Cursusaanbod
Inleiding tot machine learning en Google Colab
- Overzicht van machine learning
- Google Colab instellen
- Herhaling van basiskennis Python
Supervisie-leren met Scikit-learn
- Regressiemodellen
- Classificatiemodellen
- Evaluatie en optimalisatie van modellen
Technieken voor niet-supervisieleer
- Clusteringsalgoritmen
- Reductie van dimensies
- Associatieregel-leren
Geavanceerde concepten binnen machine learning
- Neurale netwerken en diepleer
- Support Vector Machines
- Ensemble-methode
Speciale onderwerpen binnen machine learning
- Feature engineering
- Afstellen van hyperparameters
- Interpretabiliteit van modellen
Workflow bij machine learning-projecten
- Voorbereiding en opschoning van gegevens
- Kiezen van het meest geschikte model
- Implementatie van modellen in productieomgevingen
Afsluitend project
- Formuleren van het probleemstelling
- Verzameling en opschoning van gegevens
- Trainen en evalueren van modellen
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van basisprogrammeerconcepten
- ervaring met programmeren in Python
- Kennis van basistheorieën uit de statistiek
Doelgroep
- Data scientists
- Softwareontwikkelaars
Getuigenissen (2)
Het helpen van mensen die AI nog nooit hebben gebruikt om herhaling bij het maken van prompts onder de knie te krijgen, en het aanmoedigen van mensen die AI al wel gebruiken om na te denken over andere methoden om ermee om te gaan.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Automatisch vertaald
Werken op basis van eerste principes op een gefocuste manier, en overgaan naar het toepassen van casestudies binnen dezelfde dag
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Automatisch vertaald
