Deep Learning Specialization Training
450,00 EUR
- 50 hours
Deze uitgebreide cursus biedt de kennis en vaardigheden om deep learning tools effectief te implementeren met behulp van AI/ML-frameworks. Je zult de fundamentele concepten en praktische toepassingen van deep learning verkennen, terwijl je een duidelijk begrip krijgt van de verschillen tussen deep learning en machine learning. De cursus behandelt een breed scala aan onderwerpen, waaronder neurale netwerken, voorwaartse en achterwaartse propagatie, TensorFlow 2, Keras, technieken voor prestatieoptimalisatie, modelinterpreteerbaarheid, Convolutional Neural Networks (CNN's), transfer learning, objectdetectie, Recurrent Neural Networks (RNN's), autoencoders en het creëren van neurale netwerken in PyTorch. Aan het einde van de cursus heb je een solide basis in de principes van deep learning en de vaardigheid om deep learning modellen effectief te bouwen en te optimaliseren met behulp van Keras en TensorFlow.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Gemiddeld - gevorderd niveau
Toegang
1 jaar toegang tot het platform & opnames van de lessen
6 uur aan videocursussen
en 40 uur online live les
Studietijd
Aanbeveling van 50 uur studietijd
Virtueel lab inbegrepen om te oefenen
3 eindprojecten voor de cursus en 1 beoordelingstoets
Geen examen
maar inclusief certificaat van voltooiing
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
Diepgaand leren
Onderscheid maken tussen diep leren en machine leren en hun respectievelijke toepassingen begrijpen.
Neurale netwerken
Verkrijg een grondig begrip van verschillende soorten neurale netwerken.
DNN's
Beheers de concepten van voorwaartse en achterwaartse propagatie in diepe neurale netwerken (DNN's).
Modelleren
Krijg inzicht in modelleringstechnieken en prestatieverbetering bij diep leren.
Parameter
Begrijp de principes van hyperparameterafstelling en modelinterpreteerbaarheid.
Technieken
Leer over essentiële technieken zoals dropout en early stopping en pas ze effectief toe.
CNN's
Ontwikkel expertise in Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's) en objectdetectie.
PyTorch
Raak vertrouwd met PyTorch en leer hoe je neurale netwerken kunt creëren met dit framework.
RNN's
Verkrijg een solide begrip van terugkerende neurale netwerken (RNN's).
Cursustijdlijn
Introductie tot diep leren
Les 1
Kunstmatige Neurale Netwerken
Les 2
Diepe Neurale Netwerken
Les 3
TensorFlow
Les 4
Modeloptimalisatie en prestatieverbetering
Les 5
Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's)
Les 6
Transferleren
Les 7
Objectdetectie
Les 8
Recurrente Neurale Netwerken (RNN's)
Les 9
Transformermodellen voor natuurlijke taalverwerking (NLP)
Les 10
Aan de slag met Autoencoders
Les 11
PyTorch
Les 12
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
Vereisten:
Basiskennis van Python programmeren, lineaire algebra, waarschijnlijkheid en enkele fundamenten van machine learning wordt sterk aanbevolen.
Software-ingenieurs & Ontwikkelaars
Datawetenschappers & Analisten
AI/ML-liefhebbers
Studenten & Onderzoekers
IT- & Cloudprofessionals
Bedrijfs- & Productmanagers
Veelgestelde vragen
Heb je en zakelijke oplossing of LMS-integratie nodig?
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!