Online of ter plaatse, door instructeurs geleide live trainingen voor neurale netwerken demonstreren door middel van interactieve discussie en praktische oefening hoe neurale netwerken worden opgezet met behulp van een aantal voornamelijk opensource-toolkits en bibliotheken, evenals hoe u de kracht van geavanceerde hardware (GPU's) en optimalisatietechnieken met betrekking tot gedistribueerde berekening en big data kunt benutten. Onze cursussen over neurale netwerken zijn gebaseerd op populaire programmeertalen zoals Python, Java, R, en krachtige bibliotheken, waaronder TensorFlow, Torch, Caffe, Theano en meer. Onze cursussen over neurale netwerken behandelen zowel theorie als implementatie met behulp van diverse implementaties van neurale netwerken, zoals Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) en Recurrent Neural Networks (RNN).
Training in neurale netwerken is beschikbaar als "live online training" of "live training ter plaatse". Live online training (ook wel "live remote training" genoemd) wordt uitgevoerd via een interactieve externe desktop. Live training ter plaatse kan lokaal bij de klant op locatie worden uitgevoerd in Brugge of in de corporate trainingscentra van NobleProg in Brugge.
NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Brugge
NH Hotel Brugge, Boeveriestraat 2, Brugge, Belgie, 8000
Bruges
Brugge werd een centrale haven, een commercieel en financieel centrum in middeleeuws Europa, dat de landen van de Noordzee en de Oostzee met de Middellandse Zee verbond. Rijke kooplieden uit Brugge dreven handel met die uit heel Europa. De eerste beurs in de geschiedenis ontstond in Brugge in de 13e eeuw. In de 15e eeuw was het het belangrijkste financiële centrum van Europa. Deze economische bloei leidt ook tot een culturele en artistieke bloei die een rijk erfgoed heeft nagelaten. Het was het belangrijkste centrum voor de Vlaamse primitieve schilders, die een revolutie teweegbrachten in de westerse schilderkunst. Het is sinds het jaar 2000 lid van de Organisatie van Werelderfgoedsteden. De stad heeft zelfs de eer om drie keer op de Werelderfgoedlijst van UNESCO te staan. Om zijn historische centrum, om zijn begijnhof dat deel uitmaakt van de Vlaamse Begijnhoven en om zijn belfort dat behoort tot de Belforten van België en Frankrijk. Daarnaast staat het ook op de lijst van immaterieel cultureel erfgoed van de mensheid door UNESCO vanwege de processie van het Heilig Bloed.
De dichtstbijzijnde luchthaven bij het trainingscentrum
INTERNATIONALE LUCHTHAVEN OOSTENDE-BRUGE
Dichtstbijzijnde treinstation naar het trainingscentrum
Station Brugge
De dichtstbijzijnde parkeerplaats bij het trainingscentrum
Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (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.
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.
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.
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 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.
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.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Brugge (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 Brugge (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.
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
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Getuigenissen (3)
Ik vond het echt leuk hoe we aan het einde de tijd namen om te experimenteren met CHAT GPT. De ruimte was hier niet ideaal voor ingericht - in plaats van één grote tafel zouden een paar kleinere tafels handig geweest zijn, zodat we in kleine groepjes konden brainstormen.
Nola - Laramie County Community College
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
Dat het echte bedrijfsgegevens gebruikte.
De trainer had een zeer goede benadering door de deelnemers te laten meedoen en tegen elkaar aan treden
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Neural Networks training cursus in Brugge, Neural Networks opleiding cursus in Brugge, Weekend Neural Networks cursus in Brugge, Avond Neural Networks training in Brugge, Neural Networks instructeur geleid Brugge, Avond Neural Networks cursus in Brugge, Weekend Neural Networks training in Brugge, Neural Networks on-site in Brugge, Neural Networks coaching in Brugge, Neural Networks een op een training in Brugge, Neural Networks privé cursus in Brugge, Neural Networks een op een opleiding in Brugge, Neural Networks op locatie in Brugge, Neural Networks boot camp in Brugge, Neural Networks instructeur in Brugge, Neural Networks instructeur geleid in Brugge,Neural Networks lessen in Brugge, Neural Networks trainer in Brugge
