Gedaan met laden. U bevindt zich op: Machine learning: van theorie tot praktijk

Machine learning: van theorie tot praktijk

Opleidingsverstrekker
Universiteit Gent
Registratienummer
ODB-1003122
Geregistreerd
op: 10 januari 2024

Deze opleiding komt in aanmerking voor

  • Opleidingscheques
  • Vlaams opleidingsverlof

Aantal uren: 36 uur

Eindbeoordeling voorzien: ja

Blended leren: nee

Mentoropleiding: nee

Extra informatie: http://www.ugain.ugent.be/machinelearningopent in nieuw venster

Doelgroep

De lessen zijn bedoeld voor iedereen die een goede professionele vertrouwdheid met informatica heeft en die graag praktisch, via hands-on sessies, aan de slag wil met machine learning. Deelnemers hebben een hogere opleiding in de informatica gevolgd of hebben een gelijkwaardige ervaring opgebouwd.

Voorwaarden

  • Specifieke voorwaarden per opleidingsincentive

    Elke opleidingsincentive heeft zijn eigen specifieke voorwaarden om te bepalen of u recht heeft. Kijk na of u voldoet aan de voorwaarden van de opleidingsincentive waarvan u gebruik wil maken (Vlaams opleidingsverlof(opent in nieuw venster), Vlaams opleidingskrediet(opent in nieuw venster) en opleidingscheques voor werknemers(opent in nieuw venster)

  • Opleidingscheques: beperkende voorwaarde opleidingsniveau

    Deze opleiding kan u betalen met een opleidingscheque. Bent u hooggeschoold (u behaalde een graduaats-, bachelor- of masterdiploma)? Dan kan dat enkel als u een ‘attest loopbaanbegeleiding’ heeft van maximaal 6 jaar oud. In dit attest verklaart een loopbaanbegeleider dat de opleiding noodzakelijk is voor de uitvoering van uw persoonlijk ontwikkelplan (POP). In de aanvraag van de opleidingscheque wordt automatisch de opleidingscode ODB-P00001 ingevuld.

  • Vrijstelling individuele bijdrage

    Als u geen diploma secundair onderwijs hebt en u koopt voor deze opleiding een opleidingscheque aan, dan betaalt de Vlaamse overheid het volledige bedrag van de opleidingscheque.

Inhoud van de opleiding

Naast de theoretische achtergrond, wordt in deze opleiding ook aandacht besteed aan het verwerven van praktisch inzicht via hands-on ervaring. Er wordt een overzicht gegeven van de verschillende machine learning principes en technieken, de valkuilen en de best-practices. Deze opleiding zal u naast een diepgaande theoretische basis ook de essentiële praktische know-how aanleveren die u zal kunnen gebruiken om zelf met machine learning aan de slag te gaan voor uw projecten.

In de cursus komen zowel clustering-, classificatie- als regressiemethoden aan bod, en worden deze toegepast op real-life data sets. We focussen in deze cursus vooral op de basisconcepten en -technieken, maar gaan ook dieper in op de toepassing ervan voor onder andere anomaliedetectie. De data extractietechnieken om deze data sets aan te leggen enerzijds en technieken om de data op te schonen en visualiseren anderzijds worden ook behandeld.

  • introductie machine learning
  • datavisualisatie
  • regressie
  • classificatie
  • model selectie en regularisatie
  • ensemble
  • neurale netwerken
  • anomaliedetectie
  • kaggle project

Alle info via www.ugain.ugent.be/machinelearning(opent in nieuw venster)