Workshop AI & Machine Learning
"Hoe herken ik defecte werkstukken in een productielijn?", “Welke klanten dreig ik te verliezen?”, “Welke producten kopen mijn klanten meestal samen?”, “Welke emotie verraadt een gezicht op een foto?”, “Wat is het sentiment van een tekst?”, "Welke parameters bepalen de huizenprijs?", "Hoe werkt een spamfilter?"
Vind je deze vragen intrigerend en wil je meer weten over de wondere wereld van AI en machine learning om ze op te lossen? Dan is deze vijfdaagse hands-on workshop beslist iets voor jou.
Praktische info:
Inschrijven?
- Voorwaarden: Enige voorkennis van programmeren (in om het even welke programmeertaal) is gewenst.
- Prijs: leden €1610; niet-leden €2300
georganiseerd door:
Met behulp van de Python-bibliotheken illustreren we, na een korte, theoretische introductie voor elk probleem een oplossing in Python. De focus ligt hierbij meer op de praktische uitwerking dan op de wiskundige achtergrond. Daarna krijg je zelf de kans om met een reële (maar hanteerbare) dataset onmiddellijk met het geleerde aan de slag te gaan. Je gebruikt daarbij open source tools op je eigen laptop.
Programma
Lesdata
In Antwerpen, van 9u30 tot 17u00 (met broodjespauze tussen 12u30 en 13u00):
- 29 november 2024
- 6 december 2024
- 13 december 2024
Online via Zoom, van 14u00 tot 17u00:
- 10 december 2024
- 17 december 2024
Volgende topics komen aan bod:
- Data mining en AI: actuele trends en valkuilen
- Artificiële intelligentie, Machine Learning en Data Mining demystified
- Supervised en unsupervised learning
- Bepaal de accuraatheid van een model
- Omgaan met overfitting
- Introductie in Python met het oog op data-analyse
- De toolset voor de data-analist
- Data-analyse in Python met de libraries numpy en pandas
- Classificatie en Regressie met de Python library scikit-learn
- Neurale netwerken met Tensorflow en Keras
- Natural Language Processing en text mining
- Image classificatie
- Introductie in transformers
- Clustering
- Associaties
Lesgever/spreker
Johan Decorte is burgerlijk ingenieur computerwetenschappen, optie Toegepaste Wiskunde (KU Leuven, 1986). Na een carrière in het bedrijfsleven in diverse IT-technische en managementfuncties in softwareontwikkeling is hij sinds 2011 lector-onderzoeker aan HOGENT met een focus op gegevensverwerking en data-analyse. De voorbije zeven à acht jaar heeft hij zich vooral verdiept in big data, AI en machine learning. Deze topics komen uitgebreid aan bod in zijn lessen en in de bachelorproeven die hij uitschrijft en begeleidt. Daarnaast heeft Johan meegewerkt aan verschillende AI-gebaseerde en toepassingsgerichte onderzoeksprojecten rond mobiliteit, duurzame energie, master data management en topic modeling.
Expertise: Machine Learning, Deep Learning, NLP, topic modeling
