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 generatieve AI
- Wat is generatieve AI?
- Geschiedenis en ontwikkeling van generatieve AI
- Belangrijke concepten en vaktermen
- Overzicht van toepassingen en het potentieel van generatieve AI
Grondslagen van machine learning
- Inleiding tot machine learning
- Soorten machine learning: supergewaakt, ongewaakt en reforcerd leren
- Basisalgoritmen en modellen
- Voorbereiding van gegevens en feature engineering
Inleiding tot diep leren
- Neurale netwerken en diep leren
- Activatiefuncties, verliesfuncties en optimalisatiemethoden
- Overfitting, onderfitting en technieken ter voorkoming daarvan
- Inleiding tot TensorFlow en PyTorch
Overzicht van generatieve modellen
- Verschillende soorten generatieve modellen
- Verschillen tussen discriminatieve en generatieve modellen
- Praktische toepassingen van generatieve modellen
Variational Autoencoders (VAE’s)
- Uitleg over autoencoders
- De structuur van VAE’s
- Wat is de latente ruimte en waarom is deze belangrijk?
- Praktische oefening: Het bouwen van een eenvoudige VAE
Generative Adversarial Networks (GAN’s)
- Inleiding tot GAN’s
- De opbouw van een GAN: Generator en Discriminator
- Training van GAN’s en veelvoorkomende uitdagingen
- Praktische oefening: Het creëren van een basis-GAN
Geavanceerde generatieve modellen
- Inleiding tot Transformer-modellen
- Overzicht van GPT (Generative Pretrained Transformer) modellen
- Toepassingen van GPT in het genereren van tekst
- Praktische oefening: Tekstgenerering met een vooraf getraind GPT-model
Ethiek en maatschappelijke gevolgen
- Ethische overwegingen bij het gebruik van generatieve AI
- Vooroordelen en eerlijkheid in kunstmatige intelligentie-modellen
- Toekomstige uitdagingen en verantwoord gebruik van AI
Praktische toepassingen van generatieve AI in de industrie
- Generatieve AI in kunst en creativiteit
- Toepassingen in bedrijfsvoering en marketing
- Gebruik van generatieve AI in wetenschap en onderzoek
Afsluitend project
- Ideeën ontwikkelen en een voorstel maken voor een generatief AI-project
- Verzameling en voorbereiding van gegevens
- Selectie van het juiste model en training ervan
- Evaluatie en presentatie van de resultaten
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis van programmeerconcepten in Python
- Ervaring met wiskundige begrippen, vooral kansrekening en lineaire algebra
Doelgroep
- Ontwikkelaars
14 Uren
Getuigenissen (2)
de tips en aanbevolen prompt instructies die we uit deze training mee kunnen nemen
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Cursus - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Automatisch vertaald
gebruik van een geschikte en effectieve prompt
Marses Pacaldo
Cursus - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Automatisch vertaald
