Diep Verstering Leren met Python Training Cursus

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.

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 instructeurgeleide, live-training in België (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.

Deze door een instructeur geleide live training op België (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.

Een artificiële neurale netwerk is een rekenmodel voor gegevens dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentiesystemen (AI) die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neurale netwerken worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML)-toepassingen, die zelf weer een implementatie zijn van AI. Deep Learning is een onderdeel van ML.

Deze door een instructeur geleide live training op België (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.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde machine learning engineers en AI-onderzoekers die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen te fijnstelen voor betere prestaties, veiligheid en overeenstemming.

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

• De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom deze essentieel zijn in de moderne AI-ontwikkeling.
• Beloningmodellen op basis van menselijke feedback te implementeren om versterkingsleerprocessen te leiden.
• Grote taalmodellen te fijnstelen met behulp van RLHF-technieken om uitvoeren te laten overstemmen met menselijke voorkeuren.
• Best practices toe te passen voor het schalen van RLHF-workflows voor productie-klas AI-systemen.

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.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip en praktische vaardigheden willen verwerven in zowel Large Language Models (LLMs) als Reinforcement Learning (RL).

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

• Begrijp de componenten en functionaliteit van transformatormodellen.
• Optimaliseer en verfijn LLM's voor specifieke taken en toepassingen.
• Begrijp de kernprincipes en methodologieën van reinforcement learning.
• Leer hoe reinforcement learning-technieken de prestaties van LLM's kunnen verbeteren.

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

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan traditionele machine learning-benaderingen om een computerprogramma te leren dingen uit te zoeken (problemen op te lossen) zonder het gebruik van gelabelde gegevens en big datasets.

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

• Installeer en pas de bibliotheken en programmeertaal toe die nodig zijn om Reinforcement Learning te implementeren.
• Creëer een software agent die in staat is om te leren door middel van feedback in plaats van door begeleid leren.
• Programmeer een agent om problemen op te lossen waarbij de besluitvorming sequentieel en eindig is.
• Pas kennis toe om software te ontwerpen die kan leren op een manier die vergelijkbaar is met hoe mensen leren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun kennis van reinforcement learning en de praktische toepassingen in AI-ontwikkeling met behulp van Google Colab willen verdiepen.

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

• De kernconcepten van reinforcement learning algoritmen te begrijpen.
• Reinforcement learning modellen te implementeren met behulp van TensorFlow en OpenAI Gym.
• Intelligente agents te ontwikkelen die leren door proberen en fouten maken.
• De prestaties van agents te optimaliseren met behulp van geavanceerde technieken zoals Q-learning en deep Q-networks (DQNs).
• Agents te trainen in gesimuleerde omgevingen met behulp van OpenAI Gym.
• Reinforcement learning modellen in te zetten voor toepassingen in de echte wereld.

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 België, leren de deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-toepassingen maximaliseren.

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

• Verschillende types neurale netwerken te trainen op grote hoeveelheden data.
• TPUs te gebruiken om het inferentieproces met tot twee ordes van grootte te versnellen.
• TPUs te benutten voor intensieve toepassingen zoals afbeeldingssuche, cloud vision en fotos.