AI Tech Training

Deze geavanceerde training is speciaal ontworpen voor deelnemers met een programmeerachtergrond die diepgaand willen duiken in de wereld van artificiële intelligentie (AI) en zelf willen leren op welke manier AI modellen en applicaties ontwikkeld worden.

Verdeeld in drie intensieve modules, biedt de training een hands-on ervaring in het trainen van AI-modellen, het toepassen van Large Language Models voor specifieke use cases binnen de publieke sector, en het ontwikkelen van conversationele assistenten met geavanceerde AI-databases. Elke module combineert interactieve coding sessies met demonstraties, waardoor deelnemers praktische vaardigheden opdoen die direct toepasbaar zijn in hun werk en hun een gedegen basis geeft om zelf AI modellen en applicaties te ontwikkelen.

Training van AI Modellen

Deze module legt de basis voor het begrijpen en trainen van AI-modellen, met een focus op supervised, unsupervised en reinforcement learning technieken. Deelnemers zullen hands-on ervaring opdoen met het opzetten, trainen en evalueren van verschillende soorten modellen, gebruikmakend van real-world datasets. De volgende technieken zullen uitvoerig behandeld worden:

Supervised Learning: Deelnemers leren hoe ze modellen kunnen trainen met gelabelde datasets, inclusief classificatie- en regressieproblemen. Hierbij zullen technische concepten zoals lineaire regressie, logistieke regressie, support vector machines (SVM) en decision trees besproken worden.
Unsupervised Learning: Deze sessie richt zich op het verkennen van ongelabelde datasets, clustering en dimensiereductie technieken. Deelnemers zullen bekend raken met k-means clustering, hierarchische clustering, principal component analysis (PCA) en t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)
Neural Networks en Deep Learning: Diepgaande uitleg van neurale netwerken en deep learning, inclusief verschillende architecturen zoals feedforward neural networks, convolutional neural networks (CNNs), en recurrent neural networks (RNNs). Bespreking van technieken zoals backpropagation, gradient descent, en regularization.
Natuurlijke Taalverwerking (NLP) en Computer Vision: Overzicht van NLP- en computer vision-technieken, waaronder sentimentanalyse, named entity recognition, object detection, en image classification. Bespreking van populaire frameworks zoals TensorFlow en PyTorch voor implementatie van deze technieken.
Inleiding tot Reinforcement Learning: Een overzicht van reinforcement learning, waarbij de basisprincipes en potentiële toepassingen worden besproken. Hierbij zullen technische concepten zoals Markov decision processes (MDP), Q-learning en deep Q-networks (DQN) worden geïntroduceerd.
Model Evaluatie en Optimalisatie: We zullen technieken bespreken voor het evalueren van modelprestaties en het afstemmen van hyperparameters om de nauwkeurigheid te verbeteren. Deelnemers zullen leren over cross-validation, grid search, en model metrics zoals accuracy, precision, recall en F1-score.

Toepassen van Large Language Models

Deze module biedt een diepgaande verkenning van het werken met large language models (LLMs) en hun toepassingen in specifieke use cases zoals documentclassificatie, samenvattingen maken en het extraheren van kernpunten uit grote hoeveelheden tekst. We zullen de volgende punten uitgebreid bespreken: We zullen de volgende punten uitgebreid bespreken:

Werken met Large Language Models: We duiken dieper in op de technische fundamenten van LLMs, inclusief hun architectuur, zoals transformer-modellen, en de werking van mechanismen zoals self-attention. We behandelen ook de trainingsmethodologieën en finetuning-technieken die nodig zijn om LLMs effectief in te zetten.
Documentclassificatie: Tijdens hands-on sessies zullen deelnemers leren hoe ze LLMs kunnen gebruiken voor documentclassificatie op basis van de inhoud van de documenten. We zullen de technische aspecten van het trainen van classificatiemodellen behandelen, inclusief data-preprocessing, modelarchitectuur en evaluatiemethodologieën.
Automatische Tekstsamenvatting: We zullen dieper ingaan op de algoritmen en technieken die worden gebruikt om automatische samenvattingen te genereren met behulp van LLMs. Dit omvat onderwerpen zoals extractieve en abstraherende samenvattingsmethoden, samen met de implementatie van dergelijke methoden met behulp van LLMs.
Kernpunten Extractie: Deelnemers zullen leren hoe ze LLM-modellen kunnen inzetten om belangrijke informatie te extraheren uit grote datasets met ongestructureerde tekst. We zullen technieken zoals named entity recognition (NER), keyword extraction en document clustering behandelen, en laten zien hoe deze kunnen worden toegepast met behulp van LLMs.

Ontwikkelen van conversationale assistenten en integraties met AI databases

In deze module zullen deelnemers leren hoe ze hun eigen chat assistenten kunnen bouwen, gebruikmakend van AI en vector databases. Deze module omvat het ontwerpen van interactieve conversationele assistenten en het integreren van geavanceerde zoekfuncties om gebruikersvragen efficiënt te beantwoorden. Tijdens deze module duiken we diep in de wereld van AI assistenten, door uitgebreid hands-on aan de slag te gaan met de volgende onderwerpen:

Ontwikkelen van Chat Assistenten: Stap-voor-stap begeleiding bij het ontwikkelen van een functionele chat assistent met behulp van Large Language Models.
Vector Databases en Zoektechnologieën: Inzicht in hoe vector databases werken en hoe deze kunnen worden gebruikt voor het verbeteren van zoekfunctionaliteiten binnen assistenten en andere applicaties.
Integratie in Applicaties en Workflows: Technieken voor het naadloos integreren van chat assistenten in bestaande applicaties of workflows.
Praktijkvoorbeelden en Case Studies: Demonstraties van succesvolle implementaties.

Bent u geïnteresseerd in deze training? Neem dan gerust contact met ons op door het contactformulier in te vullen of te mailen naar info@smartaisolutions.nl. U kunt ons ook altijd even bellen op 050 234 0087.