Introductie tot Artificial Intelligence voor programmeurs
Artificial Intelligence is aan een disruptieve steile opmars bezig, en is stilaan niet meer weg te denken uit onze maatschappij, het werkveld, of zelfs onze persoonlijke leefwereld. Het aantal applicaties en devices dat de transitie naar ‘smart’ al hebben gemaakt, zijn legio.
Praktische info:
Leertraject
Inschrijven?
- Voorwaarden: Basiskennis van Python is ten zeerste aangeraden
- Prijs: € 575
Lesdata: 7 mei en 14 mei
Tijdens deze opleiding geven we een breed overzicht van verschillende domeinen, die vallen onder de koepel van Artificial Intelligence. We starten bij het begin met Alan Turing, gaan verder met recursie en graph searches, passeren kort langs expert systems en logic programming, om daarna in te zoomen op het domein van machine learning. Hier bekijken we enkele bekende algoritmen en toepassingen binnen supervised, unsupervised, en reinforcement learning: denk hier bv aan voorspellingen doen over de kwaliteit van een wijn, of een recommendation system bouwen om een nieuwe Netflix movie aan te raden. We maken steeds de vertaalslag naar praktische Python code om het geheel tastbaar te maken.
Uiteindelijk ronden we deze introductie af met een hands-on kennismaking met de wereld van deep learning, via onze browser en de TeachableMachine van Google. Hier ligt de nadruk op een eerste kennismaking met, en het gebruik van, Deep Learning, samen met onze webcam en browser.
In de vervolgcursus, ‘Artificial intelligence: from Machine Learning to Deep Learning’ worden deze technieken meer in detail behandeld.
Inhoud
History
- Overview of AI
- Recursion
- Graph Searches
- Logic Programming & Expert Systems
Machine Learning
- Data driven
Structured versus unstructured data - Modeling
Training, over/underfitting, goodness van een model - Supervised learning
Regression
Linear & Polynomial Regression
- Classification
K-nearest neighbors
Decision Tree & Random Forest - Unsupervised learning
Clustering, met k-means
Dimensionality reduction, met PCA
Recommender systems - Reinforcement learning
Deep Learning
- Algemene concepten
- Bouwen van een Computer Vision toepassing, met TeachableMachine van Google
Praktisch aan de slag
- We maken doorheen het verhaal steeds de vertaalslag naar praktische code om het geheel tastbaar te maken.
- Een greep uit gebruikte technologieën: Python, Jupyter Notebooks, Google Colab, Scikit-learn.