Opleiding: Training Python Deep Learning met businesscase

Python Deep Learning is een essentieel vakgebied binnen kunstmatige intelligentie en wordt breed toegepast in diverse industrieën, waaronder gezondheidszorg, financiële dienstverlening en e-commerce. Deep learning-modellen zijn in staat om complexe patronen te herkennen en geavanceerde voorspellingen te doen, wat bedrijven helpt bij het nemen van datagedreven beslissingen. Tijdens de training Python Deep Learning met businesscase krijg je een diepgaand inzicht in hoe deep learning werkt en hoe je het kunt implementeren in Python met de krachtigste frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch en FastAI.

Je begint met een introductie over deep learning en de verschillen met traditionele machine learning-technieken. Vervolgens ga je aan de slag met het bouwen en trainen van neurale netwerken met Keras en TensorFlow, waarbij je leert hoe je modellen optimaliseert met technieken zoals batch normalisatie, dropout en hyperparameter-tuning. Daarna verken je shallow learning, waarbij je leert wanneer klassieke machine learning-methoden zoals lineaire regressie en decision trees effectiever kunnen zijn dan deep learning.

Een belangrijk onderdeel van de training is reinforcement learning en Q-learning, waarbij je leert hoe agenten kunnen leren van interactie met hun omgeving. Je bouwt een Deep Q Network (DQN) en past reinforcement learning toe in een gesimuleerde omgeving zoals OpenAI Gym. Vervolgens maak je kennis met PyTorch, een krachtig deep learning-framework dat populair is vanwege zijn flexibiliteit en gebruiksgemak. Je leert hoe je dynamische computationale grafieken gebruikt en krijgt praktische ervaring met het trainen van modellen in PyTorch.

Daarna maak je kennis met FastAI, een framework dat deep learning toegankelijk maakt met krachtige standaardinstellingen en geavanceerde mogelijkheden zoals automatische leerstrategie-optimalisatie en transfer learning. Je bouwt een FastAI-image classifier met minimale code en ontdekt hoe FastAI zich verhoudt tot andere frameworks zoals TensorFlow en PyTorch.

De training sluit af met een businesscase, waarin je een deep learning-model bouwt en optimaliseert voor een realistische toepassing. Door middel van hands-on opdrachten en praktijkgerichte cases leer je hoe je deep learning effectief inzet voor voorspellende analyses, beeldherkenning en automatiseringstaken. Na afloop van de training ben je in staat om deep learning-modellen te ontwikkelen, trainen en implementeren binnen een zakelijke context, en weet je wanneer en hoe je de juiste tools moet inzetten.

Cursus Python Deep Learning met businesscase

Tijdens de Cursus Python Deep Learning met businesscase leer je de kracht van deep learning toepassen met Python. Je werkt met Keras, TensorFlow, PyTorch en FastAI om neurale netwerken te bouwen, trainen en optimaliseren. Daarnaast ontdek je het verschil tussen shallow en deep learning en pas je reinforcement learning toe met Q-learning en Deep Q Networks. De training combineert theorie met hands-on opdrachten, zodat je de opgedane kennis direct kunt toepassen in een zakelijke praktijkcase.

Bedrijfstraining Python Deep Learning

Wil je Python met deep learning inzetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training Python Deep Learning met businesscase komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie deep learning in Python
• • Wat is Deep Learning?
  • Overzicht van machine learning vs. deep learning
  • De rol van neurale netwerken in deep learning
• Key libraries voor deep learning in Python
• • TensorFlow: een krachtige bibliotheek voor numerieke berekeningen en deep learning
  • Keras: vereenvoudigd deep learning met een high-level API voor het bouwen van neurale netwerken
  • Andere belangrijke libraries: NumPy, pandas, Matplotlib voor data-analyse en visualisatie
• Keras en TensorFlow: De perfecte Combinatie
• • Overzicht van TensorFlow
  • • Inleiding tot TensorFlow als deep learning-framework
    • De rol van TensorFlow in het AI-ecosysteem
  • Waarom Keras in TensorFlow?
  • • Gebruiksvriendelijkheid: Keras als high-level API voor het bouwen en trainen van modellen
    • Flexibiliteit van TensorFlow gecombineerd met de eenvoud van Keras
    • Modulariteit van Keras: bouwstenen voor snel prototypen en experimenteren
  • Hands-on: Bouw je eerste Keras-model
  • • Opbouwen van een eenvoudig neuraal netwerk met Keras
    • Datapreprocessing en input pipelines in TensorFlow
    • Modeltraining, validatie en evaluatie
• Dieper in Keras voor Deep Learning
• • Begrip van deep architectures
  • • Opbouwen van multi-layer perceptrons (MLPs) met Keras
    • Hoe diepere netwerken complexere patronen kunnen vastleggen
    • Activeringsfuncties zoals ReLU, softmax, etc.
  • Modeltraining en optimalisatie
  • • Gradient descent, backpropagation en hoe training werkt in deep learning
    • Waarom langer trainen de prestaties van het model kan verbeteren (overfitting vs. underfitting)
    • Technieken zoals batch normalisatie, dropout en regulatie
  • Hands-on: Hyperparameter tuning
  • • Optimaliseren van learning rate, epochs en batch size
  • Transfer Learning in Keras
  • • Gebruik van pre-trained modellen (bijv. VGG, ResNet)
    • Fine-tuning van modellen voor nieuwe taken
• Shallow Learning en Gestructureerde Data
• • Introductie tot Shallow Learning
  • • Wat is shallow learning?
    • Belangrijke verschillen tussen shallow en deep learning
  • Lineaire regressie en andere klassieke algoritmes
  • • Overzicht van klassieke machine learning-technieken: lineaire regressie, decision trees, SVMs
    • Wanneer werken shallow modellen beter? Focus op gestructureerde/tabulaire data
  • Vergelijking: Shallow Learning vs. Deep Learning
  • • Sterke en zwakke punten van beide benaderingen
    • Praktische besluitvorming: wanneer kies je welke techniek?
  • Hands-on: Implementatie van Lineaire Regressie
  • • Lineaire regressie bouwen met TensorFlow/Keras
    • Vergelijking van prestaties op gestructureerde data
• Reinforcement Learning en Q-Learning
• • Introductie tot Reinforcement Learning (RL)
  • • Hoe RL verschilt van supervised en unsupervised learning
    • De interactie tussen agent en omgeving en beloningssystemen
  • Het Q-learning algoritme
  • • Concept van Q-waarden en de Bellman-vergelijking
    • Off-policy vs. on-policy learning
  • Deep Q Networks (DQN) en toepassingen
  • Hands-on: Implementeren van Q-learning
  • • Gebruik van Keras om een eenvoudig Q-learning-algoritme te bouwen
    • Training van een agent in een gesimuleerde omgeving (bijv. OpenAI Gym)
• Inleiding tot PyTorch
• • Waarom PyTorch?
  • • Verschillen tussen PyTorch en TensorFlow
    • Dynamische computationele grafieken en debugging
  • Basisprincipes van PyTorch
  • • Tensors, autograd en het neural network-module in PyTorch
    • Opbouw van eenvoudige modellen in PyTorch
  • Vergelijking PyTorch vs. Keras
  • • Gebruiksvriendelijkheid, flexibiliteit en schaalbaarheid
  • Hands-on: Bouw een model in PyTorch
  • • Implementeren van een neuraal netwerk in PyTorch
    • Training en inferentie in PyTorch
• FastAI voor Snelle Deep Learning-ontwikkeling
• • Inleiding tot FastAI
  • • High-level abstractie voor snelle deep learning-modelontwikkeling
    • FastAI als uitbreiding van PyTorch
  • Belangrijke kenmerken van FastAI
  • • Ondersteuning voor moderne architecturen (CNNs, RNNs, transformers)
    • Eenvoudige implementatie van transfer learning
    • Automatische learning rate finder, data augmentation en meer
  • Vergelijking FastAI vs. Keras en TensorFlow
  • • Hoe FastAI modeltraining en fine-tuning versnelt
    • Wanneer FastAI te verkiezen is boven andere frameworks
  • Hands-on: FastAI Image Classifier
  • • Bouwen van een beeldclassificatiemodel met minimale code
    • FastAI’s data loading en modeltraining begrijpen
• Model Deployment en Integratie
• • Hoe breng je een deep learning-model in productie?
  • Optimalisatie en efficiëntie van deep learning-modellen
  • Integratie van modellen in de cloud en schaalbaarheid