Training Introductie neurale netwerken en Deep Learning Apeldoorn

Maar weinig organisaties ontwikkelen zelf algoritmes voor zelfrijdende auto's of voor de automatische analyse van MRI-scans. Veel meer bedrijven passen bestaande Deep Learning-technologie toe en stemmen die af op hun eigen vraagstukken. Om dat te kunnen, moet je begrijpen hoe de techniek werkt en waar de grenzen ervan liggen.

Tijdens deze training bouw je die basis op. Je start bij een aantal klassieke voorbeelden en werkt naar de theorie erachter: hoe een neuraal netwerk werkt, wat backpropagation is en welke netwerkarchitecturen er bestaan, van Deep Neural Networks tot Convolutional Neural Networks. Daarnaast kijk je naar generatieve modellen en transfer learning, en zie je waarom niet elk vraagstuk zich voor Deep Learning leent. Met TensorFlow, Keras en Python implementeer je vervolgens op je eigen laptop een eenvoudig algoritme, zodat je ervaart hoeveel bruikbare tooling er al klaarstaat.

Onze trainers zijn dagelijks werkzaam op dit expertisegebied en vertalen de theorie naar herkenbare voorbeelden uit de praktijk. We wisselen theorie en praktijk af en houden ruimte voor de vraagstukken die in jouw werksituatie spelen. Hierdoor ben je in staat om de mogelijkheden en beperkingen van Deep Learning voor je eigen organisatie te doorgronden en te beoordelen.

Deze training als bedrijfstraining voor jou en je team?

Elk vraagstuk en elke situatie is anders; daarom staan tijdens een bedrijfstraining jouw organisatie en (bedrijfs)vraagstukken centraal. In goed overleg stellen we een lesprogramma samen dat volledig aansluit bij jouw (jullie!) specifieke uitdaging, wensen en dagelijkse werkpraktijk.

Doelen

Na deze training ben je in staat om:

• Te doorgronden wat Deep Learning is en hoe het zich verhoudt tot machine learning en kunstmatige intelligentie
• De werking van neurale netwerken en backpropagation uit te leggen
• Verschillende netwerkarchitecturen zoals DNN's en CNN's te herkennen en te onderscheiden
• Met TensorFlow en Keras een eenvoudig Deep Learning-algoritme op je eigen laptop te implementeren
• Te beoordelen welke vraagstukken zich lenen voor Deep Learning en welke mogelijkheden er zijn voor je eigen organisatie

Tijdens de training Introductie neurale netwerken en Deep Learning komen onderstaande onderwerpen aan bod.

NB: Afhankelijk van snelle ontwikkelingen op dit expertisegebied, kan de werkelijke trainingsinhoud hier van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie Deep Learning
• Verkennen wat Deep Learning is en hoe het zich verhoudt tot machine learning en kunstmatige intelligentie
• Klassieke voorbeelden van succesvolle toepassingen doornemen, van beeldherkenning tot zelfrijdende auto's
• Herkennen waarom veel organisaties bestaande technologie toepassen in plaats van zelf te ontwikkelen
• Onderscheiden welke vraagstukken zich wél en niet voor Deep Learning lenen
• Theorie van neurale netwerken
• Samenstelling en werking van een neuraal netwerk
• De werking van backpropagation stap voor stap volgen
• Begrijpen hoe je datasets opsplitst voor het trainen en testen van een netwerk
• Herkennen welke moeilijkheden optreden tijdens het trainen
• Een praktijkvoorbeeld rond de classificatie van afbeeldingen doornemen
• Netwerkarchitecturen: DNN en CNN
• De opbouw en werking van Deep Neural Networks
• Begrijpen hoe Convolutional Neural Networks beelden verwerken
• Verschillende netwerkarchitecturen met elkaar vergelijken
• Aan de hand van praktijkvoorbeelden zien waar elke architectuur van pas komt
• Generatieve modellen en transfer learning
• Kennismaken met Generative Adversarial Networks (GANs), waarbij diffusion models als recentere generatieve aanpak ter sprake komen
• Een korte introductie krijgen op transformer-architecturen als recente ontwikkeling in het veld
• Doorgronden hoe je met transfer learning voortbouwt op bestaande, getrainde netwerken
• Aan de slag met tooling
• Kennismaken met TensorFlow, Keras en Python als gangbare Deep Learning-tooling
• PyTorch naast TensorFlow en Keras als tweede veelgebruikt framework verkennen
• Ontdekken hoeveel uitgewerkte software en modellen al beschikbaar zijn om toe te passen
• Op je eigen laptop een eenvoudig Keras-DNN implementeren
• Een eerste voorbeeld van image generation uitwerken

Kies uit 6 locatie(s) in Nederland. Ook beschikbaar in Antwerpen.

Bedrijfstraining

Met een bedrijfstraining kies je voor een training die helemaal aansluit bij de specifieke wensen, behoefte en dagelijkse praktijk van jouw bedrijf of organisatie. Je kunt in je eentje deelnemen aan deze maatwerktraining, maar ook met één of meerdere collega’s. Een bedrijfstraining vindt plaats waar je maar wilt: op locatie bij jouw bedrijf of organisatie, ergens in het land of op onze mooie trainingslocatie op de Veluwe in Apeldoorn. Bel ons gerust voor advies; we denken graag met je mee. Wil je een vrijblijvend voorstel ontvangen? Vraag er dan online een aan.

Privétraining

De essentie van een privétraining is, dat de trainer volledig tot jouw beschikking staat. Je kunt daarbij kiezen voor een algemeen programma (zie hiervoor onze trainingomschrijvingen), maar het is ook mogelijk om de training helemaal te laten aansluiten bij jouw specifieke wensen, behoefte en dagelijkse praktijk. Bij zo’n maatwerktraining wordt het programma helemaal afgestemd op jouw situatie, wensen en leerbehoefte. Hierdoor mag je rekenen op maximaal leerrendement. Bel ons gerust voor een (maatwerk)privétraining te bespreken; we denken graag met je mee. Wil je een vrijblijvend voorstel ontvangen? Vraag er dan online een aan.

Virtuele training

Wil je de door jou gewenste training liever virtueel (online) volgen? Dat kan via onze ‘remote classroom’. Het verschil met een face-to-face-training is dat de trainer de training op afstand voor je verzorgt. Je kunt daarbij kiezen voor het algemene programma (zie hiervoor onze trainingomschrijvingen), maar we kunnen de training ook aanpassen aan je specifieke wensen, behoefte en praktijksituatie. Je volgt je virtuele training in je eentje, met je collega’s of met mensen van andere bedrijven. Wil je weten wat we op dit gebied precies voor je kunnen betekenen? Bel ons gerust, we denken graag met je mee over de mogelijke oplossingen.

Klassikale training

Bij een klassikale training volg je een opleiding of training samen met een klas van medestudenten. Het voordeel van deze setting is, dat je kunt leren van andermans cases, tegen het laagst mogelijke tarief. De training vindt plaats op een externe locatie, ergens in het land of op onze mooie trainingslocatie in Apeldoorn (midden op de Veluwe). Heb je een vraag? Bel ons gerust; we helpen je graag verder. Je kunt je natuurlijk ook gelijk inschrijven.

Tarief

De kosten voor de Training Introductie neurale netwerken en Deep Learning bedragen €2.399,00 (excl. €503,79 btw). Dit betreft het tarief voor deelname aan een klassikale training. Wil je liever een bedrijfstraining of privétraining? Bel ons dan of vraag online een voorstel aan.

Bij dit bedrag is alles inbegrepen, inclusief materialen en lunch (lunch inbegrepen indien de training dagvullend is).

Wil je de door jou gewenste training liever virtueel (online) volgen? Dat kan via onze ‘remote classroom’. Het verschil met een face-to-face-training is dat de trainer de training op afstand voor je verzorgt. Je kunt daarbij kiezen voor het algemene programma (zie hiervoor onze trainingomschrijvingen), maar we kunnen de training ook aanpassen aan je specifieke wensen, behoefte en praktijksituatie. Je volgt je virtuele training in je eentje, met je collega’s of met mensen van andere bedrijven. Wil je weten wat we op dit gebied precies voor je kunnen betekenen? Bel ons gerust, we denken graag met je mee over de mogelijke oplossingen.

Virtuele training: hoe werkt dat?

Bij een virtuele training kun je via een online verbinding op afstand interactief deelnemen aan de training. Dit wordt ook wel ‘remote classroom’ of ‘virtual classroom’ genoemd. Dit werkt net even anders, maar biedt je dezelfde kwaliteit en is net zo effectief als een face-to-face-training.

Dezelfde kwaliteit, net even anders

Uitgangspunt bij een virtuele training is, dat er net zoveel kennis en vaardigheden worden overgedragen als bij een face-to-face-training. Bovendien dient het elk gewenst niveau van interactiviteit te faciliteren. Daarom werken we vanuit Eduvision met diverse systemen (o.a. dat van onze opdrachtgever), die deze doelstelling breed ondersteunen (waaronder Microsoft Teams of Zoom). Als cursist kun je gratis en eenvoudig inloggen, via een app of via het web.

De verschillende systemen bieden o.a. de volgende mogelijkheden:

• De training volgen met meerdere deelnemers, die je afhankelijk van of ze een camera hebben al dan niet kunt zien.
• Als deelnemers een microfoon hebben, kunnen ze ook met de trainer praten. De trainer kan aangeven en technisch faciliteren wie er kan praten. Deelnemers kunnen virtueel aangeven dat ze wat willen zeggen; de trainer kan hen vervolgens het woord geven.
• Deelnemers kunnen meekijken met de trainer en de trainer kan switchen tussen verschillende schermen die hij wil laten zien.
• Als de deelnemer daar toestemming voor geeft, kan de trainer meekijken op het scherm van de deelnemer (of zelfs het scherm overnemen).
• Er is vaak een chatfunctie, waarmee vragen of opmerkingen voor iedereen zichtbaar worden op het scherm.
• Er is soms een opnamefunctie (de trainer bepaalt - rekening houdend met ieders privacy - of die aan- of uitgezet wordt), waardoor je later (een deel van) de training kunt terugkijken.
• Er kan gebruik gemaakt worden van een whiteboard.
• Er kunnen bestanden gedeeld worden.

NB: Het is handig als je als cursist beschikt over een microfoon of camera (het eerste meer dan het tweede), maar het is geen must; ook zonder kun je deelnemen aan de training. Wél is het zo dat met name een microfoon de interactiviteit bewerkstelligt. Mocht je geen camera of microfoon op de computer hebben, dan is het ook mogelijk om tegelijkertijd in te loggen met je telefoon, zodat je én duidelijk (lees: groot) beeld hebt én kunt beschikken over microfoon en/of camera.