Cursusaanbod

Inleiding tot Artificiële Intelligentie

  • Wat is AI en waar wordt het toegepast?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Populaire hulpmiddelen en platforms

Python voor AI

  • Herhaling van de basisprincipes van Python
  • Werken met Jupyter Notebook
  • Installeren en beheren van bibliotheken

Werken met Data

  • Data voorbereiding en reinigen
  • Werken met Pandas en NumPy
  • Visualisatie met Matplotlib en Seaborn

Basis van Machine Learning

  • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Classificatie, regressie en clustering
  • Model training, validatie en testen

Neuronale Netwerken en Deep Learning

  • Architectuur van neurale netwerken
  • Werken met TensorFlow of PyTorch
  • Bouwen en trainen van modellen

Natuurlijke Taal en Computer Vision

  • Tekstclassificatie en sentimentanalyse
  • Basisprincipes van beeldherkenning
  • Vooraf getrainde modellen en transfer learning

Implementeren van AI in Toepassingen

  • Opslaan en laden van modellen
  • Gebruik maken van AI-modellen in APIs of web-apps
  • Best practices voor testen en onderhoud

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Inzicht in programmeringslogica en structuren
  • Ervaring met Python of vergelijkbare programmeertalen op hoog niveau
  • Basisfamiliariteit met algoritmen en datastructuren

Doelgroep

  • IT-systeemprofessionals
  • Softwareontwikkelaars die AI willen integreren
  • Ingenieurs en technische managers die AI-gebaseerde oplossingen verkennen
 40 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën