worden ingezet

• Prompts ontwerpen en optimaliseren zodat betrouwbare resultaten worden verkregen

• End-to-end AI-oplossingen ontwikkelen met behulp van API’s en frameworks

• AI integreren in data-engineering processen

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.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) richt zich op Python-ontwikkelaars en data-analisten met middenniveauvaardigheden die hun kennis willen verbreden op het gebied van data-analyse met behulp van Pandas en NumPy.

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

• Een ontwikkelomgeving instellen waarin Python, Pandas en Numpy geïntegreerd zijn.
• Een data-analyseapplicatie creëren met behulp van Pandas en NumPy.
• Geavanceerde data-bewerking, sortering en filtering uitvoeren.
• Aggregatiebewerkingen toepassen en tijdreeksgegevens analyseren.
• Data visualiseren via Matplotlib en andere visualisatiebibliotheken.
• Hun data-analysecode debuggen en optimaliseren.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars met gematigde ervaring die diepe leertechnieken willen toepassen binnen het Google Colab-ecosysteem.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• Google Colab instellen en gebruiken voor deep learning-projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning-modellen implementeren met TensorFlow.
• Modellen trainen en evalueren op hun prestaties.
• De geavanceerde mogelijkheden van TensorFlow benutten voor deep learning.

Deze begeleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars die de FARM-stack willen gebruiken om dynamische, hoogperformante en schaalbare webapplicaties te bouwen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers onder andere het volgende kunnen:

• Het benodigde ontwikkelmilieu instellen waarin FastAPI, React en MongoDB samenwerken.
• De essentiële concepten, functies en voordelen van de FARM-stack doorgronden.
• REST API's ontwikkelen met behulp van FastAPI.
• Interactieve gebruikersinterfaces ontwerpen met React.
• Applicaties (front end en back end) ontwikkelen, testen en implementeren door middel van de FARM-stack.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars die FastAPI in combinatie met Python willen gebruiken om RESTful API's sneller en eenvoudiger te ontwikkelen, testen en implementeren.

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

• Het opzetten van een geschikte ontwikkelomgeving voor het bouwen van API's met Python en FastAPI.
• Het sneller en eenvoudiger creëren van API’s dankzij de FastAPI-bibliotheek.
• Het maken van datamodellen en -schema’s op basis van Pydantic en OpenAPI.
• Het koppelen van API's aan een database met behulp van SQLAlchemy.
• Het implementeren van beveiliging en authenticatie in API's door het gebruik van FastAPI-utilities.
• Het bouwen van container-images en het implementeren van web-API’s op een cloud-server.

Het doel van deze cursus is om u inzicht te geven in het praktisch toepassen van machine learning-technieken. Door gebruik te maken van de programmeertaal Python en haar verschillende bibliotheken, evenals talrijke praktische voorbeelden, leert u hoe u de belangrijkste elementen van machine learning kunt inzetten, welke beslissingen te nemen bij data-modellering, hoe u de uitkomsten van algoritmen te interpreteren en hoe u deze kunt valideren.

Onze doelstelling is om u de vaardigheden aan te leren die nodig zijn om zelfverzekerd met de meest fundamentele hulpmiddelen uit het machine learning-repertoire om te gaan en de veelvoorkomende valkuilen in datawetenschappelijke toepassingen te vermijden.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die TensorFlow 2.x willen gebruiken om voorspellingsmodellen, classificatoren, generatieve modellen en neurale netwerken te creëren.

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

• TensorFlow 2.x installeren en configureren.
• De voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies begrijpen.
• Diep lerende modellen bouwen.
• Een geavanceerde afbeeldingsclassificator implementeren.
• Een diepleermodel op de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten implementeren.

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