Deep Learning

Tijdens deze vierdaagse Deep Learning cursus leer je werken met neurale netwerken in Tensorflow. Je past deze kennis toe door het schrijven van Reinforcement Learning, Natural Language Processing (NLP) en Image Processing algoritmes.

Background Image for School of Data Science Website

Informatie

Locatie: Den Haag/Online.
Duur: 4 dagen.
Lestijden: 10:00 – 17:00.
Lesdag: Maandag, dinsdag, woensdag en donderdag.

Taal: Python.
Niveau: Gevorderd.

Investering: €2.340,- excl. btw.

Deze cursus incompany organiseren voor je team? Neem contact met ons op!

Startdata

5 april 2021 t/m 8 april 2021
10 mei 2021 t/m 13 mei 2021
28 juni 2021 t/m 1 juli 2021
9 augustus 2021 t/m 12 augustus 2021
20 september 2021 t/m 23 september 2021
15 november 2021 t/m 18 november 2021

Over de cursus Deep Learning

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

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.

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.

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.

Deze cursus is iets voor jou als:

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 (zie cursus machine learning) en Python 3.

  • Je wilt Deep Learning modellen leren begrijpen en zelf kunnen schrijven.
  • Je 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.
  • Je wilt Reinforcement Learning algoritmes kunnen schrijven die op basis van regels handelingen optimaal leren uitvoeren.

Cursusinhoud

Dag 1: Introductie Deep Learning

  • Artificial Neural Network structures
  • Optimization
  • Image classification
  • Leer werken met Tensorflow

Dag 2: Natural Language Processing

  • Tokenization en word embedding
  • Sentiment analyse
  • CNN, RNN, LSTM en BERT
  • NLP op de Nederlands taal

Dag 3: Image processing

  • 2D convolutions
  • Generative Adversarial Network (GAN)
  • Image augmentation

Dag 4: Reinforcement Learning

  • Deep Q-learning
  • Deep Actor-Critic Methods
  • Proximal Policy Optimization
data science cursus visualisaties
Rick Cursus Data Science

Extra informatie over de Deep Learning cursus

  • 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.

Ervaringen

“Het was een hele krachtige cursus. Een dag is heel intensief. Het was boordevol met alle denk ik toch de huidige technologieën binnen Natural Language Processing.”

Vincent Janssen – AI Engineer bij de Verhaert

“I followed the 3-day Deep learning course from the School of Data Science to expand my knowledge on both Deep learning and Reinforcement learning. As a Senior Data Scientist, these techniques are essential to properly serve my customers.

The course was extensive in both theoretical and practical perspective. The trainer knew how to explain the concepts well and provided notebooks with code examples. Overall it was a very interesting and educational training, allowing me to use these techniques in my daily work.

If I had to choose again to participate in a Deep Learning course, I would choose the School of Data Science for my training.

Steven Jongerden – Senior Data Scientist bij Capgemini

Scroll to Top