Fraude-detectie met Python en TensorFlow Training Cursus

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor Python-ontwikkelaars met middenniveau die hun ontwikkelvaardigheden willen verder uitbreiden met behulp van AWS Cloud9.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• AWS Cloud9 instellen en configureren voor Python-ontwikkeling.
• De interface en functionaliteiten van de AWS Cloud9 IDE begrijpen.
• Python-applicaties schrijven, debuggen en implementeren binnen AWS Cloud9.
• Samenwerken met andere ontwikkelaars via het AWS Cloud9-platform.
• AWS Cloud9 integreren met andere AWS-services voor geavanceerde deployments.

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen ontdekken om complexe visiemodellen te ontwikkelen via Google Colab.

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

• Convolutieneurale netwerken (CNN's) bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab gebruiken voor het efficiënt ontwikkelen van modellen in de cloud op schaalbare wijze.
• Technieken toepassen voor beeldvoorbereiding bij computervisietaken.
• Computervisiemodellen implementeren voor praktische toepassingen.
• Transfer learning benutten om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van beeldclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) richt zich op Python-ontwikkelaars en data-analisten met middenniveauvaardigheden die hun kennis willen verbreden op het gebied van data-analyse met behulp van Pandas en NumPy.

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

• Een ontwikkelomgeving instellen waarin Python, Pandas en Numpy geïntegreerd zijn.
• Een data-analyseapplicatie creëren met behulp van Pandas en NumPy.
• Geavanceerde data-bewerking, sortering en filtering uitvoeren.
• Aggregatiebewerkingen toepassen en tijdreeksgegevens analyseren.
• Data visualiseren via Matplotlib en andere visualisatiebibliotheken.
• Hun data-analysecode debuggen en optimaliseren.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars met gematigde ervaring die diepe leertechnieken willen toepassen binnen het Google Colab-ecosysteem.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• Google Colab instellen en gebruiken voor deep learning-projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning-modellen implementeren met TensorFlow.
• Modellen trainen en evalueren op hun prestaties.
• De geavanceerde mogelijkheden van TensorFlow benutten voor deep learning.

Deze begeleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars die de FARM-stack willen gebruiken om dynamische, hoogperformante en schaalbare webapplicaties te bouwen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers onder andere het volgende kunnen:

• Het benodigde ontwikkelmilieu instellen waarin FastAPI, React en MongoDB samenwerken.
• De essentiële concepten, functies en voordelen van de FARM-stack doorgronden.
• REST API's ontwikkelen met behulp van FastAPI.
• Interactieve gebruikersinterfaces ontwerpen met React.
• Applicaties (front end en back end) ontwikkelen, testen en implementeren door middel van de FARM-stack.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars die FastAPI in combinatie met Python willen gebruiken om RESTful API's sneller en eenvoudiger te ontwikkelen, testen en implementeren.

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

• Het opzetten van een geschikte ontwikkelomgeving voor het bouwen van API's met Python en FastAPI.
• Het sneller en eenvoudiger creëren van API’s dankzij de FastAPI-bibliotheek.
• Het maken van datamodellen en -schema’s op basis van Pydantic en OpenAPI.
• Het koppelen van API's aan een database met behulp van SQLAlchemy.
• Het implementeren van beveiliging en authenticatie in API's door het gebruik van FastAPI-utilities.
• Het bouwen van container-images en het implementeren van web-API’s op een cloud-server.

Dit begeleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en data wetenschappers die TensorFlow 2.x willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken en meer te bouwen.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• TensorFlow 2.x installeren en configureren.
• De voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies begrijpen.
• Deep learning-modellen bouwen.
• Een geavanceerde afbeeldingsclassificator implementeren.
• Een deep learning-model deployen naar de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten.