Python en Deep Learning met OpenCV 4 Training Cursus

Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.

Door de basisprincipes van kunstmatige intelligentie te onderzoeken, wordt duidelijk hoe intelligente technologie de digitale strategie, automatisering en besluitvorming in bedrijfsprocessen transformeert. Het belicht kernconcepten die reiken van de geschiedenis van AI, probleemoplossingskaders en kennisrepresentatie tot onzeker redeneren en machine learning-paradigma's, evenals communicatie, perceptie en autonoom handelen. Het stelt directeuren en architecten in staat om kansen voor AI-gedreven transformatie te evalueren, trends in opkomende technologieën te beoordelen en praktische intelligente oplossingen te integreren om de bedrijfsagiliteit te versnellen.

Deze door instructeurs geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op biologen die wensen te begrijpen hoe AlphaFold werkt en AlphaFold-modellen als leidraad willen gebruiken in hun experimentele studies.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De basisprincipes van AlphaFold te begrijpen.
• Te leren hoe AlphaFold werkt.
• Te leren hoe AlphaFold-voorspellingen en -resultaten te interpreteren.

Kunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Toegepaste AI vanuit het nul in Python voorziet programmeurs en data-analisten van basisvaardigheden voor het bouwen van machine learning-oplossingen vanaf de grond met behulp van Python. Beslaat kernprincipes van supervised learning (classificatie en regressie), unsupervised learning (clustering en anomaliedetectie), en geavanceerde neurale netwerkarchitecturen. Onderzoekt bewezen methoden voor het werken met scikit-learn, Apache Spark MLlib en Jupyter notebooks voor praktische AI-ontwikkeling. Helpt professionals bij het implementeren van praktische ML-modellen, het evalueren van algoritmebeperkingen en het afronden van toegepaste projecten voor probleemoplossing in de echte wereld.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
• Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
• Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.

Deze instructeurgeleide live training in België (online of on-site) is gericht op geavanceerde professionals die hun begrip van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow voor het ontwikkelen van soepelijke visiemodellen met Google Colab willen verkennen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Convolutieve neurale netwerken (CNNs) te bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Afbeeldingspreprocessing technieken toe te passen voor computer vision taken.
• Computer vision modellen in de praktijk te implementeren.
• Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en interpreteren.

Deze door een instructeur geleide live training op België (online of op locatie) biedt een introductie in het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het raakt aan praktische toepassingen in statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatiek.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Kernstatistische methoden toepassen op patroonherkenning.
• Sleutelmodellen zoals neurale netwerken en kernelmethoden gebruiken voor gegevensanalyse.
• Geavanceerde technieken implementeren voor complex probleemoplossen.
• Voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deep Reinforcement Learning (DRL) combineert de principes van reinforcement learning met diep leergeving architecturen, zodat agenten beslissingen kunnen nemen door interactie met hun omgevingen. Het vormt de basis voor veel moderne AI-vooruitgang zoals zelfrijdende voertuigen, robotbesturing, algoritmische handel en adaptieve aanbevelingssystemen. DRL stelt een kunstmatige agent in staat strategieën te leren, beleid te optimaliseren en autonome beslissingen te nemen op basis van proef-en-error met behulp van beloninggebaseerd leren.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op intermediair niveau die Deep Reinforcement Learning technieken willen leren en toepassen om intelligente agenten te bouwen die in staat zijn tot autonome besluitvorming in complexe omgevingen.

Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:

• De theoretische grondslagen en wiskundige principes van Reinforcement Learning begrijpen.
• Sleutel RL-algoritmen implementeren, waaronder Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic methoden.
• Deep Reinforcement Learning agenten bouwen en trainen met TensorFlow of PyTorch.
• DRL toepassen op praktische toepassingen zoals games, robotica en besluitoptimalisatie.
• Trainingprestaties oplossen, visualiseren en optimaliseren met behulp van moderne hulpmiddelen.

Opzet van de cursus

• Interactieve college en begeleide discussie.
• Handson-oefeningen en praktische implementaties.
• Live codemonstraties en projectgebaseerde toepassingen.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste versie van deze cursus aan te vragen (bijvoorbeeld het gebruik van PyTorch in plaats van TensorFlow), neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en AI-practitioners op intermediair niveau die TensorFlow Lite willen inzetten voor Edge AI-toepassingen.

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

• De basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en te optimaliseren met behulp van TensorFlow Lite.
• TensorFlow Lite-modellen te implementeren op verschillende randapparaten.
• Gebruik te maken van gereedschappen en technieken voor modelconversie en optimalisatie.
• Praktische Edge AI-toepassingen te implementeren met behulp van TensorFlow Lite.

Deze door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is gericht op data scientists die real-time machine learning-toepassingen willen versnellen en op schaal willen implementeren.

Op het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De OpenVINO-toolkit te installeren.
• Een computer vision-toepassing te versnellen met behulp van een FPGA.
• Verschillende CNN-lagen op de FPGA uit te voeren.
• De toepassing te schalen over meerdere knooppunten in een Kubernetes-cluster.

Deze instructorgeleide live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars of data scientists die Horovod willen gebruiken voor gedistribueerde deep learning-trainingen en deze willen schalen om parallel over meerdere GPUs te draaien.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De benodigde ontwikkelomgeving op te zetten om deep learning-trainingen te starten.
• Horovod te installeren en configureren voor het trainen van modellen met TensorFlow, Keras, PyTorch en Apache MXNet.
• Deep learning-training met Horovod te schalen om op meerdere GPUs te draaien.

Dit cursus begint met conceptuele kennis over neurale netwerken en machine learning-algoritmen in het algemeen, diep leren (algoritmen en toepassingen).

Deel-1 (40%) van deze training richt zich voornamelijk op de grondbeginselen, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Deel-2 (20%) introduceert Theano - een Python-bibliotheek die het schrijven van deep learning-modellen eenvoudig maakt.

Deel-3 (40%) van de training is uitgebreid gebaseerd op TensorFlow - API van Google's open source softwarebibliotheek voor Deep Learning. De voorbeelden en handsonpracticum worden allemaal in TensorFlow gemaakt.

Doelgroep

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun deep learning-projecten

Na het afwerken van deze cursus kunnen de cursisten:

• een goede kennis hebben van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
• de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
• in staat zijn om installatietaken, productieomgeving, architectuurtaken en configuratie uit te voeren
• de kwaliteit van code kunnen beoordelen, debuggen en monitoren
• geavanceerde productietaken zoals het trainen van modellen, het bouwen van grafieken en logging kunnen uitvoeren

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die state-of-the-art XAI-technieken voor deep learning-modellen willen verkennen, met een focus op het bouwen van interpreteerbare AI-systemen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de uitdagingen van uitlegbaarheid in deep learning.
• Implementeer geavanceerde XAI-technieken voor neurale netwerken.
• Interpreteer beslissingen die zijn genomen door deep learning-modellen.
• Evalueer de afwegingen tussen prestaties en transparantie.