Deep Learning
Niet Goed Geld Terug
Startgarantie
NRTO Keurmerk
Startdatum | Einddatum | Locatie | Cursusdagen |
---|---|---|---|
26-07-2023 | 28-07-2023 | Den Haag |
Prijs: €2.210,-

Tijdens deze driedaagse Deep Learning cursus leer je werken met neurale netwerken in Python, Tensorflow en Keras. Je past deze kennis toe op onder meer classificatie en regressie data en leert werken met Natural Language Processing (NLP) en Image Processing algoritmes. De meest gebruikte en nieuwste technieken komen aan bod. Dit is alleen mogelijk met onze unieke leermethode, de persoonlijke aandacht en onze extra ondersteuning na je cursusdagen. De cursus wordt afgesloten met een Deep Learning certificaat.

Deep Learning
✔ Niet Goed Geld Terug
✔ Gratis annuleren
✔ Startgarantie
★★★★★ 9,7 op basis van 3 ervaringen

Tijdens deze driedaagse Deep Learning cursus leer je werken met neurale netwerken in Python, Tensorflow en Keras. Je past deze kennis toe op onder meer classificatie en regressie data en leert werken met Natural Language Processing (NLP) en Image Processing algoritmes. De meest gebruikte en nieuwste technieken komen aan bod.
Startdatum | Einddatum | Locatie | Cursusdagen |
---|---|---|---|
26-07-2023 | 28-07-2023 | Den Haag |
Prijs: €2.210,-

Mail: rick@schoolofdatascience.nl
Telefoonnummer:
070 221 1586

Ervaringen
Hieronder is een selectie te zien van onze blije klanten. Bekijk hier alle recensies.




Informatie
Locatie: Den Haag.
Duur: 3 dagen.
Studiebelasting: 21 uur cursus + 9 uur zelfstudie.
Lestijden: 10:00 – 17:00.
Lesdag: Maandag, dinsdag en woensdag.
Taal: Nederlands/Engels.
Niveau: WO.
Prijs: €2.210,- excl. btw.
Deze cursus incompany organiseren voor je team? Neem contact met ons op!
Over de cursus Deep Learning
Deze cursus bevat de meest recente technieken binnen Neurale Netwerken, Natural Language Processing en Image Processing. Tijdens deze cursus leer je algoritmes te schrijven die kunnen leren aan de hand van neurale netwerken, structuur kunnen halen uit afbeeldingen en video’s, 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.
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 leer je welke mogelijkheden de meest recente Machine Learning algoritmes je geven met afbeeldingen als dataset.
Leerdoelen Deep Learning
- ken je de principes kennen van neurale netwerken en deep learning;
- kun je neurale netwerken modelleren met Tensorflow en Keras;
- kun je deze optimaliseren en toepassen op een afbeelding classificatie opdracht;
- ken je de principes van de meest gebruikte en nieuwste taalverwerkingsmethodes;
- kun je een natural language processing model opzetten, trainen en toepassen;
- ken je de principes van de meest gebruikte en nieuwste beeldverwerkingsmethodes;
- kun je een image processing model opzetten, trainen en toepassen.
Voor wie is de Deep Learning cursus?
Er wordt verwacht dat de cursist al ervaring heeft met het toepassen van artificiële neurale netwerken (zie cursus machine learning) en Python 3. Deze cursus is iets voor jou als:
- Je wilt Deep Learning modellen leren begrijpen en zelf kunnen programmeren.
- Je bent bedreven met Python en begrijpt de basisprincipes van machine learning.
- Je bent benieuwd naar hoe je het meest effectief Natural Language Processing (NLP) technieken kunt toepassen op je eigen datasets.
- Je bent benieuwd naar hoe je Image Processing kan gebruiken om afbeeldingen te classificeren.


Afbeelding 1 en 2. Een voorbeeld van Natural Language Processing (NLP) technieken die bij deep learning wordt behandeld en ons klaslokaal op locatie Rotterdam.
Cursusinhoud Deep Learning
In deze cursus gebruiken we artificiële neurale netwerkmodellen. We werken in Tensorflow met de abstractielaag Keras.
Dag 1 – Introductie Deep Learning
- Artificial Neural Network structures
- Optimization
- Image classification
- Leer werken met Tensorflow en Keras
Dag 2 – Natural Language Processing
- Tokenization en word embedding
- Sentiment analyse
- CNN, RNN, LSTM en Transformers
- BERT en Hugging Face
- NLP op de Nederlands taal
Dag 3 – Image processing
- 2D convolutions
- Transfer Learning
- Auto Encoder
- Generative Adversarial Network (GAN)
- Image augmentation
- OCR
Extra informatie over de Deep Learning cursus
- Na je inschrijving nemen we contact met je op om een intake gesprek in te plannen. Dit doen we om je ervaring en leerbehoeften goed in kaart te brengen.
- De cursussen worden gegeven in kleine groepen van maximaal 5 personen. Dit doen wij omdat wij geloven dat persoonlijke aandacht voor de beste leerervaring zorgt.
- Je hebt voor deze cursus een eigen laptop nodig om mee te doen.
- Tijdens de cursus zal er een lunch worden voorzien. Heb je dieetvoorkeuren? Laat het ons weten! Dan zorgen wij voor een aangepaste lunch.
Veelgestelde vragen
Deep Learning vraagt meerdere disciplines. Er komt wiskundige kennis bij kijken, programmeerervaring en in de industrie ook domeinkennis.
Goed worden in programmeren. Zonder programmeren kan je zeker ook Deep Learning toepassen maar het zal je altijd limiteren in de mogelijkheden. Wanneer je Python gebruikt als jouw tool voor Deep Learning heb je toegang tot de nieuwe modellen en kan je elke type data aan.
Statische wiskundige kennis op doen. Om goed te worden in Deep Learning is een basis in wiskunde erg helpend. Voor onze cursus Deep Learning is dit geen vereiste omdat we in de cursus waar nodig wiskundige concepten uitleggen. Als je toch graag over meer wiskundige kennis wilt beschikken om sneller beter te worden in Deep Learning, dan kun je bij ons de cursus Python Essentials volgen.
Machine Learning cursus. Onze cursus Machine Learning is een intensieve 3-daagse cursus waarin je een breed beeld krijgt van wat Machine Learning is, waarvoor je het kunt gebruiken en wat erbij komt kijken. Naast de theorie krijg je veel voorbeelden uit de praktijk en ga je zelf aan de slag met Machine Learning aan de hand van opdrachten. Door de theorie van Machine Learning direct toe te passen in de praktijk, maak je de Machine Learning principes en technieken snel eigen.
Jezelf verder ontwikkelen. Je wordt pas echt goed in Machine en Deep Learning als je het veel doet. Door met meerdere soorten data te werken en verschillende soorten modellen te maken, wordt jouw Machine en Deep Learning wereld steeds rijker en zal je er beter en sneller in worden.
Wordt goed in een domein. Het is voor bedrijven heel interessant als je veel hebt gewerkt met data die voorkomt bij hun organisatie. Daarom is het aan te raden om je naast breed ook nog eens te specialiseren op bepaalde vraagstukken en domeinen.
De Deep Learning cursus wordt georganiseerd op verschillende locaties in Nederland. Het hoofdkantoor van de School of Data Science, waar ook een cursusruimte is ingericht, is gevestigd in Den Haag. Daarnaast maken we gebruik van cursuslocaties in Rotterdam, Amsterdam en Utrecht. Een incompany cursus Deep Learning op een locatie naar wens is eveneens mogelijk. De cursus volledig online volgen, kan ook.
Onze cursus Deep Learning wordt standaard in het Nederlands gegeven. Maar omdat het lesmateriaal standaard in het Engels is, kunnen we de cursus ook altijd in het Engels verzorgen.
Er wordt verwacht dat de cursist al ervaring heeft met het toepassen van artificiële neurale netwerken (zie cursus machine learning) en Python 3
Twijfel je over je voorkennis? Neem contact met ons op of geef het aan bij je inschrijving. De trainer zal voor de cursus contact met je opnemen voor een intakegesprek en zorgen dat de cursus goed bij je past.
Je kunt op aanvraag na de cursus een zogenaamd ‘Certificaat van deelname’ ontvangen van de School of Data Science. Hierop staat je naam, de datum, de cursusnaam en het aantal uur dat besteed is aan de cursus.
Na de cursus kun je doorleren voor de TensorFlow Developer Certificate. Mocht je graag dit certificaat willen behalen, geef dat dan aan via het inschrijfformulier of tijdens de cursus. De trainer zal je dan verder op weg helpen met het certificaat.
Jazeker! Onze opleidingen, trainingen en cursussen kan je volgen met het STAP-budget. Dus ook de cursus Deep Learning is te volgen met het STAP-budget. Dit kun je aangeven in het inschrijvingsformulier van de cursus. Op onze STAP-budget pagina kan je meer informatie vinden over het STAP-budget.
Jazeker! Onze opleidingen, trainingen en cursussen kan je volgen met het UWV Scholingsbudget. Dus ook de cursus Deep Learning is te volgen met het UWV Scholingsbudget. Op onze UWV Scholingsbudget pagina kan je meer informatie vinden over het UWV Scholingsbudget en een aanvraag indienen.