Duur en data
- 5 sessies (totaal 15u)
- Nog geen startdatum bekend. Klik op "Hou me op de hoogte", wij doen de rest
Locatie
- Geel (Thomas More Kempen)
Kenmerken opleiding
Bespaar op je opleiding

Deep Learning is de belangrijkste motor van de meest gebruikte AI-toepassingen
AI: van Machine Learning tot Deep Learning: waarom zou je deze opleiding volgen?
Artificial Intelligence (AI) is aan een steile opmars bezig en is intussen stevig verankerd in onze maatschappij, het werkveld en zelfs onze persoonlijke leefwereld. Het aantal applicaties en devices dat de transitie naar ‘smart' maakt, stijgt nog dagelijks. De belangrijkste motor hiervoor is Deep Learning of Artificiële Neurale Netwerken. Bij dit proces wordt het menselijk brein nagebootst door te werken met netwerken die bestaan uit verschillende lagen die allemaal beelden, getallen, geluid en teksten kunnen herkennen. Hoe meer lagen, hoe krachtiger en 'deeper' het netwerk zal zijn. Voorbeelden zijn bijvoorbeeld chatbots, gezichtsherkenning en automatische vertalingen. Deze systemen maken gebruik van een groot aantal lagen en parameters en worden steeds beter en efficiënter naarmate ze meer data gevoed krijgen waaruit ze kunnen leren.
Computer Vision en Natural Language Processing
Tijdens deze training geven we een overzicht van hedendaagse toepassingen Deep Learning, zoomen we in op de belangrijkste bouwstenen en gaan we praktisch aan de slag in de twee domeinen die momenteel het meest production ready zijn: Computer Vision, en Natural Language Processing (NLP).
Deze opleiding wordt georganiseerd in samenwerking met hogeschool Thomas More en een deskundige docent met de nodige vakkennis en didactische expertise. Bekijk ook de vooropleiding AI: Fundamentals.
Programma
Tijdens deze opleiding AI Deep Learning komen o.a. onderstaande onderwerpen aan bod:
Introductie
- Wat is Machine Learning en Deep Learning?
- Welke technieken en toepassingen bestaan er?
- Ethische aspecten van deze technologie
Bouwstenen
- Neural Network bouwstenen
- Learning aspecten van een Neural Network model
- Data Gathering en cleaning
- Training, validating, testing a model
Computer Vision
- Convolutional Neural Network
- Imagenet en Transfer Learning
NLP
- Frequency based modelering
- Word Embeddings en Language Model
- RNN, LSTM, en Transfer Learning
Advanced Concepts
- Auto-encoders
- GANs
- Attention & Transformers
- Time-series predictions
Aan de slag
We maken doorheen het verhaal steeds de vertaalslag naar praktische code om het geheel tastbaar te maken.
Een greep uit gebruikte technologieën: Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, Google Colab, Kaggle, Keras en TensorFlow, Fastai en PyTorch.
Voor wie?
Doelgroep
Deze opleiding staat open voor iedere IT-professional (of gepassioneerde liefhebber) die zicht wilt verdiepen in AI. Om het maximale uit deze training te halen, is het aangeraden dat je een basiskennis AI en programmeren hebt. Mocht je deze nog niet hebben, lees je je best op voorhand in of volg je de opleidingen Programmeren met Python en/of AI: Fundamentals.
Extra info
Je kan tijdens deze opleiding op de PC's werken die voorzien zijn of je eigen, vertrouwde laptop meebrengen.
Locatie & lesdata
Adres: Kleinhoefstraat 4 , 2440 Geel
Datum | Uur | |
---|---|---|
do 01/06/2023 | 09:00 - 12:00 / 13:00 - 16:00 | |
do 08/06/2023 | 09:00 - 12:00 / 13:00 - 16:00 | |
do 15/06/2023 | 09:00 - 12:00 |
Deze gegevens zijn informatief en kunnen wijzigen. Neem contact met jouw campus bij vragen.
- € 677.60
- 5 sessies (totaal 15u)
- Drankpauze en broodjeslunch
- Externe locatie
Incompany training op maat van je bedrijf?
We bezorgen je graag een offerteDocenten
Prijs
Excl | Incl | |
---|---|---|
Kostprijs voor deze opleiding | €560.00 | €677.60 |
Bespaar op je opleiding
- kmo-portefeuille (thema: Digitalisering)
- opleidingscheques
We hebben alle kortingen en voordelen gebundeld op één handige pagina. Ga naar overzicht.
kmo-portefeuille
Erkend dienstverlener
MO* | KO** |
---|---|
€448.00 | €392.00 |
* Middelgrote onderneming
** Kleine onderneming
Meer info vind je op onze pagina van de kmo-portefeuille.