Cursusaanbod
Inleiding tot generatieve AI
- Wat is generatieve AI?
- Geschiedenis en ontwikkeling van generatieve AI
- Belangrijke concepten en vaktermen
- Overzicht van toepassingen en het potentieel van generatieve AI
Grondslagen van machine learning
- Inleiding tot machine learning
- Soorten machine learning: supergewaakt, ongewaakt en reforcerd leren
- Basisalgoritmen en modellen
- Voorbereiding van gegevens en feature engineering
Inleiding tot diep leren
- Neurale netwerken en diep leren
- Activatiefuncties, verliesfuncties en optimalisatiemethoden
- Overfitting, onderfitting en technieken ter voorkoming daarvan
- Inleiding tot TensorFlow en PyTorch
Overzicht van generatieve modellen
- Verschillende soorten generatieve modellen
- Verschillen tussen discriminatieve en generatieve modellen
- Praktische toepassingen van generatieve modellen
Variational Autoencoders (VAE’s)
- Uitleg over autoencoders
- De structuur van VAE’s
- Wat is de latente ruimte en waarom is deze belangrijk?
- Praktische oefening: Het bouwen van een eenvoudige VAE
Generative Adversarial Networks (GAN’s)
- Inleiding tot GAN’s
- De opbouw van een GAN: Generator en Discriminator
- Training van GAN’s en veelvoorkomende uitdagingen
- Praktische oefening: Het creëren van een basis-GAN
Geavanceerde generatieve modellen
- Inleiding tot Transformer-modellen
- Overzicht van GPT (Generative Pretrained Transformer) modellen
- Toepassingen van GPT in het genereren van tekst
- Praktische oefening: Tekstgenerering met een vooraf getraind GPT-model
Ethiek en maatschappelijke gevolgen
- Ethische overwegingen bij het gebruik van generatieve AI
- Vooroordelen en eerlijkheid in kunstmatige intelligentie-modellen
- Toekomstige uitdagingen en verantwoord gebruik van AI
Praktische toepassingen van generatieve AI in de industrie
- Generatieve AI in kunst en creativiteit
- Toepassingen in bedrijfsvoering en marketing
- Gebruik van generatieve AI in wetenschap en onderzoek
Afsluitend project
- Ideeën ontwikkelen en een voorstel maken voor een generatief AI-project
- Verzameling en voorbereiding van gegevens
- Selectie van het juiste model en training ervan
- Evaluatie en presentatie van de resultaten
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis van programmeerconcepten in Python
- Ervaring met wiskundige begrippen, vooral kansrekening en lineaire algebra
Doelgroep
- Ontwikkelaars
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (2)
de tips en aanbevolen prompt instructies die we uit deze training mee kunnen nemen
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Cursus - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Automatisch vertaald
gebruik van een geschikte en effectieve prompt
Marses Pacaldo
Cursus - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Automatisch vertaald
