Diep leren met TensorFlow 2 Training Cursus

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, 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 door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor data scientists die TensorFlow willen gebruiken om gegevens te analyseren met betrekking tot mogelijke fraude.

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

• Een fraudedetectiemodel te creëren met Python en TensorFlow.
• Lineaire regressies op te stellen om fraude te voorspellen.
• Een volledige AI-applicatie te ontwikkelen voor de analyse van fraudegegevens.

Deze cursus van 35 uur in Nederland dekt de basisbegrippen van diepe neurale netwerken, inclusief CNN's, RNN's en generatieve modellen zoals GAN's. Deelnemers opdoen praktijkervaring met Theano en TensorFlow, en leren om productiegeschikte diepe learning-modellen te bouwen, te trainen en te implementeren voor toepassingen in de echte wereld.