Artificiële Intelligentie (AI) met Deep Learning

Taal: Python. Niveau: Gevorderden. Locatie: Den Haag/Rotterdam.
Duur: 24 uur (3 dagen). Kosten: €2340,- excl. btw.

Startdata

Deze cursus is alleen beschikbaar op aanvraag.

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

Voorkennis

Voor deze cursus is programmeerervaring en enige kennis van wiskunde en statistiek nodig. Twijfel je of je genoeg voorkennis hebt om deze cursus te kunnen doen? Laat het ons weten via ons contactformulier, dan kunnen wij je van advies voorzien!

Call Now Button