Training Introductie neurale netwerken en Deep Learning

Niveau
Tijdsduur
Locatie
Op locatie, Online
Startdatum en plaats

Training Introductie neurale netwerken en Deep Learning

Eduvision Opleiding & Training
Logo van Eduvision Opleiding & Training
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 7,8 Eduvision Opleiding & Training heeft een gemiddelde beoordeling van 7,8 (uit 46 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen

computer Online: Virtueel
9 dec. 2021 tot 23 dec. 2021
Toon rooster
event 9 december 2021, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 1
event 16 december 2021, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 2
event 23 december 2021, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 3
placeApeldoorn
24 dec. 2021 tot 7 jan. 2022
Toon rooster
event 24 december 2021, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 1
event 31 december 2021, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 2
event 7 januari 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 3
placeUtrecht
24 dec. 2021 tot 7 jan. 2022
Toon rooster
event 24 december 2021, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 1
event 31 december 2021, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 2
event 7 januari 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 3
computer Online: Virtueel
7 jan. 2022 tot 21 jan. 2022
Toon rooster
event 7 januari 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 1
event 14 januari 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 2
event 21 januari 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 3
placeApeldoorn
24 jan. 2022 tot 7 feb. 2022
Toon rooster
event 24 januari 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 1
event 31 januari 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 2
event 7 februari 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 3
placeUtrecht
24 jan. 2022 tot 7 feb. 2022
Toon rooster
event 24 januari 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 1
event 31 januari 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 2
event 7 februari 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 3
computer Online: Virtueel
7 feb. 2022 tot 21 feb. 2022
Toon rooster
event 7 februari 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 1
event 14 februari 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 2
event 21 februari 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 3
placeApeldoorn
22 feb. 2022 tot 8 mrt. 2022
Toon rooster
event 22 februari 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 1
event 1 maart 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 2
event 8 maart 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 3
placeUtrecht
22 feb. 2022 tot 8 mrt. 2022
Toon rooster
event 22 februari 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 1
event 1 maart 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 2
event 8 maart 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 3
computer Online: Virtueel
8 mrt. 2022 tot 22 mrt. 2022
Toon rooster
event 8 maart 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 1
event 15 maart 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 2
event 22 maart 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 3
placeApeldoorn
23 mrt. 2022 tot 6 apr. 2022
Toon rooster
event 23 maart 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 1
event 30 maart 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 2
event 6 april 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 3
placeUtrecht
23 mrt. 2022 tot 6 apr. 2022
Toon rooster
event 23 maart 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 1
event 30 maart 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 2
event 6 april 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 3
computer Online: Virtueel
6 apr. 2022 tot 20 apr. 2022
Toon rooster
event 6 april 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 1
event 13 april 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 2
event 20 april 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 3
placeApeldoorn
21 apr. 2022 tot 12 mei. 2022
Toon rooster
event 21 april 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 1
event 28 april 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 2
event 12 mei 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 3
placeUtrecht
21 apr. 2022 tot 12 mei. 2022
Toon rooster
event 21 april 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 1
event 28 april 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 2
event 12 mei 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 3
computer Online: Virtueel
12 mei. 2022 tot 2 jun. 2022
Toon rooster
event 12 mei 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 1
event 19 mei 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 2
event 2 juni 2022, 09:30-16:30, Virtueel, Dag 3
placeApeldoorn
20 mei. 2022 tot 3 jun. 2022
Toon rooster
event 20 mei 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 1
event 27 mei 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 2
event 3 juni 2022, 09:30-16:30, Apeldoorn, Dag 3
placeUtrecht
20 mei. 2022 tot 3 jun. 2022
Toon rooster
event 20 mei 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 1
event 27 mei 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 2
event 3 juni 2022, 09:30-16:30, Utrecht, Dag 3

Beschrijving

Deep Learning

Deep learning is samen met kunstmatige intelligentie een vakgebied in opkomst en wordt als zeer veelbelovend gezien voor de toekomst. Maar wat is Deep Learning eigenlijk en wat heb je er voor nodig?

Er zullen maar weinig bedrijven zijn die algoritmes gaan ontwikkelen voor zelfrijdende auto's of die MRI scans automatisch gaan analyseren, maar er zullen wel veel bedrijven zijn dit soort technologieën gaan toepassen. Het is hierbij van belang om te weten hoe je de technologie kan toepassen, maar ook hoe je de bestaande technologie kan aanpassen en implementeren voor je eigen doeleinden.

Hiervoor is een goede basis van de theorie, de toepassingen en de werkwijze in de praktijk nood…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Magnetic Resonance Imaging, Medische Beeldvorming, Deep Learning, Machine learning en Echografie.

Deep Learning

Deep learning is samen met kunstmatige intelligentie een vakgebied in opkomst en wordt als zeer veelbelovend gezien voor de toekomst. Maar wat is Deep Learning eigenlijk en wat heb je er voor nodig?

Er zullen maar weinig bedrijven zijn die algoritmes gaan ontwikkelen voor zelfrijdende auto's of die MRI scans automatisch gaan analyseren, maar er zullen wel veel bedrijven zijn dit soort technologieën gaan toepassen. Het is hierbij van belang om te weten hoe je de technologie kan toepassen, maar ook hoe je de bestaande technologie kan aanpassen en implementeren voor je eigen doeleinden.

Hiervoor is een goede basis van de theorie, de toepassingen en de werkwijze in de praktijk noodzakelijk.

Cursus Introductie neurale netwerken en Deep Learning

De cursus Introductie Deep Learning legt uit wat Deep Learning is, geeft een aantal simpele voorbeelden uit de praktijk en laat zien welke tooling je nodig hebt om met Deep Learning te beginnen.

We kijken eerst naar een aantal klassieke voorbeelden van het succesvol gebruik van Deep Learning. Je leert de theorie erachter en zien hoe een neuraal netwerk werkt, wat backpropagation is en wat voor verschillende neurale netwerken er zijn.

We zien de moeilijkheden die optreden en waarom niet ieder vraagstuk geschikt is om met deep learning op te lossen.

Met behulp van machine learning software Tensorflow en Keras zullen we in de praktijk zien hoe we op onze eigen laptop al een deep learning algoritme kunnen implementeren. Wat misschien wel belangrijker is, is dat we leren dat er al veel uitgewerkte software en tooling beschikbaar is om bestaande netwerken en algoritmes toe te passen op een nieuw vraagstuk.

Na deze cursus is veel van de mystiek rond deep learning duidelijk geworden en weet je wat de mogelijkheden voor de toepasbaarheid binnen je bedrijf zijn.


Tijdens de training Introductie neurale netwerken en Deep Learning komen de volgende onderwerpen aan bod:

  • Introductie Deep Learning
  • Theorie van Neurale Netwerken en Backpropagation
  • Testen en trainen van sets
  • Praktijkvoorbeeld: Herkenning van afbeeldingen (classificatie)
  • Deep Neural Networks
  • Convoluted Neural Networks
  • Praktijkvoorbeelden van Deep Learning
  • Deep Learning tools: Tensorflow, Keras, Python
  • Generative adversarial networks
  • Transfer Learning
  • Praktijk: een simpel Keras DNN, image generation

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
infoEr is een telefoonnummer vereist om deze informatieaanvraag in behandeling te nemen. (optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.