Bekijk ons cursusaanbod:

Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models

 21 Uren
Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die state-of-the-art XAI-technieken voor deep learning-modellen willen verkennen, met een focus op het bouwen van interpreteerbare AI-systemen. Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
  • Begrijp de uitdagingen van uitlegbaarheid in deep learning.
  • Implementeer geavanceerde XAI-technieken voor neurale netwerken.
  • Interpreteer beslissingen die zijn genomen door deep learning-modellen.
  • Evalueer de afwegingen tussen prestaties en transparantie.
Lees meer...

Applied AI from Scratch in Python

 28 Uren
Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 
Lees meer...

Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Uren
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
  • Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
  • Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
  • Bouw een Deep Learning-agent.
Lees meer...

Artificial Intelligence (AI) Overview

 7 Uren
Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
Lees meer...

Artificial Intelligence (AI) in Automotive

 14 Uren
Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.
Lees meer...

From Zero to AI

 35 Uren
This instructor-led, live training in Nederland (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
  • Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
  • Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
  • Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
Lees meer...

Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

 21 Uren
Kunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Lees meer...

Applied AI from Scratch

 28 Uren
Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 
Lees meer...

Applied Machine Learning

 14 Uren
This instructor-led, live training in Nederland (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand and implement various Machine Learning algorithms.
  • Prepare data and models for machine learning applications.
  • Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
  • Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
Lees meer...

Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

 21 Uren
Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.
Lees meer...

Deep Learning Neural Networks with Chainer

 14 Uren
Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken. Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
  • Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
  • Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
  • Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.
Lees meer...

Pattern Recognition

 21 Uren
This instructor-led, live training in Nederland (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics. By the end of this training, participants will be able to:
  • Apply core statistical methods to pattern recognition.
  • Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
  • Implement advanced techniques for complex problem-solving.
  • Improve prediction accuracy by combining different models.
Lees meer...

Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

 21 Uren
Type: Theoretische opleiding met aanvragen die vooraf met de studenten op Lasagne worden bepaald of Keras afhankelijk van de pedagogische groep Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en casestudy's Kunstmatige intelligentie is, na veel wetenschappelijke gebieden te hebben verstoord, begonnen een revolutie teweeg te brengen in een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz.). Niettemin is de presentatie ervan in de reguliere media vaak een fantasie, ver verwijderd van wat de velden van Machine Learning of Deep Learning werkelijk zijn. Het doel van deze opleiding is om ingenieurs die al computerhulpmiddelen beheersen (inclusief een basissoftwareprogrammering) een inleiding te geven tot Deep Learning en tot de verschillende specialisatiegebieden en dus tot de belangrijkste netwerkarchitecturen die vandaag de dag bestaan. Als de basisprincipes van wiskunde tijdens de cursus worden herinnerd, wordt een niveau van wiskunde van het type BAC+2 aanbevolen voor meer comfort. Het is absoluut mogelijk om de wiskundige as over te slaan om alleen een "systeem"-visie te behouden, maar deze benadering zal uw begrip van het onderwerp aanzienlijk beperken.
Lees meer...

Matlab for Deep Learning

 14 Uren
In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken voor het ontwerpen, bouwen en visualiseren van een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldherkenning. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
  • Bouw een diepgaand leermodel
  • Automatiseer gegevensetikettering
  • Werk met modellen van Caffe en TensorFlow - Keras
  • Train gegevens met behulp van meerdere GPU 's, de cloud of clusters
Publiek
  • ontwikkelaars
  • ingenieurs
  • Domeinexperts
Formaat van de cursus
  • Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Lees meer...

Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics

 21 Uren
Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs die meer willen weten over de toepasbaarheid van kunstmatige intelligentie op mechatronische systemen. Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
  • Krijg een overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en computationele intelligentie.
  • Begrijp de concepten van neurale netwerken en verschillende leermethoden.
  • Kies effectief voor kunstmatige-intelligentiebenaderingen voor problemen uit het echte leven.
  • Implementeer AI-toepassingen in mechatronische engineering.
Lees meer...

Introduction to the Use of Neural Networks

 7 Uren
De training is gericht op mensen die de basis van neurale netwerken en hun toepassingen willen leren.
Lees meer...

Neural computing – Data science

 14 Uren
Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudy-oefeningen om uit te voeren met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken
Lees meer...

Neural Network in R

 14 Uren
Deze cursus is een inleiding tot het toepassen van neurale netwerken in echte problemen met behulp van R-project-software.
Lees meer...

TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units

 7 Uren
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-applicaties te maximaliseren. Aan het einde van de training kunnen deelnemers:
  • Train verschillende soorten neurale netwerken op grote hoeveelheden data.
  • Gebruik TPU's om het gevolgtrekkingsproces met maximaal twee ordes van grootte te versnellen.
  • Gebruik TPU's om intensieve toepassingen te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's.
Lees meer...

Understanding Deep Neural Networks

 35 Uren
Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties). Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt. Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt. Publiek Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
  • hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
  • de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
  • in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
  • codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
  • in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
Lees meer...

Laatst bijgewerkt:

Reviews(6)

Hunter is fantastisch, zeer boeiend, uiterst deskundig en knap. Heel goed gedaan.

Rick Johnson - Laramie County Community College

Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview

Automatisch vertaald

The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently

Fahad Malalla - Tatweer Petroleum

Cursus - Applied AI from Scratch in Python

Very flexible.

Frank Ueltzhoffer

Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

I liked the new insights in deep machine learning.

Josip Arneric

Cursus - Neural Network in R

Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.

Gudrun Bickelq

Cursus - Introduction to the use of neural networks

It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.

Jonathan Blease

Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Voorlopige Aankomende Cursussen

Introduction to the Use of Neural Networks

2025-06-17 09:30
7 Uren
Amsterdam

Artificial Intelligence (AI) Overview

2025-07-01 09:30
7 Uren
WTC Zuidas

Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models

2025-07-15 09:30
21 Uren
Sloterdijk

Deep Learning Neural Networks with Chainer

2025-07-29 09:30
14 Uren
Amstelveen

Bekijk andere regio's in Nederland

Andere landen

Deze cursussen worden ook in andere landen gegeven

Advies

Neural Networks Advies
Weekend Neural Networks cursus, Avond Neural Networks training, Avond Neural Networks opleiding Neural Networks boot camp, Neural Networks instructeur geleid, Weekend Neural Networks training, Avond Neural Networks cursus, Neural Networks coaching, Neural Networks instructeur, Neural Networks trainer, Neural Networks training cursus, Neural Networks lessen, Neural Networks on-site, Neural Networks privé cursus, Neural Networks een op een training, Neural Networks op locatie, Weekend Neural Networks opleiding