Reinforcement Learning with Google Colab Training Cursus

Na het afronden van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

Deze door een docent geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde professionals die hun kennis van machine learning modellen willen verbeteren, hun vaardigheden in hyperparameter tuning willen verbeteren en willen leren hoe ze modellen effectief kunnen implementeren met behulp van Google Colab.

• Geavanceerde machine learning modellen implementeren met populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
• Modelprestaties optimaliseren door hyperparameter tuning.
• Machine learning modellen implementeren in real-world applicaties met behulp van Google Colab.
• Samenwerken en beheren van grote schaal machine learning projecten in Google Colab.

Dit door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en medische professionals die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met behulp van Google Colab.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen implementeren voor gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
• AI gebruiken voor voorspellende modellering in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden analyseren met AI-aangedreven technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gebaseerde oplossingen voor gezondheidszorg onderzoeken.

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

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en ingenieurs die Google Colab en Apache Spark willen gebruiken voor big data verwerking en analyse.

• Een big data-omgeving instellen met behulp van Google Colab en Spark.
• Grote datasets efficiënt verwerken en analyseren met Apache Spark.
• Big data visualiseren in een samenwerkingsomgeving.
• Apache Spark integreren met cloudoplossingen.

Na het afronden van deze training kunnen deelnemers:

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers en IT-professionals die de basisprincipes van datawetenschap willen leren met behulp van Google Colab.

• Google Colab instellen en navigeren.
• Basis-Python-code schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python-bibliotheken.

Colab Pro is een cloudgebaseerde omgeving voor schaalbare ontwikkelingen, die biedt hoge prestaties, langere runtime's en meer geheugen voor veeleisende AI- en datawetenschappelijke werkbelastingen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor gebruikers op intermediair niveau die Colab Pro willen gebruiken voor machine learning, gegevensverwerking en samenwerkend onderzoek in een krachtig notebook-interface.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Cloudgebaseerde notebooks instellen en beheren met behulp van Colab Pro.
• GPU's en TPU's gebruiken voor versnelde berekeningen.
• Machine learning workflows optimaliseren met populaire bibliotheken (bijvoorbeeld TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integreren met Google Drive en externe gegevensbronnen voor samenwerkende projecten.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Cursus aanpassingsopties

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

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

Deze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.

• Convolutional neural networks (CNNs) bouwen en trainen met behulp van TensorFlow.
• Google Colab benutten voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Image preprocessing technieken implementeren voor computervisietaken.
• Computervisiemodellen inzetten voor toepassingen in de echte wereld.
• Transfer learning gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

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

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op gegevenswetenschappers en ontwikkelaars op intermediair niveau die diepgaande leertechnieken willen begrijpen en toepassen met behulp van de Google Colab-omgeving.

• Installeer en navigeer Google Colab voor diepgaande leertechnieken.
• Begrijp de fundamenten van neurale netwerken.
• Implementeer diepgaande leermodellen met behulp van TensorFlow.
• Train en evalueer diepgaande leermodellen.
• Gebruik geavanceerde functies van TensorFlow voor diepgaande leertechnieken.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
• Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
• Bouw een Deep Learning-agent.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om: Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze zinvolle en visueel aantrekkelijke gegevensvisualisaties kunnen maken.

• Google Colab instellen en navigeren voor gegevensvisualisatie.
• Verschillende soorten grafieken maken met Matplotlib.
• Seaborn gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Grafieken aanpassen voor een betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief interpreteren en presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip en praktische vaardigheden willen verwerven in zowel Large Language Models (LLMs) als Reinforcement Learning (RL).

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

• Begrijp de componenten en functionaliteit van transformatormodellen.
• Optimaliseer en verfijn LLM's voor specifieke taken en toepassingen.
• Begrijp de kernprincipes en methodologieën van reinforcement learning.
• Leer hoe reinforcement learning-technieken de prestaties van LLM's kunnen verbeteren.

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

Deze begeleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die machine learning algoritmes efficiënt willen toepassen in de Google Colab omgeving.

• Google Colab instellen en navigeren voor machine learning projecten.
• Verschillende machine learning algoritmes begrijpen en toepassen.
• Bibliotheken zoals Scikit-learn gebruiken om data te analyseren en voorspellingen te doen.
• Gecontroleerde en ongecontroleerde leermodellen implementeren.
• Machine learning modellen optimaal instellen en effectief evalueren.

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

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die NLP-technieken willen toepassen met behulp van Python in Google Colab.

• De kernconcepten van natuurlijke taalverwerking begrijpen.
• Tekstgegevens voor NLP-taakjes voorbewerken en opruimen.
• Sentimentanalyse uitvoeren met behulp van de NLTK en SpaCy bibliotheken.
• Werken met tekstgegevens in Google Colab voor schaalbare en samenwerkende ontwikkeling.

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

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die willen leren programmeren in Python van begin af aan met behulp van Google Colab.

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code implementeren in de Google Colab omgeving.
• Beheersingsstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code efficiënt te organiseren en her te gebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die verder willen gaan dan traditionele machine learning-benaderingen om een computerprogramma te leren dingen uit te zoeken (problemen op te lossen) zonder het gebruik van gelabelde gegevens en big datasets.

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

• Installeer en pas de bibliotheken en programmeertaal toe die nodig zijn om Reinforcement Learning te implementeren.
• Creëer een software agent die in staat is om te leren door middel van feedback in plaats van door begeleid leren.
• Programmeer een agent om problemen op te lossen waarbij de besluitvorming sequentieel en eindig is.
• Pas kennis toe om software te ontwerpen die kan leren op een manier die vergelijkbaar is met hoe mensen leren.

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

Deze door een instructeur gegeven, live training in België (online of ter plekke) is bedoeld voor data-professionals op intermediair niveau die tijdreeksvoorspellingsmethoden willen toepassen op echte gegevens met behulp van Google Colab.

• Begrijp de basisprincipes van tijdreeksanalyse.
• Gebruik Google Colab om te werken met tijdreeksgegevens.
• Pas ARIMA-modellen toe om data-trends te voorspellen.
• Gebruik de Prophet-bibliotheek van Facebook voor flexibel voorspellen.
• Visualiseer tijdreeksgegevens en voorspellingresultaten.