C#/ML.NET Machine Learning Masterclass

C#/ML.NET Machine Learning Masterclass

Klassikaal + virtueel = hybride

Staat de klassikale cursus tegelijkertijd gepland met de virtuele cursus? Dan kun je ervan uitgaan dat wij deze training hybride geven. Dit betekent dat je tussentijds kunt switchen van klassikaal naar virtueel en andersom.

Lees meer.

Algemeen

Machine Learning en Artificial Intelligence (AI) zijn heel erg populair op dit moment. Maar wist je dat je helemaal geen Python of ‘R’ hoeft te kennen om met machine learning aan de slag te gaan? Microsoft heeft sinds kort een eigen machine learning component uitgebracht genaamd ‘ML.NET’, en hiermee kun je met een paar regels code al vrij complexe AI-modellen bouwen en trainen.
In deze 2-daagse cursus laten we je precies zien wat je allemaal kunt doen met ML.NET, en hoe je er zeer eenvoudig machine learning applicaties in C# mee kunt bouwen. Aan de hand van theorie en praktijkvoorbeelden laten we je zien hoe je deze technologie zelf kunt toepassen in je eigen organisatie.

Doel

  • De basisprincipes leren die ten grondslag liggen aan AI en Machine Learning.
  • Ervaring opdoen met de Machine Learning tools van Microsoft, met name ML.NET.
  • De algemene structuur van een Machine Learning app leren begrijpen.
  • Zelf aan de slag gaan met het ontwikkelen van Machine Learning apps.
  • Leren wat wel en niet werkt bij het uitrollen van Machine Learning projecten.

Doelgroep

Chief Technical Officers (CTOs), Chief Information Officers (CIOs), Business Analisten, Project Managers, Solution Architecten, Senior Developers/Dev Team Leads, Junior en Medior Developers.

Voorkennis

Onderstaande voorkennis is vereist:

Programming in C# (M20483) of vergelijkbare kennis.
Enige kennis van programmeren (met name de programmeertaal C#) verdient de voorkeur om de oefeningen goed te kunnen volgen.

Bijzonderheden

De cursus bevat leeroefeningen die gebruik maken van NET Core versie 3.0 en ML.NET. De oefeningen draaien op Windows 10, Linux (Ubuntu), en Mac OS/X. Cursisten krijgen de beschikking over alle broncode die in de cursus wordt gebruikt.
Persoonlijk advies?

5 vragen aan de trainer Mark Farragher

Onderwerpen

  • Wat is Machine Learning?
    • In deze sessie gaan we dieper in op machine learning. Wat is het, hoe werkt het, en wat kun je ermee? We kijken naar hoe je een dataset kunt voorbereiden, en hoe je een machine learning model kunt trainen op de data.
  • Linear Regression
    • Lineaire regressie is het werkpaard dat achter de schermen machine learning mogelijk maakt. In deze sessie leer je hoe lineaire regressie werkt en hoe je het kunt gebruiken om vanuit een dataset eenvoudige voorspellingen te maken.
  • Binary Classification
    • In deze sessie gaan we nader in op binaire classificatie, een machine learning algoritme dat binaire ja/nee voorspellingen kan maken. Je zult je kennis toepassen in een case waarbij we fraudegevallen gaan zoeken in een grote dataset van financiële SEPA transacties.
  • Multiclass Classification
    • In deze sessie leer je hoe je meerdere binaire classificatie systemen op elkaar kunt stapelen om een zogenaamde multiclass classifier te bouwen. Je zult deze vervolgens gebruiken om automatisch beledigend en giftig taalgebruik te herkennen in een content management systeem.
  • Neurale Netwerken
    • Het neurale netwerk is niet meer weg te denken in moderne machine learning toepassingen. In deze sessie leer je hoe een neuraal netwerk opgebouwd is en wat je ermee kunt. We gaan kijken naar een aantal bekende netwerk-architecturen en bouwen vervolgens een app die dieren en voorwerpen kan herkennen in afbeeldingen.
  • Machine Learning modellen evalueren
    • In deze sessie leer je hoe je machine learning modellen kunt evalueren. We gaan kijken naar een aantal technieken om de kwaliteit van je voorspellingen te verbeteren, en we gaan een model bouwen om spamberichten automatisch te herkennen.
  • Decision Trees
    • Decision Trees zijn speciale machine learning algoritmen die aan de hand van een netwerk van eenvoudige beslissingen vrij complexe voorspellingen kunnen doen. We gaan kijken naar de voor- en nadelen van decision trees, en we bouwen een app die met een decision tree automatisch hartpatienten kan diagnosticeren in een medische database.
  • Ensembles
    • Als we machine learning modellen combineren in een netwerk noemen we dat een ‘ensemble’. In deze sessie leer je de 3 verschillende soorten ensembles met hun voor- en nadelen. Vervolgens gebruiken we een ensemble om uit historische data te voorspelen hoeveel klanten dagelijks gebruik zullen maken van een business service.
  • Clustering
    • Soms hebben we in onze dataset niet de beschikking over het juiste antwoord. We spreken dan van ‘Unsupervised Learning’. Het clustering algoritme kan in dat geval toch zinvolle resultaten produceren. We gaan in deze sessie clustering gebruiken om verschillende typen klanten te herkennen in een financiële database.
  • Recommendation Systems
    • Veel webwinkels zijn tegenwoordig in staat om koopsuggesties te doen aan klanten, gebaseerd op het koopgedrag van alle andere klanten op de site. Dit heet een ‘Recommendation System’. In deze sessie gaan we zelf een recommendation system bouwen met behulp van een dataset met het koopgedrag van Amazon klanten.

Planning & Prijs

Pageloader
Alle prijzen zijn excl. BTW.
Meer informatie over incompany of maatwerk
Cursus: C#/ML.NET Machine Learning Masterclass

Vul onderstaand formulier in en je ontvangt meer informatie over de incompany- en maatwerkmogelijkheden van deze cursus.

[contact-form-7 404 "Niet gevonden"]

Wil je meer informatie ontvangen, een vrijblijvende offerte ontvangen of een brochure van deze cursus downloaden? Vul onderstaande gegevens in en je ontvangt de brochure of informatie binnen één werkdag.


    Akkoord met opvolging en privacyvoorwaardenIk ga akkoord met de privacy voorwaarden

      Akkoord met opvolging en privacyvoorwaardenIk ga akkoord met de privacy voorwaarden

        Akkoord met opvolging en privacyvoorwaardenIk ga akkoord met de privacy voorwaarden

        Ervaringen

        ervaringen verzameld via Logo Springtest

        Lucienne Groenendaal

        Secretarieel medewerkster

        "Training was prima, goede tips gekregen met af en toe een grap en grol. Locatie was prima, goed verzogd vwb koffie/thee, fruit en koekje. Mensen ook zeer vriendelijk. Lunch was perfect en zeer uitgebreid."

        9

        Ariana Scheepers

        "De cursus was goed, en de verzorging ook!Ik heb er veel van opgestoken! De lokatie in Nieuwegein is goed te bereiken met het openbaar vervoer, dus dat is prettig. Tot een volgenden keer."

        10

        Eric Pos

        Procesbeheerder bij Gemeente Amersfoort

        "Ik vond de training erg leerzaam. De inhoud was van een hoog niveau en de docent was goed thuis in de materie. Ik stel het vooral op prijs dat er diep op de concepten werd ingegaan."

        9
        Betalen op later moment
        Schrijf je eerst in en betaal later op rekening of met de Groeikaart.
        8,3 gemiddeld op Springest
        Meer dan 450 cursisten deelden hun ervaring.
        Pageloader
        De cursus is toegevoegd aan jouw favorieten.

        Jouw favorieten kun je bekijken via je profiel (deze vind je in het menu bovenaan de website).

        Kunnen wij je helpen?

        Laat jouw telefoonnummer of e-mailadres achter en wij nemen binnen 24 uur contact met je op.


        Cursus: C#/ML.NET Machine Learning Masterclass


          E-mailadres

          Telefoonnummer

          Opmerking of vraag


          Meer weten

          Vul onderstaand formulier in en je ontvangt meer informatie over deze cursus.


          Cursus: C#/ML.NET Machine Learning Masterclass

            Wij helpen je graag

            Geen tijd om ons gehele aanbod aan cursussen te bekijken? Of heb je een andere vraag? Wij helpen je graag. Vul onderstaande vragen in en we nemen binnen 24 uur contact met je op.

            C#/ML.NET Machine Learning Masterclass







              Lesmethoden
              JIJ BENT ONS UITGANGSPUNT

              Jouw wensen en behoeften staan voor ons centraal. Iedereen leert op zijn eigen manier. Daarom hebben we zes specifieke lesmethoden ontwikkeld.

              KLASSIKALE CURSUS

              Bij de klassikale cursussen speelt de interactie met trainer en medecursisten een belangrijke rol in het leerproces. Samen behandelen we de theorie en daarna maak je zelf opdrachten. De antwoorden bespreken we klassikaal. Zo sla je de lesstof beter op en leer je van situaties en vraagstukken in andere bedrijven. Die ervaringen kun je weer doorvertalen naar je eigen organisatie.

              VIRTUEEL

              Een virtuele training is een reguliere klassikale training die je digitaal bijwoont. Je hebt hierbij de ondersteuning van een ervaren docent, krijgt alle praktijkervaring mee, alleen zit je niet in één van onze klaslokalen. Ook kan je chatten met medecursisten tijdens de training.

              Wat heb je nodig om virtueel training te kunnen volgen?

              • Een internetverbinding (voorkeur >10mbps)
              • Een actuele internetbrowser (liefst met HTML5 ondersteuning, voorkeur voor Chrome of Firefox)
              • Optioneel: een camera en/of microfoon
              • De oplossing is geschikt voor zowel Windows, MacOS als Linux
              • Het is niet nodig om een applicatie of client te installeren op jouw PC

              Hybride
              Veel van onze trainingen organiseren wij ‘hybride’. Hierbij is een deel van de cursisten fysiek in het klaslokaal aanwezig en een ander deel van de cursisten virtueel.

              PERSOONLIJK BEGELEID

              Alleen de onderdelen leren die jij wilt leren en dat in je eigen tempo. Dit omschrijft persoonlijk begeleid leren het beste. In overleg met jouw opleidingsadviseur plan je de eerste dag persoonlijke begeleiding op één van onze locaties in. Afhankelijk van jouw training krijg je geprint cursusmateriaal of toegang tot mijn.vijfhart.nl waar je theorie leest, video’s bekijkt, oefeningen, meerkeuze- en openvragen maakt die je daarna één-op-één met de trainer behandelt. Hierdoor zorgen we ervoor dat je de lesstof aan het einde van de training echt beheerst.

              VIRTUEEL PERSOONLIJK BEGELEID

              Virtueel Persoonlijk begeleid is de virtuele variant van Persoonlijk begeleid leren.

              E-LEARNING

              Je krijgt toegang tot een persoonlijke online leeromgeving met daarin al het benodigde cursusmateriaal. Een e-learning volg je waar en wanneer jij wilt én in jouw eigen tempo. Bij een deel van ons opleidingsportfolio heb je de mogelijkheid om de training in de lesmethode E-learning te volgen.

              BLENDED

              Met de juiste mix van online en offline leren is blended de lesmethode van Vijfhart. Naast de ondersteuning van een gecertificeerde en ervaren trainer, krijg je praktijkdagen op één van onze locaties en kun je met een online leeromgeving overal 24/7 leren. Aan de hand van een op maat gemaakt opleidingsplan, volg je de leerroute die past bij jouw kennisniveau en wensen. Wat, waar en wanneer leren…. jij bepaalt!

              Meer informatie
              Onderwerpen
              Actieve filters: Wis alle filters
              Pageloader
              PRIVACY VOORWAARDEN

              Jouw persoonsgegevens worden opgenomen in onze beschermde database en worden niet aan derden verstrekt. Je stemt hiermee in dat wij jou van onze aanbiedingen op de hoogte houden. In al onze correspondentie zit een afmeldmogelijkheid