Introductie tot kunstmatige intelligentie (KI/AI) - eLearning
450,00 EUR
- 6 hours
Dit inleidende programma in kunstmatige intelligentie biedt een uitgebreid overzicht van AI-concepten en -workflows, waarbij de basisprincipes van machine learning en deep learning aan bod komen. Je verkent AI door te werken aan praktijkvoorbeelden en begrijpt het onderscheid tussen supervised, unsupervised en reinforcement learning. Deze gratis AI-cursus is een perfect startpunt voor iedereen die AI-ingenieur wil worden.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal zijn in het Engels
Niveau
Beginnervriendelijk
Toegang
1 jaar toegang tot het zelfstudie eLearning platform 24/7
2 uur aan videomateriaal
met een aanbevolen studieduur van 6 uur
Praktijken
Quizzen om je studie op te frissen
Geen examen
Er is geen examen voor de cursus, maar de student ontvangt een certificaat van voltooiing van de training
Cursusoverzicht
Als je je kennis op het gebied van kunstmatige intelligentie wilt opbouwen en een begrip wilt krijgen van de zakelijke toepassingen ervan, dan is onze cursus Introductie in Kunstmatige Intelligentie precies wat je nodig hebt! Met deze cursus krijg je een breed overzicht van AI-concepten, workflows en prestatie-indicatoren, evenals machine learning en deep learning. Je ontdekt hoe clustering- en classificatiealgoritmen helpen bij het identificeren van zakelijke toepassingen van AI, en je leert ook het verschil tussen begeleid, onbegeleid en reinforcement learning.
De basisbegrippen, concepten, reikwijdte en fasen van kunstmatige intelligentie worden allemaal behandeld in deze cursus, er zal ook gekeken worden naar hun effect op echte bedrijfsprocessen en hoe AI bedrijfswaarde genereert. Aan het einde van de cursus zul je in staat zijn om machine learning workflows toe te passen om bedrijfsproblemen op te lossen, verschillende begeleide en onbegeleide AI-algoritmen duidelijk te definiëren, en ROI te meten op basis van prestatie-indicatoren.
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om te begrijpen:
Betekenis en Toepassingen
De betekenis en het doel van AI, evenals de reikwijdte, fasen, toepassingen en effecten
ML en DL
De basisconcepten van machine learning en deep learning
Efficiëntie
Hoe implementeer je effectief de stappen van een machine learning workflow
Toezicht
Het verschil tussen begeleid, semi-begeleid en onbegeleid leren
Statistieken
De rol van prestatie-indicatoren en hoe belangrijke methoden te identificeren
Cursustijdlijn
Cursusintroductie
Les 01
Kunstmatige intelligentie ontcijferen
Les 02
- Kunstmatige intelligentie ontcijferen
- Betekenis, Bereik en Stadium van AI
- Drie fasen van AI
- Toepassingen van AI
- Beeldherkenning
- Toepassing van AI
- Effecten van AI op de samenleving
- Superviseert het leren voor telemedicine
- Lost complexe sociale problemen op
- Voordelen voor meerdere industrieën
Basisprincipes van machine learning en deep learning
Les 03
- Basisprincipes van machine learning en diep leren
- Betekenis van machine learning
- Relatie tussen Machine Learning en Statistische Analyse
- Proces van Machine Learning
- Soorten machine learning
- Betekenis van Onbegeleid Leren
- Betekenis van semi-gestuurd leren
- Algoritmen van Machine Learning
- Regressie
- Naive Bayes
- Machine Learning-algoritmen
- Diepgaand leren
- Definitie van kunstmatige neurale netwerken
- Definitie van een perceptron
- Online en batch leren
Machine learning workflow
Les 04
- Machine Learning-werkstroom
- Verkrijg meer gegevens
- Stel een scherpe vraag
- Voeg gegevens toe aan de tabel
- Controleer op kwaliteit
- Transformeer kenmerken
- Beantwoord de vragen
- Gebruik het antwoord
Prestatiemetingen
Les 05
- Prestatiemetingen
- Belangrijke methoden van prestatie-indicatoren
- Voorbeeld van een verwarringsmatrix
- Begrippen van de verwarringsmatrix
- Minimaliseer valse gevallen
- Minimaliseer voorbeelden van vals-positieven
- Nauwkeurigheid, precisie
- Gevoeligheid of sensitiviteit
- Specificiteit
- F1-score
Doelgroep
De cursus is ontworpen voor personen met verschillende achtergronden die fundamentele kennis van kunstmatige intelligentie en de toepassingen ervan willen verwerven. Geen formele voorvereisten nodig. maar een basiskennis van wiskunde, statistiek en programmeren zal voordelig zijn.
IT-professionals
Niet-technische professionals
Data-analisten
Studenten
Onderwijzers en onderzoekers
Ondernemers en Innovators
Verklaringen
Licenties en accreditatie
De introductiecursus voor certificering in Kunstmatige Intelligentie wordt aangeboden door Simplilearn volgens de Partner Programma Overeenkomst en voldoet aan de eisen van de Licentieovereenkomst. AVC promoot deze cursus namens Simplilearn.
Gelijkheidsbeleid
Simplilearn biedt geen accommodatie vanwege een handicap of medische aandoening van studenten. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning gedurende het accommodatieproces.
Veelgestelde Vraag
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!