Neem contact met ons op
 Duur 21 uren

Cursusaanbod

Introductie

  • Predictive AI definiëren
  • Historische context en ontwikkeling van predictieve analitieken
  • Basisprincipes van machine learning en datamining

Dataverzameling en Voorbereiding

  • Verzamelen van relevante data
  • Data opschonen en voorbereiden voor analyse
  • Soorten data en bronnen begrijpen

Verkenning van data (EDA)

  • Visualisatie van data voor inzichten
  • Beschrijvende statistiek en data-samenvatting
  • Patronen en relaties in data identificeren

Statistisch Modeleren

  • Basis van statistische inferentie
  • Regressie-analyse
  • Classificatiemodellen

Machine Learning-algoritmen voor voorspelling

  • Overzicht van supervised learning-algoritmen
  • Decision trees en random forests
  • Basis van neurale netwerken en deep learning

Model-evaluatie en -selectie

  • Modelnauwkeurigheid en prestatiemetрики begrijpen
  • Technieken voor kruisvalidatie
  • Overfitting en modelafstemming

Praktische toepassingen van Predictive AI

  • Casestudies uit diverse sectoren
  • Ethische overwegingen in predictief modeleren
  • Beperkingen en uitdagingen van Predictive AI

Hands-on Project

  • Werken met een dataset om een predictief model te maken
  • Het model toepassen om voorspellingen te doen
  • Resultaten evalueren en interpreteren

Vereisten

  • Basiskennis van statistiek
  • Ervaring met een programmeertaal
  • Vamiliariteit met gegevensverwerking en spreadsheetsoftware
  • Geen eerdere ervaring met AI of data science vereist

Doelgroep

  • IT-professionals
  • Data-analisten
  • Technisch personeel

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (3)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën