opleidingen
Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning | Machine Learning
Machine Learning is de technologie waarmee computers leren uit data – zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
Het vormt de kern van toepassingen zoals aanbevelingssystemen, spraakherkenning, gezichtsherkenning, voorspellingen en zelfs zelfrijdende voertuigen.
Deze opleidingen zijn geschikt voor wie al enige ervaring heeft met programmeren (bijv. in Python) en een basiskennis van wiskunde of statistiek bezit. Ook gemotiveerde beginners met een sterke interesse in data en technologie kunnen instappen via een stapsgewijze aanpak.
Je leert hoe algoritmes patronen herkennen, voorspellingen doen en zichzelf verbeteren op basis van nieuwe gegevens. Van supervised en unsupervised learning tot decision trees, regressie en neurale netwerken: met Machine Learning ontwikkel je modellen die slim, efficiënt en schaalbaar zijn. Onmisbaar voor iedereen die wil werken aan de toekomst van data-gedreven toepassingen.
Categorie | Toepassingen | Vereiste Vaardigheden | Gebruikte Tools/Software | Niveau |
---|---|---|---|---|
Machine Learning Algemeen | Introductie in ML-concepten, toepassingen, ethiek | Logisch denken, basis statistiek, interesse in data | Python, Jupyter Notebook, Google Colab | Basis |
Machine Learning met Python | ML-modellen bouwen en testen met Python | Python-programmeren, data preprocessing, libraries gebruiken | scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Jupyter | Gemiddeld |
Supervised Learning | Voorspellende modellen, classificatie, regressie | Lineaire algebra, Python, modeltraining | scikit-learn, XGBoost, Jupyter | Gemiddeld |
Unsupervised Learning | Clustering, patroonherkenning, segmentatie | Wiskundige analyse, visualisatie, PCA | scikit-learn, Seaborn, NumPy | Gemiddeld |
Reinforcement Learning | Besluitvorming, robotsimulaties, speloplossing | Markov Decision Processes, Python, simulatie | OpenAI Gym, TensorFlow, RLlib | Gevorderd |
Modelvalidatie | Modelnauwkeurigheid, overfitting detecteren | Train/test splits, cross-validation | scikit-learn, confusion matrix, ROC-curves | Gemiddeld |
Neurale Netwerken | Beeldverwerking, tekstanalyse, deep learning | Backpropagation, activatiefuncties, optimalisatie | PyTorch, Keras, TensorFlow | Gevorderd |
Automated Machine Learning (AutoML) | Automatisering van modelselectie, training en tuning | Begrip ML-workflow, evaluatie, interpretatie resultaten | Google AutoML, H2O.ai, Azure ML Studio | Gemiddeld |
AWS Certified Machine Learning – Specialty | ML-workflows bouwen en beheren in de cloud | Machine learning, data engineering, AWS-services | Amazon SageMaker, S3, CloudWatch, Lambda | Expert |