In korte tijd leer je de basis én toepassing van deep learning met Python. Tijdens deze cursus ontwikkel je zelf krachtige neurale netwerken die je kunt inzetten voor beeldherkenning, voorspellingen of tekstverwerking. De cursus is ontworpen voor iedereen die snel en praktijkgericht aan de slag wil met AI – of je nu net begint of al programmeerervaring hebt. Je leert werken met moderne tools zoals PyTorch, en past je kennis direct toe op realistische datasets.
Deep Learning met Python
GeoAIGeoAI
Introductie tot PyTorch en deep learning
Ben je benieuwd hoe deep learning werkt, maar weet je niet waar je moet beginnen? In deze cursus maak je kennis met de belangrijkste concepten en technieken van deep learning. Je leert onder meer hoe neurale netwerken opgebouwd zijn, hoe ze leren van data en hoe ze gebruikt worden in toepassingen zoals beeldherkenning, spraakherkenning en tekstanalyse.
We gebruiken onder andere PyTorch als praktische tool om deze concepten toe te passen. Dit open-source framework is wereldwijd populair vanwege de flexibiliteit en snelheid, vooral bij het trainen van neurale netwerken.
De training is bedoeld voor cursisten met basiskennis van Python. Je hoeft nog geen ervaring te hebben met deep learning of PyTorch. Wel is het belangrijk dat je bekend bent met programmeerconcepten zoals variabelen, loops en functies.
Heb je nog geen ervaring met Python? Volg dan eerst onze basiscursus Python of Python voor beginnende programmeurs.
Of je nu werkt als data-analist, programmeur of bezig bent met omscholing richting AI – deze cursus is een logische volgende stap. Je leert hoe je modellen bouwt, traint en toepast op echte data. Zo vertaal je theorie naar praktische vaardigheden.
Wat leer je in de cursus Python PyTorch?
Tijdens de cursus leer je hoe je met Python en tools zoals PyTorch zelf deep learning modellen opbouwt, traint en optimaliseert. Je start met de theorie: hoe werkt een neuraal netwerk, wat zijn lagen, activatiefuncties en verliesfuncties? Daarna ga je aan de slag met echte datasets en leer je hoe je modellen toepast op onder meer classificatie- en regressieproblemen.
Je werkt met beeld- en tekstdata, en leert hoe je input voorbereidt, modellen traint, en hun prestaties evalueert. We behandelen ook praktische optimalisatietechnieken zoals hyperparameter tuning en het gebruik van GPU’s om je training te versnellen.
Na afloop weet je hoe je zelfstandig een deep learning project opzet – van data-invoer tot een goed functionerend model.
Waarom kiezen voor deze cursus Python PyTorch?
Deze cursus geeft je een stevig fundament in de wereld van deep learning. Je leert niet alleen hoe neurale netwerken in theorie werken, maar vooral hoe je ze in de praktijk toepast met Python. De training is doelgericht opgezet, met veel ruimte voor oefenen en experimenteren.
We gebruiken moderne frameworks zoals PyTorch, waarmee je stap voor stap leert werken. Geen droge uitleg, maar praktijkgerichte opdrachten die aansluiten bij realistische use cases, zoals beeldclassificatie of tekstanalyse.
De cursus is ideaal voor wie zijn Python-kennis wil uitbreiden richting AI, machine learning en data science. Na afloop ben je in staat om zelf deep learning toe te passen in je werk of projecten.
Onderwerpen die aan bod komen
Tijdens deze intensieve cursus komen alle essentiële onderdelen van deep learning met Python aan bod. Je begint met het installeren en configureren van je werkomgeving, inclusief het opzetten van PyTorch en het inschakelen van GPU-ondersteuning voor snellere training.
Daarna leer je hoe je zelf neurale netwerken opbouwt. Je werkt met lagen, activatiefuncties en verliesfuncties, en ontdekt hoe je deze elementen combineert tot een goed presterend model. Je leert ook hoe je de prestaties van je modellen evalueert en bijstuurt met behulp van TorchMetrics.
Vervolgens verdiep je je in optimalisatietechnieken zoals hyperparameter tuning. Je past deze kennis toe op zowel classificatie- als regressieproblemen, met datasets uit onder andere de domeinen computer vision (zoals beeldherkenning) en natural language processing (zoals tekstanalyse).
Tot slot krijg je inzicht in de plaats van PyTorch binnen het bredere AI-landschap. Je vergelijkt de voor- en nadelen van verschillende deep learning-frameworks, waaronder TensorFlow, zodat je weet welk platform het beste past bij jouw toekomstige projecten.
Dagindeling
Dag 1
We starten met een overzicht van de belangrijkste concepten van deep learning. Je maakt kennis met neurale netwerken, leert hoe ze leren en hoe ze opgebouwd zijn. Daarna richten we de programmeeromgeving in en oefenen we met de eerste modellen. Je leert hoe je een netwerk bouwt, traint en evalueert op basis van gestructureerde data of afbeeldingen.
Dag 2
Op de tweede dag gaan we dieper in op modeloptimalisatie. Je leert hoe je hyperparameters afstemt, hoe je gebruik maakt van GPU-training, en hoe je modellen inzet voor andere typen data, zoals tekst. Aan het einde werk je aan een eindproject: een eigen deep learning model dat je volledig zelf opzet, traint en test.
Leerdoelen
Na het volgen van deze cursus ben je in staat om:
- Zelfstandig een deep learning model op te zetten, trainen en evalueren met Python.
- Effectief te werken met activatiefuncties, verliesfuncties en optimalisatietechnieken.
- Modellen toe te passen op beeld-, tekst- en tabulaire data.
- Gebruik te maken van frameworks zoals PyTorch en GPU’s voor snellere training.
- Dieper in te stappen in AI-projecten met toepassingen in NLP, computer vision en meer.
Meer informatie?
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Andere cursussen
Veelgestelde vragen
Na de cursus mag je nog 2 weken vragen stellen aan de docent. De docent geeft al weer andere cursussen dus het best kun je je vragen mailen naar info@geo-ict.nl. Je vraag wordt voorgelegd aan de docent en binnen 24 uur krijg je antwoord op je vraag.
Als je al wat verder bent en je loopt in de praktijk tegen problemen op waar je zelf niet uit komt dan kun je het best gebruik gaan maken van een Online Support. Je gaat dan één dag online met de docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.
- Blended learning, ook wel hybride leren genoemd, is een onderwijsmethode die traditionele face-to-face lessen combineert met online leermaterialen en interactieve sessies. Deze benadering biedt studenten flexibiliteit en controle over aspecten als tijd, plaats en tempo van leren, terwijl ze profiteren van directe interactie met docenten en medestudenten.
- Bij het Geo-ICT Training Center in Nederland wordt blended learning toegepast door cursisten grotendeels zelfstandig te laten studeren, aangevuld met geplande interactieve sessies met een docent. Tijdens deze sessies kunnen studenten vragen stellen en complexe onderwerpen bespreken, wat zorgt voor een diepgaander begrip van de lesstof. Alle Blended Learnings beginnen met een online sessie van 2 uur. De docent geeft presentaties en geeft diverse oefeningen en opdrachten aan de cursist. Daar kan de cursist zelf mee aan de slag. Na enkele weken volgt nog een online sessie van een uur.
Als je in de praktijk tegen problemen op loopt waar je zelf niet uit komt dan kun je 2 dingen doen. Je schrijft je in voor een basis of gevorderde cursus of je schrijft je in voor Online Support.
Je gaat dan één dag online met een docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.
Alle cursussen worden in contact les gegeven. De cursustijden zijn van 9.00 tot 16.00 uur. Voor koffie, thee, lunch en laptop wordt gezorgd. Online mee doen kan ook altijd. Je zit dan thuis op je eigen laptop en volgt de cursus in Google Meet mee. De lunch, koffie en thee moet je dan wel zorg voor zorgen.
Je kunt per cursusdag beslissen of je naar onze locatie komt of dat je het online wil doen. Geef dit dan wel op tijd door aan de cursuscoördinator.
Ja, dit doen we regelmatig. Onze docent komt dan naar uw locatie toe. Hij heeft laptops voor de cursisten bij zich. U hoeft alleen maar een lokaal bij u op locatie te regelen.
U kunt uw wensen doormailen naar info@geo-ict.nl dan mailen we u een offerte. Na opdrachtverlening neemt onze cursuscoördinator contact met u op om de lesdagen in te plannen.
Na iedere cursus krijgen de cursisten een link naar ons evaluatieportaal. Daar kunt u melden wat je wel en niet goed vond aan de cursus. We doen altijd ons uiterste best maar toch kan het natuurlijk voorkomen dat u een klacht heeft. Klik op Klachtenregeling. Daarin staat beschreven wat u kunt doen. Geo-ICT Training Center, Nederland is lid van de Nederlandse Raad voor Trainen en Opleiden ( NRTO ).
Na de cursus mailen we u een link naar ons evaluatieportaal. Daar kun u inloggen en een evaluatieformulier in vullen en daar kunt u ook uw deelname certificaat downloaden.