Training AI Development with TensorFlow - Online E-Learning Cursus. Bestellen en direct starten voor de beste prijs.
Lees meer.
Volume voordeel
No discount
1 Piece
€349,69€289,00
2% Korting
2 Pieces
€342,70€283,22/ Stuk
3% Korting
3 Pieces
€339,20€280,33/ Stuk
4% Korting
4 Pieces
€335,70€277,44/ Stuk
5% Korting
5 Pieces
€332,21€274,55/ Stuk
10% Korting
10 Pieces
€314,72€260,10/ Stuk
15% Korting
25 Pieces
€297,24€245,65/ Stuk
20% Korting
50 Pieces
€279,75€231,20/ Stuk
Maak een keuze
Officieel examen Online of fysiek
Start nu – bekroonde e-learning Inclusief proefexamens & 24/7
ISO 9001 & 27001 werkwijze 1000+ organisaties gingen u voor
Maatwerk & gratis intake Inclusief nulmeting bij training
Productomschrijving
AI Development with TensorFlow E-Learning Training
Bestel deze geweldige E-Learning Training AI Development with TensorFlow online cursus! ✔️ 1 jaar 24/7 toegang tot rijke interactieve video's, spraak, praktijkopdrachten, voortgangsbewaking door middel van rapportages en testen per onderwerp om je kennis direct te toetsen. ✔️ Na de cursus ontvang je een certificaat van deelname.
Waarom kiezen voor deze opleiding?
Kunstmatige Intelligentie (AI) is een snelgroeiend vakgebied en wordt steeds belangrijker in zowel de technologie- als de zakenwereld. TensorFlow, een open-source platform ontwikkeld door Google, is een van de meest populaire tools voor het bouwen van AI-modellen, van machine learning tot deep learning.
In deze cursus leer je hoe je AI-oplossingen kunt ontwikkelen met TensorFlow, en krijg je de kans om praktijkervaring op te doen door het bouwen van krachtige modellen voor verschillende toepassingen. Je zult de belangrijkste concepten van machine learning en deep learning begrijpen, en leren hoe je deze kunt toepassen in TensorFlow om complexe taken zoals beeldherkenning, voorspellingen en natuurlijke taalverwerking te automatiseren.
Wat je zult leren:
Introductie tot TensorFlow: Leer de basisprincipes van TensorFlow en hoe je het kunt gebruiken voor het bouwen van machine learning-modellen.
Opzetten van een AI-project: Leer hoe je TensorFlow gebruikt om data voor te bereiden, modellen te trainen, en deze te evalueren.
Deep Learning met TensorFlow: Ontdek hoe je neurale netwerken kunt bouwen voor taken zoals beeldherkenning en spraakherkenning.
TensorFlow API's en Keras: Leer hoe je TensorFlow en Keras effectief gebruikt om complexe AI-modellen te ontwikkelen.
Toepassingen van AI: Krijg ervaring in het ontwikkelen van AI-oplossingen voor verschillende domeinen, van gezondheidszorg tot retail.
Wie zou moeten deelnemen?
Deze opleiding is ideaal voor:
Softwareontwikkelaars die hun kennis willen uitbreiden met machine learning en deep learning.
Data scientists die TensorFlow willen gebruiken om krachtige AI-modellen te bouwen.
AI-enthousiastelingen die geïnteresseerd zijn in de praktische kant van AI-ontwikkeling.
Bedrijfskundigen die AI-technologie willen begrijpen en toepassen in zakelijke processen.
IT-professionals die zich willen specialiseren in AI en machine learning met TensorFlow.
Demo AI Development with TensorFlow Training
Cursusinhoud
TensorFlow: Introduction to Machine Learning
Course: 1 Hour, 41 Minutes
Course Overview
Introduction to Machine Learning Algorithms
Understanding Machine Learning
Understanding Deep Learning
Supervised and Unsupervised Learning
TensorFlow for Machine Learning
Tensors and Operators
Understanding How to Install TensorFlow
Installing TensorFlow on the Local Machine
Working with Constants
The Computation Graph with TensorBoard
Working with Variables and Placeholders
Variables and Placeholders on TensorBoard
Updating Variables in a Session
Feed Dictionaries
Named Scopes for Better Visualization
Eager Execution
Exercise: Machine Learning and TensorFlow
Exercise: Working with Computation Graph
TensorFlow: Simple Regression and Classification Models
Course: 1 Hour, 38 Minutes
Course Overview
Understanding Linear Regression
Gradient Descent and Optimizers
Explore the Boston Housing Prices Dataset
Creating Training and Test Datasets for Regression
Base Model with scikit-learn
Setting up the Linear Regression Computation Graph
Train and Visualize the Linear Regression Model
Visualize the Model with TensorBoard
The High-Level Estimator API
Linear Regression with Estimators
Prediction Using Estimators
Understanding Binary Classification
The Cross Entropy Loss Function and Softmax
Continuous and Categorical Data
Creating Training & Test Datasets for Classification
Binary Classification Using Estimators
Exercise: Working with Linear Regression
Exercise: Working with Binary Classification
TensorFlow: Deep Neural Networks and Image Classification
Course: 1 Hour, 18 Minutes
Course Overview
Neural Networks and Deep Learning
Basic Structure of a Neural Network
The Mathematical Function Applied By a Neuron
Linear Transformation and Activation Functions
Training a Neural Network Using Gradient Descent
Forward Pass and Backward Pass
Image Representations in Machine Learning
Set Up TensorFlow and Use Jupyter Notebooks
The MNIST Dataset
Training an Estimator for Image Classification
Predicting Image Labels
Drawbacks of Deep Neural Networks for Images
Exercise: Working with Neural Networks
Exercise: Working with Image Classification
TensorFlow: Convolutional Neural Networks for Image Classification
Course: 1 Hour, 21 Minutes
Course Overview
Neural Networks and Deep Learning
Basic Structure of a Neural Network
The Mathematical Function Applied By a Neuron
Linear Transformation and Activation Functions
Training a Neural Network Using Gradient Descent
Forward Pass and Backward Pass
Image Representations in Machine Learning
Set Up TensorFlow and Use Jupyter Notebooks
The MNIST Dataset
Training an Estimator for Image Classification
Predicting Image Labels
Drawbacks of Deep Neural Networks for Images
Exercise: Working with Neural Networks
Exercise: Working with Image Classification
Explore how to model language and
Tensorflow: Word Embeddings & Recurrent Neural Networks
Course: 40 Minutes
Course Overview
One-Hot Encoding of Words
Frequency-Based Encoding
Prediction-Based Encoding
Word2vec and GloVe Embeddings
Recurrent Neurons
Unrolling a Recurrent Memory Cell
Training a Recurrent Neural Network
Long Memory Cells
Exercise: Working with Word Encoding
Exercise: Working with Recurrent Neural Networks
Tensorflow: Sentiment Analysis with Recurrent Neural Networks
Course: 58 Minutes
Course Overview
Configuring the TensorFlow Environment
Training Data
Data Pre-Processing
Unique Identifiers to Represent Words
Construct a Recurrent Neural Network
Training the Neural Network
Data Pre-Processing to Use Pre-Trained Word Vectors
Lookup Table to Map Unique Identifiers
Sentences Using Word Identifiers
Sentiment Analysis Using Pre-Trained Vectors
Exercise: Performing Sentiment Analysis
Tensorflow: K-means Clustering with TensorFlow
Course: 1 Hour
Course Overview
Supervised vs. Unsupervised Learning
Supervised Learning Characteristics
Unsupervised Learning Characteristics
Unsupervised Learning Use Cases
Objectives of Clustering Techniques
K-means Clustering
K-means Clustering Algorithm
Install TensorFlow and Work with Jupyter Notebooks
Generate Random Data for K-means Clustering
K-means Clustering Using Estimators
The Iris Dataset
Clustering the Iris Dataset
Exercise: Working with Unsupervised Learning
Exercise: Working with Clustering
Tensorflow: Building Autoencoders in TensorFlow
Course: 47 Minutes
Course Overview
Efficient Representation of Data Using Encodings
Autoencoders
Principal Component Analysis
Performing Principal Component Analysis on Datasets
Principal Component Analysis with scikit-learn
Autoencoders for Principal Component Analysis
The Fashion MNIST Dataset
Autoencoders for Dimensionality Reduction
Exercise: Working with Autoencoders
Tensorflow: Word Embeddings & Recurrent Neural Networks
Course: 44 Minutes
Course Overview
One-Hot Encoding of Words
Frequency-Based Encoding
Prediction-Based Encoding
Word2vec and GloVe Embeddings
Recurrent Neurons
Unrolling a Recurrent Memory Cell
Training a Recurrent Neural Network
Long Memory Cells3
Exercise: Working with Word Encoding
Exercise: Working with Recurrent Neural Networks
TensorFlow: Convolutional Neural Networks for Image Classification
Course: 1 Hour, 23 Minutes
Course Overview
The Visual Cortex
Convolution and Convolutional Layers
Image as an Input Matrix
Convolution Kernel and Convolutional Layer
Edge Detection Using Convolution
Pooling and Pooling Layers
Zero-Padding and Stride Size
Convolutional Neural Network Architecture
Overfitting and the Bias-Variance Trade-Off
Preventing Overfitting
The CIFAR-10 Dataset
Training and Test Dataset for Image Classification
Placeholders and Variables for the CNN
CNN for Image Classification
Train and Predict Using a CNN
Exercise: Working with CNNs
TensorFlow: Deep Neural Networks and Image Classification
Course: 1 Hour, 18 Minutes
Course Overview
Neural Networks and Deep Learning
Basic Structure of a Neural Network
The Mathematical Function Applied By a Neuron
Linear Transformation and Activation Functions
Training a Neural Network Using Gradient Descent
Forward Pass and Backward Pass
Image Representations in Machine Learning
Set Up TensorFlow and Use Jupyter Notebooks
The MNIST Dataset
Training an Estimator for Image Classification
Predicting Image Labels
Drawbacks of Deep Neural Networks for Images
Exercise: Working with Neural Networks
Exercise: Working with Image Classification
Ga aan de slag met AI Development with TensorFlow!
✔️ Leer op je eigen tempo met interactieve video's, praktijkopdrachten en testen. ✔️ Test je kennis met gerichte toetsen per onderwerp en krijg voortgangsrapportages. ✔️ Bouw krachtige AI-modellen voor diverse toepassingen met TensorFlow. ✔️ Ontvang een certificaat van deelname na succesvolle afronding van de cursus.
Bestel nu jouw cursus en start met het ontwikkelen van geavanceerde AI-oplossingen met
Specificaties
Artikelnummer
104396925
SKU
104396925
Taal
Engels
Kwalificaties van de Instructeur
Gecertificeerd
Cursusformaat en Lengte
Lesvideo's met ondertiteling, interactieve elementen en opdrachten en testen
Lesduur
12 uur
Voortgangsbewaking
Toegang tot Materiaal
365 dagen
Technische Vereisten
Computer of mobiel apparaat, Stabiele internetverbindingen Webbrowserzoals Chrome, Firefox, Safari of Edge.
Support of Ondersteuning
Helpdesk en online kennisbank 24/7
Certificering
Certificaat van deelname in PDF formaat
Prijs en Kosten
Cursusprijs zonder extra kosten
Annuleringsbeleid en Geld-Terug-Garantie
Wij beoordelen dit per situatie
Award Winning E-learning
Tip!
Zorg voor een rustige leeromgeving, tijd en motivatie, audioapparatuur zoals een koptelefoon of luidsprekers voor audio, accountinformatie zoals inloggegevens voor toegang tot het e-learning platform.
Training AI Development with TensorFlow - Online E-Learning Cursus. Bestellen en...
€349,69€289,00
Specificaties
Artikelnummer
104396925
SKU
104396925
Taal
Engels
Kwalificaties van de Instructeur
Gecertificeerd
Cursusformaat en Lengte
Lesvideo's met ondertiteling, interactieve elementen en opdrachten en testen
Lesduur
12 uur
Voortgangsbewaking
Toegang tot Materiaal
365 dagen
Technische Vereisten
Computer of mobiel apparaat, Stabiele internetverbindingen Webbrowserzoals Chrome, Firefox, Safari of Edge.
Support of Ondersteuning
Helpdesk en online kennisbank 24/7
Certificering
Certificaat van deelname in PDF formaat
Prijs en Kosten
Cursusprijs zonder extra kosten
Annuleringsbeleid en Geld-Terug-Garantie
Wij beoordelen dit per situatie
Award Winning E-learning
Tip!
Zorg voor een rustige leeromgeving, tijd en motivatie, audioapparatuur zoals een koptelefoon of luidsprekers voor audio, accountinformatie zoals inloggegevens voor toegang tot het e-learning platform.
Wij gebruiken functionele en analytische cookies om onze website goed te laten werken en het gebruik ervan te meten met Google Analytics. Er worden geen persoonsgegevens gedeeld voor advertentiedoeleinden. Door op "Accepteren" te klikken, geeft u toestemming voor het plaatsen van deze cookies.
Cookies beheren