Deep Learning Trainingen in Nederland

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.

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, live-training in Nederland (online of ter plaatse) richt zich op professionals die zich verder willen verdiepen in geavanceerde diepleertechnieken voor NLU.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De belangrijkste verschillen tussen NLU- en NLP-modellen bepalen.
• Gebruikmaken van geavanceerde diepleertechnieken voor semantische analyses.
• Diepe architecturen zoals transformatoren en attentiemethodes verkennen.
• Toekomstige trends binnen NLU toepassen bij het ontwerp van complexe AI-systemen.

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.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) richt zich op datawetenschappers en machine learning-engineers met een gemiddelde tot gevorderde kennis, evenals onderzoekers in het gebied van deep learning en deskundigen op het gebied van computervisie die hun vaardigheden in tekst-naar-beeldgeneratie verder willen ontwikkelen.

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

• De geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor tekst-naar-beeldgeneratie te begrijpen.
• Complexe modellen te implementeren en optimalisaties toe te passen voor het genereren van hoogwaardige afbeeldingen.
• De prestaties en schaalbaarheid te verbeteren bij werken met grote datasets en complexe modellen.
• Hyperparameters zo in te stellen dat het model betere resultaten behaalt en breder toepasbaar is.
• Stable Diffusion te integreren met andere deep learning-raamwerken en -hulpmiddelen.

Deze door instructeurs geleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die AI-technieken willen benutten om de processen rond geneesmiddelenontdekking en -ontwikkeling te vernieuwen.

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

• De rol van AI te begrijpen bij de ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen.
• Machine learning-technieken toe te passen om moleculaire eigenschappen en interacties te voorspellen.
• Deep learning-modellen te gebruiken voor virtuele screening en optimalisatie van kandidaat-geneesmiddelen.
• AI-gestuurde benaderingen te integreren in het proces van klinische proeven.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding in Nederland (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars met een basis- tot middenniveau die grote taalmodellen willen benutten voor verschillende natuurlijke taaltaak.

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

• Een ontwikkelomgeving instellen waarin een veelgebruikt LLM beschikbaar is.
• Een basis-LLM creëren en vervolgens fine-tunen op een eigen dataset.
• LLMs toepassen bij verschillende natuurlijke taaltaak zoals tekstsamenvatting, vraagbeantwoording en tekstgeneratie.
• LLMs debuggen en evalueren met behulp van hulpmiddelen als TensorBoard, PyTorch Lightning en Hugging Face Datasets.

Deze door instructeurs geleide, live training (online of op locatie) richt zich op datawetenschappers, machine learning-engineers en onderzoekers in computervisie die Stable Diffusion willen benutten om hoogwaardige beelden te genereren voor diverse toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers kunnen:

• De werking en principes achter Stable Diffusion bij beeldgeneratie begrijpen.
• Stable Diffusion-modellen bouwen en trainen voor taken op het gebied van beeldproductie.
• Stable Diffusion inzetten in diverse scenario’s zoals inpainting, outpainting en vertaling van het ene naar het andere beeldtype.
• Het presteren en de stabiliteit van Stable Diffusion-modellen verbeteren.

Tijdens deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in Nederland leren deelnemers de meest relevante en innovatieve technieken op het gebied van machine learning in Python. Daarbij ontwikkelen zij verschillende demonstratie-applicaties die gebruikmaken van afbeeldingen, muziek, tekst en financiële gegevens.

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

• Machine learning-algoritmen te implementeren die complexe problemen kunnen oplossen.
• Deep learning en semi-supervised learning toe te passen op toepassingen met afbeeldingen, muziek, tekst en financiële gegevens.
• De mogelijkheden van Python-algoritmen volledig uit te buiten.
• Bibliotheken zoals NumPy en Theano effectief in hun projecten te gebruiken.

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.

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.

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.

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.

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.

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 training onder begeleiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor softwareontwikkelaars, data-analysten en technische professionals die TensorFlow 2.x en Keras gebruiken om diep leer-modellen te ontwikkelen, trainen en toepassen binnen computervisie, natuurlijke taalverwerking en multimodale systemen.

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.

In deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken om een convolutioneel neuraal netwerk te ontwerpen, te bouwen en visueel te analyseren voor beeldherkenning.

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

• Een model voor diepteleren ontwikkelen
• Automatisch gegevenslabeling uitvoeren
• Werken met modellen afkomstig van Caffe en TensorFlow-Keras
• Trainingsdata verwerken met meerdere GPUs, via de cloud of rekenclusters

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Ingenieurs
• Vakgebiedsexperts

Opbouw van de cursus

• Een combinatie van lezingen, discussies, oefeningen en uitgebreide praktijkopdrachten

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