AI-gestuurde optimalisatie van opbrengstbeheer in de halfgeleiderproductie Training Cursus

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor biologen die willen begrijpen hoe AlphaFold werkt en hoe ze deze voorspelde modellen kunnen gebruiken als leidraad in hun experimenteel onderzoek.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat tot het volgende:

• De basisprincipes achter AlphaFold begrijpen.
• Begrijpen hoe AlphaFold werkt.
• Het kunnen interpreteren van de voorspellingen en resultaten die door AlphaFold worden geleverd.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) richt zich op deelnemers met verschillende niveaus van expertise die gebruik willen maken van het Google AutoML-platform om zelfgemaakte chatbots te ontwikkelen voor diverse toepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van chatbotontwikkeling begrijpen.
• Het Google Cloud Platform beheersen en AutoML gebruiken.
• Gegevens voorbereiden voor het trainen van chatbotmodellen.
• Aangepaste chatbotmodellen trainen en evalueren met behulp van AutoML.
• Chatbots implementeren en integreren in diverse platforms en kanalen.
• De prestaties van chatbots monitoren en continu optimaliseren.

Tijdens deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) krijgen deelnemers een introductie tot het gebied van patroonherkenning en machine learning. Er wordt aandacht besteed aan praktische toepassingen binnen statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, data mining en bio-informatica.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De belangrijkste statistische methoden toe te passen op patroonherkenning.
• Essentiële modellen zoals neurale netwerken en kernmethoden te gebruiken voor data-analyse.
• Gevorderde technieken toe te passen bij het oplossen van complexe problemen.
• De voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars, data scientists en AI-experts met basiskennis die TensorFlow Lite willen gebruiken voor Edge AI-toepassingen.

Aan het einde van de training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van TensorFlow Lite te begrijpen en diens rol binnen Edge AI te doorgronden.
• AI-modellen te ontwikkelen en te optimaliseren met TensorFlow Lite.
• Deze modellen op diverse edge-apparaten uit te rollen.
• Juiste hulpmiddelen en technieken toe te passen bij modelconversie en -optimalisatie.
• Praktische Edge AI-oplossingen te realiseren met behulp van TensorFlow Lite.

Dit live, door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers die machine learning-workflows willen bouwen, implementeren en beheren op Kubernetes.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Kubeflow installeren en configureren in een eigen infrastructuur (on-premise) en in de cloud.
• ML-workflows bouwen, implementeren en beheren op basis van Docker-containers en Kubernetes.
• Hele machine learning-pijplijnen uitvoeren op verschillende architecturen en cloudomgevingen.
• Kubeflow gebruiken om Jupyter-notebooks op te starten en te beheren.
• ML-training, hyperparameter-tuning en serving-workloads bouwen over meerdere platforms heen.

Deze door een docent geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten met enige ervaring die willen leren hoe RapidMiner te gebruiken om waarden te schatten en te projecteren, evenals analytische hulpmiddelen toe te passen bij het voorspellen van tijdreeksen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De CRISP-DM-methodologie toe te passen, geschikte machine learning-algoritmen te selecteren en de modellering én prestaties te verbeteren.
• RapidMiner te gebruiken voor het schatten en projecteren van waarden en om analytische hulpmiddelen in te zetten bij tijdreeksvoorspellingen.

Dit door een docent geleide live-traject België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die de nieuwste XAI-technieken willen leren toepassen op modellen in het domein van diepe leer, met als doel het ontwikkelen van uitlegbaar AI-systemen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De uitdagingen rondom uitlegbaarheid bij diepe leer te begrijpen.
• Geavanceerde XAI-technieken voor neurale netwerken te implementeren.
• De beslissingen van modellen in de diepe leer te interpreteren.
• Het evenwicht tussen prestaties en transparantie te beoordelen.