Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training op België (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van XAI-technieken voor complexe AI-modellen willen versterken.

Na deze training kunnen de deelnemers:

• State-of-the-art XAI-technieken implementeren in AI-modellen.
• Diepgaande leermodellen en hun beslissingen interpreteren.
• Geavanceerde model-agnostische en model-specifieke uitlegmethoden toepassen.
• Uitdagingen gerelateerd aan AI-transparantie in complexe systemen aanpakken.

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.

Dit cursus is ontworpen voor managers, solutions architects, innovatieofficieren, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de meest recente voorspellingen voor haar ontwikkeling.

Deze instructeurgeleide, live-training in België (online of op locatie) is gericht op beginnende deelnemers die de essentiële concepten van kansrekening, statistiek, programmeren en machine learning willen leren en deze toepassen op de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie.

Na het voltooien van deze training kunnen deelnemers:

• Basisconcepten van kansrekening en statistiek begrijpen en toepassen in real-world scenario's.
• Procedurale, functionele en object-georiënteerde programmeercode schrijven en begrijpen.
• Machine learning-technieken zoals classificatie, clustering en neurale netwerken implementeren.
• AI-oplossingen ontwikkelen met behulp van regelsmotoren en expertsystemen voor probleemoplossing.

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.

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

Deze door een instructeur geleide live training op België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en statistici op intermiddelair niveau die gegevens willen voorbereiden, modellen willen bouwen en machine learning-technieken effectief willen toepassen in hun professionele domeinen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Diverse Machine Learning-algoritmen begrijpen en implementeren.
• Gegevens en modellen voorbereiden voor machine learning-toepassingen.
• Nazorganalyses uitvoeren en resultaten effectief visualiseren.
• Machine learning-technieken toepassen op praktijkgerichte, sector-specifieke scenario's.

Een artificiële neurale netwerk is een rekenmodel voor gegevens dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentiesystemen (AI) die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neurale netwerken worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML)-toepassingen, die zelf weer een implementatie zijn van AI. Deep Learning is een onderdeel van ML.

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 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 op locatie) is bedoeld voor beginners in het beroepsleven die de basisbeginselen van Explainable AI willen leren en de rol die het speelt bij het ontwikkelen van verantwoordelijke AI-systemen.

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

• De basisconcepten van Explainable AI te begrijpen.
• De belang van transparantie en interpreteerbaarheid in AI-modellen te verkennen.
• Basistechnieken te leren voor het maakbaar van AI-modellen verklaarbaar.
• XAI-technieken toe te passen op eenvoudige machine learning-modellen.

Deze door instructeurs geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op professionals op intermediair niveau die Explainable AI-technieken willen toepassen om eerlijkheid, transparantie en ethische AI-systemen te waarborgen.

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

• De rol van XAI in ethische AI-systemen te begrijpen.
• XAI-technieken te implementeren om bias in AI-modellen te detecteren en te verminderen.
• Transparantie te waarborgen in beslissingsprocessen van AI-modellen.
• AI-ontwikkeling in lijn te brengen met ethische en regelgevende normen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op tussen- en gevorderd niveau die transparante AI-systemen in praktische toepassingen willen implementeren.

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

• De belangheid van transparantie in AI-modellen te begrijpen.
• Geavanceerde XAI-technieken te implementeren om complexe modellen te interpreteren.
• De transparantie van modellen te verbeteren met behulp van SHAP, LIME en andere hulpmiddelen.
• Ethische zorgen en gerechtigheid in AI-modellen aan te pakken.