Lokale, door een instructeur geleide live Neural Network-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en hands-on praktijk hoe Neural Networks te bouwen met behulp van een aantal meestal open-source toolkits en bibliotheken, evenals hoe de kracht van geavanceerde hardware (GPU's) te gebruiken ) en optimalisatietechnieken met gedistribueerde computers en big data. Onze Neural Network-cursussen zijn gebaseerd op populaire programmeertalen zoals Python, Java, R-taal en krachtige bibliotheken, waaronder TensorFlow, Torch, Caffe, Theano en meer. Onze Neural Network-cursussen behandelen zowel theorie als implementatie met behulp van een aantal neurale netwerkimplementaties zoals Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) en Recurrent Neural Networks (RNN). Neuraal netwerk-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op afstand'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Leuven of in bedrijfstrainingscentra van NobleProg in Leuven. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Leuven
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, België, 3010
Leuven
Leuven (in het Nederlands Leuven, in het Duits Löwen) is een Nederlandstalige stad in België gelegen in het Vlaamse Gewest, hoofdstad van de provincie Vlaams-Brabant en hoofdstad van het district dat zijn naam draagt. Het wordt bewaterd door de Dijle, een zijrivier van de Rupel. Het is een universiteitsstad waar de Katholieke Universiteit Leuven is gevestigd, een Nederlandstalige tak ontstaan uit de splitsing van de oudste universiteit van België. Leuven staat ook bekend om het hoofdkantoor van AB InBev, de grootste brouwerij ter wereld. Leuven is de bierhoofdstad van België.
De dichtstbijzijnde luchthaven bij het trainingscentrum
15 kilometer ten oosten van de luchthaven van Brussel.
Dichtstbijzijnde treinstation bij het trainingscentrum
Station Leuven
De dichtstbijzijnde parkeerplaats bij het trainingscentrum
Deze door een instructeur geleide, live training in Leuven (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.
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.
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.
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 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.
Deze instructeurgeleide, live-training in Leuven (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.
Deze door een instructeur geleide live training op Leuven (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 Leuven (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 Leuven (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.
Type: Theoretische opleiding met aanvragen die vooraf met de studenten op Lasagne worden bepaald of Keras afhankelijk van de pedagogische groep
Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en casestudy's
Kunstmatige intelligentie is, na veel wetenschappelijke gebieden te hebben verstoord, begonnen een revolutie teweeg te brengen in een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz.). Niettemin is de presentatie ervan in de reguliere media vaak een fantasie, ver verwijderd van wat de velden van Machine Learning of Deep Learning werkelijk zijn. Het doel van deze opleiding is om ingenieurs die al computerhulpmiddelen beheersen (inclusief een basissoftwareprogrammering) een inleiding te geven tot Deep Learning en tot de verschillende specialisatiegebieden en dus tot de belangrijkste netwerkarchitecturen die vandaag de dag bestaan. Als de basisprincipes van wiskunde tijdens de cursus worden herinnerd, wordt een niveau van wiskunde van het type BAC+2 aanbevolen voor meer comfort. Het is absoluut mogelijk om de wiskundige as over te slaan om alleen een "systeem"-visie te behouden, maar deze benadering zal uw begrip van het onderwerp aanzienlijk beperken.
In deze instructeurgeleide, live training zullen de deelnemers leren hoe ze Matlab kunnen gebruiken om een convolutief neurale netwerk voor beeldherkenning te ontwerpen, opbouwen en visualiseren.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Een diep leermodel op te bouwen
Data labeling te automatiseren
Te werken met modellen uit Caffe en TensorFlow-Keras
Data te trainen met meerdere GPUs, de cloud of clusters
Publiek
Ontwikkelaars
Ingenieurs
Domeinexperts
Opzet van de cursus
Theorie, discussie, oefeningen en veel praktijkwerk
Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudy-oefeningen om uit te voeren met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken
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 (6)
Hunter is geweldig, zeer betrokken, uiterst kennisrijk en persoonlijk. Zeer goed gedaan.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Automatisch vertaald
De trainer was een professional op het vakgebied en verbande de theorie uitstekend met de praktijk.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Cursus - Applied AI from Scratch in Python
Automatisch vertaald
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Automatisch vertaald
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Cursus - Neural Network in R
Automatisch vertaald
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Cursus - Introduction to the use of neural networks
Automatisch vertaald
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Neural Networks training cursus in Leuven, Neural Networks opleiding cursus in Leuven, Weekend Neural Networks cursus in Leuven, Avond Neural Networks training in Leuven, Neural Networks instructeur geleid Leuven, Neural Networks coaching in Leuven, Avond Neural Networks cursus in Leuven, Neural Networks instructeur geleid in Leuven,Neural Networks lessen in Leuven, Neural Networks instructeur in Leuven, Neural Networks on-site in Leuven, Neural Networks trainer in Leuven, Neural Networks boot camp in Leuven, Weekend Neural Networks training in Leuven, Neural Networks een op een training in Leuven, Neural Networks privé cursus in Leuven, Neural Networks op locatie in Leuven, Neural Networks een op een opleiding in Leuven
