GeoAI
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.
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.
Tijdens de cursus leer je hoe je met Python en frameworks zoals PyTorch en TensorFlow 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-, tekst- en gestructureerde data, 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.
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.
Je leert werken met toonaangevende frameworks zoals PyTorch en TensorFlow. 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.
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 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.
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 deep learning binnen het bredere AI-landschap. Je vergelijkt de voor- en nadelen van verschillende frameworks (zoals PyTorch en TensorFlow), zodat je weet welk platform het beste past bij jouw toekomstige projecten.
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.
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.
Na het volgen van deze cursus ben je in staat om:
