Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van XAI-technieken voor complexe AI-modellen willen vergroten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Implementeer state-of-the-art XAI-technieken in AI-modellen.
• Interpreteren van deep learning-modellen en hun beslissingen.
• Pas geavanceerde model-agnostische en modelspecifieke uitlegbaarheidsmethoden toe.
• Uitdagingen aanpakken met betrekking tot AI-transparantie in complexe systemen.

Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

This instructor-led, live training in België (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Kunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

This instructor-led, live training in België (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
• Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
• Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.

This instructor-led, live training in België (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
• Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
• Bouw een Deep Learning-agent.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die de basisprincipes van verklaarbare AI en de rol ervan bij het ontwikkelen van verantwoorde AI-systemen willen leren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de fundamentele concepten van verklaarbare AI.
• Ontdek het belang van transparantie en interpreteerbaarheid in AI-modellen.
• Leer basistechnieken om AI-modellen verklaarbaar te maken.
• Pas XAI-technieken toe op eenvoudige machine learning-modellen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die verklaarbare AI-technieken willen toepassen om eerlijkheid, transparantie en ethische AI-systemen te waarborgen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van XAI in ethische AI-systemen.
• Implementeer XAI-technieken om vooringenomenheid in AI-modellen te detecteren en te verminderen.
• Zorg voor transparantie in de besluitvormingsprocessen van AI-modellen.
• Stem de ontwikkeling van AI af op ethische en regelgevende normen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld tot gevorderd niveau die transparante AI-systemen willen implementeren in real-world toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp het belang van transparantie in AI-modellen.
• Implementeer geavanceerde XAI-technieken om complexe modellen te interpreteren.
• Verbeter de transparantie van modellen met behulp van SHAP, LIME en andere tools.
• Pak ethische zorgen en eerlijkheid in AI-modellen aan.