Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Generative AI
- Wat is Generative AI?
- Geschiedenis en evolutie van Generative AI
- Belangrijke concepten en terminologie
- Overzicht van toepassingen en het potentieel van Generative AI
Grondbeginselen van Machine Learning
- Inleiding tot machine learning
- Typen van machine learning: Supervised, Unsupervised, en Reinforcement Learning
- Basisalgoritmen en modellen
- Data-preprocessing en feature engineering
Basisprincipes van Deep Learning
- Neurale netwerken en deep learning
- Activatiefuncties, loss-functies en optimizers
- Overfitting, underfitting en regularisatietechnieken
- Inleiding tot TensorFlow en PyTorch
Overzicht van Generative Modellen
- Typen van generative modellen
- Verschillen tussen discriminatieve en generative modellen
- Gebruiksgevallen voor generative modellen
Variational Autoencoders (VAEs)
- Begrip van autoencoders
- De architectuur van VAEs
- Latente ruimte en zijn betekenis
- Praktijkproject: Bouwen van een eenvoudige VAE
Generative Adversarial Networks (GANs)
- Inleiding tot GANs
- De architectuur van GANs: Generator en Discriminator
- Opleiden van GANs en uitdagingen
- Praktijkproject: Creëren van een basale GAN
Geavanceerde Generative Modellen
- Inleiding tot Transformer-modellen
- Overzicht van GPT (Generative Pretrained Transformer) modellen
- Toepassingen van GPT in tekstgeneratie
- Praktijkproject: Tekstgeneratie met een voor-geïnstrueerd GPT-model
Ethiek en Implicaties
- Ethische overwegingen in Generative AI
- Vooroordelen en billijkheid in AI-modellen
- Toekomstige implicaties en verantwoordelijke AI
Toepassingen in de Industrie van Generative AI
- Generative AI in kunst en creativiteit
- Toepassingen in bedrijf en marketing
- Generative AI in wetenschap en onderzoek
Capstone Project
- Ideeën en voorstel van een generative AI-project
- Verzamelen en voorverwerken van datasets
- Selectie en training van modellen
- Evaluatie en presentatie van resultaten
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Begrip van de basisprincipes van programmeren in Python
- Ervaring met basiswiskundige concepten, met name waarschijnlijkheid en lineaire algebra
Publiek
- Ontwikkelaars
14 Uren
Getuigenissen (1)
Ik vond het leuk dat de trainer veel kennis had en die met ons deelde
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Cursus - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Automatisch vertaald
