Artificiële Intelligentie (AI) met Deep Learning

Niveau
Tijdsduur
Logo van School of Data Science
Opleiderscore: starstarstarstarstar_half 9,3 School of Data Science heeft een gemiddelde beoordeling van 9,3 (uit 28 ervaringen)

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

Startdata en plaatsen

Er zijn nog geen startdata bekend voor dit product.

School of Data Science biedt haar producten standaard aan in de volgende regio's: Amsterdam, Antwerpen, Delft, Den Haag, Leiden, Rotterdam, Tilburg, Utrecht, Westland, Zoetermeer

Beschrijving

School of Data Science is hét opleidingsinstituut op het gebied van Data Science en Artificiële Intelligentie (AI). Leer hands-on in kleine groepen data analyse, data science en/of machine learning technieken van datawetenschappers.

Deze cursus bevat de meest recente technieken binnen Natural Language Processing, Reinforcement Learning en Image Processing. Tijdens deze cursus leert u algoritmes te schrijven die structuur kunnen halen uit afbeeldingen en video’s, optimale strategieën weten te bedenken in doelgerichte taken en taal kunnen begrijpen.

Natural Language Processing (NLP):

Wanneer men communiceert, verbaal of schriftelijk, bevat de boodschap enorm veel informatie. Het onderwerp, de toon die met de boodschap komt, de specifieke selectie van worden; alles voegt informatie toe die wij als mensen kunnen interpreteren. Data dat voortkomt uit gesprekken en berichtgevingen -online of offline- is een vorm van ongestr…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Heb je een vraag? Onze adviseurs helpen je graag. Bel ons op 085 7440830 of e-mail naar info@springest.nl.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Machine learning, Microsoft SQL Server, Big Data, MySQL en Datavisualisatie.

School of Data Science is hét opleidingsinstituut op het gebied van Data Science en Artificiële Intelligentie (AI). Leer hands-on in kleine groepen data analyse, data science en/of machine learning technieken van datawetenschappers.

Deze cursus bevat de meest recente technieken binnen Natural Language Processing, Reinforcement Learning en Image Processing. Tijdens deze cursus leert u algoritmes te schrijven die structuur kunnen halen uit afbeeldingen en video’s, optimale strategieën weten te bedenken in doelgerichte taken en taal kunnen begrijpen.

Natural Language Processing (NLP):

Wanneer men communiceert, verbaal of schriftelijk, bevat de boodschap enorm veel informatie. Het onderwerp, de toon die met de boodschap komt, de specifieke selectie van worden; alles voegt informatie toe die wij als mensen kunnen interpreteren. Data dat voortkomt uit gesprekken en berichtgevingen -online of offline- is een vorm van ongestructureerde data. Deze vorm van data past niet in de traditionele manier waarop computers data analyseren. Desalniettemin is door het toepassen van Machine Learning structuur en zelfs betekenis te achterhalen uit menselijke communicatie. Zelfs zeer subtiele spraakfiguren als ironie zijn te detecteren. Hiermee is het bijvoorbeeld mogelijk geworden om algoritmes een sentiment analyse uit te laten voeren.

Reinforcement Learning:

Bij Reinforcement Learning leren we een algoritme doelgerichte beslissingen te nemen om een bepaald doel te maximaliseren. Met behulp van Reinforcement Learning werden algoritmes gecreëerd zoals AlphaGo die het complexe spel Go wisten te leren spelen en daarmee ook wereldkampioen Lee Sedol wisten te verslaan. In de toekomst zullen deze algoritmes ingezet kunnen worden voor bijvoorbeeld het besturen van robots, het creëren van nieuwe medicijnen en nog veel meer.

Image Processing:

In de afgelopen jaren is de hoeveelheid afbeeldingen en video’s op het internet exponentieel gestegen. Wanneer deze afbeeldingen en video’s begrepen kunnen worden door middel van Machine Learning algoritmes, kunnen deze als zeer rijke bron van informatie dienen voor diverse soorten toepassingen. Tijdens deze cursus leert u welke mogelijkheden de meest recente Machine Learning algoritmes u geven met afbeeldingen als dataset.

In deze cursus gebruiken we artificiële neurale netwerkmodellen. We werken in Tensorflow met de abstractielaag Keras. Er wordt verwacht dat de cursist al ervaring heeft met het toepassen van artificiële neurale netwerken en Python 3.

Cursusinhoud

  • 1D, 2D en 3D convolutions
  • Word Embedding
  • Transformers
  • Word2vec
  • Recurrent Neural Network (RNN)
  • Long Short Term Memory (LSTM)
  • Transfer Learning
  • Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
  • Auto encoding
  • Generative adversarial network (GAN)
  • Style transfer
  • VGG 19
  • Image Data Generator
  • Image Augmentation
  • Deep Q learning
  • Policy Gradient
  • Deep Actor-Critic Methods

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.

Heb je een vraag? Onze adviseurs helpen je graag. Bel ons op 085 7440830 of e-mail naar info@springest.nl.

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)

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.