Neural Networks Trainingen in Utrecht

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

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.

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.

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.

Deze instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op beginnende deelnemers die de essentiële concepten van kansrekening, statistiek, programmeren en machine learning willen leren en deze toepassen op de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie.

Na het voltooien van deze training kunnen deelnemers:

• Basisconcepten van kansrekening en statistiek begrijpen en toepassen in real-world scenario's.
• Procedurale, functionele en object-georiënteerde programmeercode schrijven en begrijpen.
• Machine learning-technieken zoals classificatie, clustering en neurale netwerken implementeren.
• AI-oplossingen ontwikkelen met behulp van regelsmotoren en expertsystemen voor probleemoplossing.

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.

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. 

Deze door een instructeur geleide live training op Utrecht (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en statistici op intermiddelair niveau die gegevens willen voorbereiden, modellen willen bouwen en machine learning-technieken effectief willen toepassen in hun professionele domeinen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Diverse Machine Learning-algoritmen begrijpen en implementeren.
• Gegevens en modellen voorbereiden voor machine learning-toepassingen.
• Nazorganalyses uitvoeren en resultaten effectief visualiseren.
• Machine learning-technieken toepassen op praktijkgerichte, sector-specifieke scenario's.

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.

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

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.

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

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

De opleiding richt zich op mensen die de basisprincipes van neurale netwerken en hun toepassingen willen leren.

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

Dit cursus is een introductie tot het toepassen van neurale netwerken op echte problemen met behulp van de R-project software.

In deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht, leren deelnemers hoe ze de innovaties in TPU-processors kunnen benutten om de prestaties van hun eigen AI-toepassingen te maximaliseren.

Aan het einde van de training kunnen deelnemers:

• Verschillende soorten neurale netwerken trainen op grote hoeveelheden data.
• TPU's gebruiken om het inferentieproces tot twee orde van grootte sneller te maken.
• TPU's gebruiken om intensieve toepassingen zoals afbeelding zoeken, cloud vision en foto's te verwerken.

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