Neural Networks Trainingen in Delft

Deze door een instructeur geleide, live training in Delft (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.

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. 

Deep Reinforcement Learning (DRL) combineert de principes van reinforcement learning met diep leergeving architecturen, zodat agenten beslissingen kunnen nemen door interactie met hun omgevingen. Het vormt de basis voor veel moderne AI-vooruitgang zoals zelfrijdende voertuigen, robotbesturing, algoritmische handel en adaptieve aanbevelingssystemen. DRL stelt een kunstmatige agent in staat strategieën te leren, beleid te optimaliseren en autonome beslissingen te nemen op basis van proef-en-error met behulp van beloninggebaseerd leren.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op intermediair niveau die Deep Reinforcement Learning technieken willen leren en toepassen om intelligente agenten te bouwen die in staat zijn tot autonome besluitvorming in complexe omgevingen.

Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:

• De theoretische grondslagen en wiskundige principes van Reinforcement Learning begrijpen.
• Sleutel RL-algoritmen implementeren, waaronder Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic methoden.
• Deep Reinforcement Learning agenten bouwen en trainen met TensorFlow of PyTorch.
• DRL toepassen op praktische toepassingen zoals games, robotica en besluitoptimalisatie.
• Trainingprestaties oplossen, visualiseren en optimaliseren met behulp van moderne hulpmiddelen.

Opzet van de cursus

• Interactieve college en begeleide discussie.
• Handson-oefeningen en praktische implementaties.
• Live codemonstraties en projectgebaseerde toepassingen.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste versie van deze cursus aan te vragen (bijvoorbeeld het gebruik van PyTorch in plaats van TensorFlow), neem contact met ons op om dit te regelen.

Dit cursus is ontworpen voor managers, solutions architects, innovatieofficieren, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de meest recente voorspellingen voor haar ontwikkeling.

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.

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.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Delft (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.

Deze door een instructeur geleide live training op Delft (online of op locatie) biedt een introductie in het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het raakt aan praktische toepassingen in statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatiek.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Kernstatistische methoden toepassen op patroonherkenning.
• Sleutelmodellen zoals neurale netwerken en kernelmethoden gebruiken voor gegevensanalyse.
• Geavanceerde technieken implementeren voor complex probleemoplossen.
• Voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Dit cursus begint met conceptuele kennis over neurale netwerken en machine learning-algoritmen in het algemeen, diep leren (algoritmen en toepassingen).

Deel-1 (40%) van deze training richt zich voornamelijk op de grondbeginselen, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Deel-2 (20%) introduceert Theano - een Python-bibliotheek die het schrijven van deep learning-modellen eenvoudig maakt.

Deel-3 (40%) van de training is uitgebreid gebaseerd op TensorFlow - API van Google's open source softwarebibliotheek voor Deep Learning. De voorbeelden en handsonpracticum worden allemaal in TensorFlow gemaakt.

Doelgroep

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun deep learning-projecten

Na het afwerken van deze cursus kunnen de cursisten:

• een goede kennis hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• in staat zijn om installatietaken, productieomgeving, architectuurtaken en configuratie uit te voeren
• de kwaliteit van code kunnen beoordelen, debuggen en monitoren
• geavanceerde productietaken zoals het trainen van modellen, het bouwen van grafieken en logging kunnen uitvoeren