Artificial Intelligence Engineer Bootcamp eLearning(100% in eigen tempo)

Begin met het maken van geavanceerde AI-modellen en start een lonende carrière in de technologie! Word een veelgevraagde AI-ingenieur

Onze bootcamp voor AI-ingenieurs is een praktisch leerprogramma dat je in je eigen tempo kunt volgen en dat is ontworpen voor AI-liefhebbers die hun carrière een boost willen geven. De bootcamp begeleidt je vanaf het begin, beginnend met wiskunde, statistiek en Python-programmeren, en gaat verder met het bouwen van geavanceerde machine learning-modellen (begeleid, onbegeleid en reinforcement learning) en deep learning-systemen.

Word een expert op belangrijke gebieden zoals natuurlijke taalverwerking, neurale netwerken en deep learning door middel van praktische training van experts uit de industrie, en bereid je voor op de meest gevraagde AI-functies in de tech-sector.

Over de hele wereld maken organisaties actief gebruik van de kracht van kunstmatige intelligentie om de kwaliteit van hun dienstverlening te verbeteren, hun activiteiten te optimaliseren en innovatie te stimuleren. Als gevolg daarvan stijgt de vraag naar geschoolde AI-professionals explosief. Dit is jouw kans om mee te liften op de AI-golf en je technische carrière naar een hoger niveau te tillen.

Doelgroep

Doelgroep

• Beginners met interesse in kunstmatige intelligentie die de tech-industrie willen betreden
• Softwareontwikkelaars en -ingenieurs die hun vaardigheden op het gebied van AI en machine learning willen verbeteren
• Data-analisten of data scientists die hun AI-kennis willen verdiepen
• Studenten en afgestudeerden in computerwetenschappen, IT of aanverwante vakgebieden
• Techprofessionals uit andere domeinen (zoals DevOps, QA of business intelligence) die willen overstappen naar een functie in AI
• Professionals met een niet-technische achtergrond (zoals financiën, gezondheidszorg of marketing) met een sterke interesse in het gebruik van AI in hun sector
• Ondernemers of oprichters van start-ups die op zoek zijn naar AI-gebaseerde oplossingen voor bedrijfsinnovatie

Vereisten

• Er zijn geen vereisten om deel te nemen aan deze bootcamp.
• Je kunt AI Engineering leren, zelfs zonder technische ervaring.
• Enige kennis van wiskunde, statistiek, Python of SQL is een pré.

Leerresultaten

1. Python-programmeren: beheers de kernprincipes van Python, waaronder datatypes, conditionele logica en het maken van aangepaste functies.
2. Statistische modellering: ontwikkel een sterke basis in wiskunde en statistiek die essentieel is voor AI en machine learning.
3. Machine learning met Python: verken en implementeer belangrijke algoritmen zoals regressie en classificatie om effectieve ML-modellen te bouwen.
4. Deep learning: gebruik krachtige frameworks zoals Keras en TensorFlow om complexe problemen met neurale netwerken aan te pakken.
5. Natuurlijke taalverwerking (NLP): duik in geavanceerde NLP-technieken en maak gebruik van tools zoals NLTK om toepassingen voor taalgeneratie en -analyse te bouwen.
6. AI met transformatoren: begrijp de unieke mogelijkheden van transformatormodellen en leer hoe je hiermee geavanceerde AI-toepassingen kunt ontwikkelen.

Vaardigheden die je opdoet

• Voer beschrijvende analyses uit om data-inzichten samen te vatten
• Pas inferentiële statistieken toe voor datagestuurde conclusies
• Maak aangepaste functies met Python
• Implementeer objectgeoriënteerd programmeren voor efficiënte Python-codering
• Debug en los datafouten op met Python-tools
• Voer verkennende data-analyses uit en maak visualisaties
• Reinig en bereid datasets voor met voorbewerkingstechnieken
• Effectief omgaan met uitschieters en ontbrekende gegevens
• Functieselectie en engineering uitvoeren voor modeloptimalisatie
• Regressiemodellen bouwen en verfijnen
• Machine learning-modellen ontwerpen, bouwen en testen
• Classificatiealgoritmen voor voorspellende analyses ontwikkelen en beoordelen

Bootcamp-curriculum

1. Grondbeginselen van wiskunde en statistiek

Leerdoelen:

• Krijg een goed begrip van beschrijvende statistiek en de basisprincipes van kansrekening
• Verken verschillende kansverdelingen, waaronder normaal, binomiaal en Poisson
• Inferentiële statistiek begrijpen om zinvolle conclusies te trekken uit gegevens

Behandelde onderwerpen:

• Kansrekening
• Statistische concepten
• Lineaire algebra
• Calculus

2. Python voor datawetenschap

Leerdoelen:

• Beginnen met basisconcepten van Python-programmeren
• Leren om ingebouwde functies te gebruiken en eigen functies te schrijven
• Werken met essentiële Python-bibliotheken zoals Pandas en NumPy
• Begrijpen hoe visualisaties kunnen worden gemaakt met Python

Behandelde onderwerpen:

• Basisbegrippen van Python
• Werken met code en gegevens
• Kernelementen van programmeren
• Tekstverwerking
• Gegevensstructuren
• Stroom van controle
• Functies en modules
• Bestandsbewerkingen
• NumPy en Pandas
• Reguliere expressies
• Gegevensvisualisatie

3. Machine learning met Python

Leerdoelen:

• Het verschil tussen regressie- en classificatietechnieken begrijpen
• Verschillende regressiealgoritmen verkennen
• Verschillende classificatiemethoden leren en vergelijken
• Verdiep u in feature selectie en feature engineering
• Leer hoe u de prestaties van ML-modellen kunt beoordelen en evalueren

Behandelde onderwerpen:

• Overzicht van machine learning
• Python-basisprincipes
• Gegevensverwerking in Python
• Technieken voor gegevensvisualisatie
• Statistische basisprincipes
• Geavanceerde analytische concepten
• Kernconcepten van ML
• Technieken voor feature-extractie
• Regressie en support vector machines
• Begeleid versus onbegeleid leren
• Methoden voor dimensiereductie
• Ensemble-leertechnieken
• Aanbevelingssystemen en associatieregels

4. Deep learning met Keras en TensorFlow

Leerdoelen:

• Beginnen met de kernconcepten van neurale netwerken en deep learning
• Praktische ervaring opdoen met TensorFlow- en Keras-bibliotheken
• Convolutional Neural Networks (CNN's) begrijpen en bouwen
• Generative Adversarial Networks (GAN's) en hun toepassingen verkennen

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot deep learning
• TensorFlow instellen en gebruiken
• Basisprincipes van CNN's
• Geavanceerde architecturen in CNN's
• Basisprincipes van natuurlijke taalverwerking (NLP)
• GAN's bouwen en trainen
• AI toepassen in praktijksituaties

5. Natuurlijke taalverwerking

Leerdoelen

• Krijg een duidelijk inzicht in natuurlijke taalverwerking (NLP) en de praktische toepassingen ervan
• Leer hoe u mensachtige tekst kunt genereren met behulp van technieken voor natuurlijke taalgeneratie
• Doe praktische ervaring op met tools zoals NLTK voor het verwerken van taalgegevens
• Ontdek verschillende use cases van NLP in verschillende sectoren

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot NLP
• Belangrijke concepten in NLP
• Technieken voor feature-extractie
• TextBlob gebruiken voor NLP-taken
• NLP-toepassingen met spaCy
• Tekstclassificatiemodellen bouwen
• Tekstsamenvatting implementeren
• Aandachtsmechanismen verkennen
• Technieken voor topic modeling
• Sentimentanalyse uitvoeren
• Chatbots maken en implementeren

6. Toegepaste machine learning

Leerdoelen:

• Beheers zowel fundamentele als geavanceerde concepten in machine learning
• Doe praktische ervaring op met het implementeren en inzetten van ML-algoritmen
• Analyseer praktijkcases uit verschillende sectoren

Behandelde onderwerpen:

• Bedrijfsvereisten identificeren en definiëren
• Toepassingen van machine learning in verschillende sectoren
• Verklaarbare machine learning-technieken
• Modelleringspijplijnen bouwen en beheren
• ML-modelimplementatie en MLOps
• Industriestandaard best practices in machine learning

7. Basisprincipes van reinforcement learning

Leerdoelen:

• De drie kernparadigma's van machine learning verkennen
• Begrijpen hoe de reinforcement learning-lus werkt
• Praktische ervaring opdoen met de OpenAI Gym-omgeving
• Leren hoe je een evenwicht kunt vinden tussen exploratie en exploitatie
• Contextuele bandietproblemen en hun toepassingen bestuderen

Behandelde onderwerpen:

• Inleiding tot reinforcement learning
• Single-step reinforcement learning: multi-armed bandits
• Concepten van multi-step reinforcement learning
• Praktische benaderingen voor het toepassen van reinforcement learning in real-world scenario's

8. Aan de slag met geavanceerde AI met behulp van transformers

Leerdoelen:

• Werken met grootschalige transformers met miljarden parameters voor natuurlijke taalverwerking
• Verken multimodale neuronfunctionaliteit in Vision Transformers
• Begrijp het concept van economische kunstmatige algemene intelligentie (E-AGI)

Behandelde onderwerpen:

• De revolutionaire verschuiving door transformermodellen
• Verken transformers met miljarden parameters in NLP
• Vision Transformers en multimodale neuronmogelijkheden
• Inleiding tot economische kunstmatige algemene intelligentie (E-AGI)

9. Computervisie voor aspirant-AI-experts

Leerdoelen:

• De basisprincipes van beeldverwerking begrijpen
• Deep learning-componenten verkennen die worden gebruikt in feedforward neurale netwerken
• Convolutional Neural Networks (CNN's) en hun praktische toepassingen onder de knie krijgen
• Technieken voor beeldsegmentatie en objectherkenning leren

Behandelde onderwerpen:

• Basisprincipes van beeldverwerking
• Technieken voor beeldclassificatie
• CNN's begrijpen en toepassen
• CNN-prestaties verbeteren
• Technieken voor segmentatie en objectdetectie

Veelgestelde vragen

Welke trainingsformule is beschikbaar?

De Bootcamp wordt aangeboden via ons interactieve en meeslepende leerplatform, in een flexibel on-demand zelfstudievorm. Deze cursus in eigen tempo geeft je de vrijheid om te leren waar en wanneer het jou uitkomt. Je kunt de tijd nemen voor uitdagende onderwerpen, lessen zo vaak als nodig herhalen en video's pauzeren of opnieuw afspelen om je kennis te versterken. Met twee jaar toegang tot het cursusmateriaal krijg je voortdurende ondersteuning om concepten op te frissen en twijfels weg te nemen wanneer je maar wilt.

Kan ik deze cursus volgen terwijl ik fulltime werk?

Ja, dat kan! We begrijpen dat het combineren van een fulltime baan en bijscholing een hele uitdaging kan zijn. Daarom is onze Bootcamp beschikbaar in een flexibel, parttime formaat dat speciaal is ontworpen voor werkende professionals. Met de Flex-optie kun je in je eigen tempo leren zonder je huidige verplichtingen te verstoren.

Heb ik specifieke software nodig voor deze Bootcamp?

Je hebt een webbrowser nodig, zoals Google Chrome, Microsoft Edge of Firefox. Daarnaast is een Anaconda-installatie vereist, maar maak je geen zorgen, deze wordt als onderdeel van het programma geïnstalleerd.

Om de AI Bootcamp online soepel te kunnen volgen, wordt aanbevolen dat je beschikt over een laptop of desktop met minimaal 8 GB RAM en een stabiele internetverbinding.

Welke vaardigheden zijn vereist om kunstmatige intelligentie-engineer te worden?

Om succesvol te zijn als AI-engineer, moet je een gedegen kennis hebben van programmeertalen zoals Python, C++, R of Java. Daarnaast zijn sterke analytische denkvaardigheden en probleemoplossend vermogen essentieel voor het bouwen van intelligente systemen en modellen.

Wat zijn de voordelen van een carrière als kunstmatige intelligentie-engineer?

Aangezien AI een revolutie teweegbrengt in verschillende sectoren, sta je als AI-engineer in de voorhoede van technologische innovatie. Door in deze snelgroeiende sector te gaan werken, krijg je de kans om de toekomst van de informatica vorm te geven, goedbetaalde banen te vinden en een aanzienlijke impact te hebben in verschillende sectoren. Het is een carrièrepad dat zowel professionele vooruitgang als de kans biedt om zinvolle veranderingen teweeg te brengen.

Wat zijn de populairste frameworks voor kunstmatige intelligentie die je in deze bootcamp leert?

In de AI Engineer Bootcamp doe je praktische ervaring op met de meest gebruikte tools en frameworks in de AI-industrie. Deze omvatten:

• Python – de standaardtaal voor AI- en ML-ontwikkeling
• NumPy en Pandas – essentieel voor datamanipulatie en -analyse
• Keras en TensorFlow – krachtige frameworks voor het bouwen en trainen van deep learning-modellen
• SQL – voor het beheren en doorzoeken van gestructureerde data

Deze tools zijn essentieel voor het ontwikkelen van AI-toepassingen in de praktijk en voorzien je van de praktische vaardigheden die je nodig hebt om een succesvolle carrière in kunstmatige intelligentie te starten.

Wat zijn de belangrijkste uitdagingen op het gebied van kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie staat voor een aantal belangrijke uitdagingen:

• Gebrek aan schone en gestructureerde data:
• AI-systemen hebben enorme hoeveelheden hoogwaardige, goed gelabelde data nodig om effectief te kunnen functioneren. Het verzamelen van dergelijke data is echter moeilijk omdat data ongestructureerd, inconsistent of onvolledig is. Bovendien beperken strenge regelgeving inzake gegevensprivacy in veel regio's de toegang tot bruikbare datasets.
• Tekort aan geschoold talent:
• Naarmate AI-technologie zich snel ontwikkelt, ontstaat er een groeiende kloof tussen het tempo van innovatie en de beschikbaarheid van professionals met de juiste expertise. De sector heeft dringend behoefte aan meer opgeleide mensen die AI-systemen kunnen ontwikkelen, onderhouden en optimaliseren.

Deze uitdagingen blijven bepalend voor de ontwikkeling en acceptatie van AI in verschillende sectoren.

Wie kan kunstmatige intelligentie-ingenieur worden?

Iedereen met een passie voor analytisch denken en logisch probleemoplossen kan een succesvolle carrière in AI nastreven. Eerdere ervaring met programmeren of een technische achtergrond kan nuttig zijn, maar is geen strikte vereiste.

Wat echt telt, is je bereidheid om te leren. Vaardigheden zoals programmeren, wiskunde en statistiek zijn allemaal aan te leren, en met de juiste mentaliteit en een goed gestructureerd leerprogramma kan iedereen de vaardigheden ontwikkelen die nodig zijn om als AI-ingenieur te slagen.

Wat kun je worden na het voltooien van de AI Bootcamp?

Na het voltooien van de AI Bootcamp beschik je over de vaardigheden en kennis om verschillende functies op het gebied van kunstmatige intelligentie te vervullen, waaronder:

• Machine Learning Engineer – Ontwerp en implementeer ML-modellen die intelligente applicaties aandrijven.
• Data Scientist – Analyseer complexe data om bruikbare inzichten te verkrijgen met behulp van AI en statistische tools.
• AI Engineer – Bouw en implementeer AI-modellen in verschillende sectoren voor automatisering, voorspelling en optimalisatie.
• Business Intelligence Developer – Gebruik datamodellering en visualisatie om strategische beslissingen te ondersteunen.
• Computer Vision Engineer – Werk aan toepassingen zoals gezichtsherkenning, beeldclassificatie en objectdetectie.
• Natural Language Processing (NLP) Specialist – Ontwikkel AI-systemen die menselijke taal begrijpen en verwerken.

De bootcamp bereidt je voor op impactvolle, veelgevraagde functies in verschillende sectoren met behulp van praktijkgerichte tools en training.

Rollen en verantwoordelijkheden van een Artificial Intelligence (AI) Engineer

Een AI Engineer speelt een cruciale rol bij het ontwerpen en implementeren van intelligente systemen die kunnen leren en beslissingen kunnen nemen. Hun verantwoordelijkheden omvatten doorgaans:

• Samenwerken met data scientists en business analysts om bedrijfsvereisten te begrijpen en om te zetten in AI-oplossingen.
• Ontwerpen en ontwikkelen van machine learning-modellen die specifieke bedrijfsproblemen oplossen.
• Testen, valideren en optimaliseren van AI-modellen om nauwkeurigheid en prestaties te garanderen.
• Implementeren van modellen in productieomgevingen en integreren met applicaties.
• Converteren van ML-modellen naar API's, zodat ze gemakkelijk toegankelijk en bruikbaar zijn voor andere systemen.
• Monitoren van AI-systemen in productie op prestaties, fouten en behoefte aan hertraining.
• Op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI-frameworks, bibliotheken en best practices.

AI-engineers overbruggen de kloof tussen geavanceerde analytics en praktische implementatie, waardoor datagestuurde automatisering een realiteit wordt voor bedrijven.

Is deze bootcamp echt geschikt voor beginners?

Absoluut! Ongeveer 70-80% van de deelnemers aan onze Back-End Development Bootcamp heeft weinig tot geen ervaring met coderen. In tegenstelling tot veel andere programma's die beweren beginnersvriendelijk te zijn, maar toch al vroeg uitdagingen bieden zoals coderingstests of technische screenings, nemen wij die barrières weg. Onze focus ligt op het begeleiden van beginners. Deze bootcamp is zorgvuldig ontworpen in samenwerking met professionals uit de sector om cursisten, ongeacht hun startniveau, te helpen praktische, werkgerichte ontwikkelingsvaardigheden te verwerven en vol vertrouwen een carrière in de technologie te beginnen.

Wat als ik de Bootcamp te moeilijk vind en wil stoppen?

Als je de Bootcamp moeilijk vindt, aarzel dan niet om contact op te nemen met ons ondersteuningsteam. We zijn er om je te helpen en zullen er alles aan doen om je door de moeilijke momenten heen te loodsen en je met vertrouwen vooruit te helpen. Onthoud dat het beheersen van ontwikkelingsvaardigheden tijd en moeite kost. Hoewel iedereen kan leren coderen, zijn doorzettingsvermogen en de wil om te groeien de sleutels tot succes.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners - gevorderd niveau
• 288 uur aan e-learningmateriaal
• 9 afstudeerprojecten voor een portfolio waarmee je direct aan de slag kunt
• Automatisch beoordeelde opdrachten en herhalingstoetsen
• Meer dan 130 begeleide praktische oefeningen
• 15 praktijkgerichte casestudy's
• Studietijd: ongeveer 5-7 maanden
• 2 jaar toegang tot het leerplatform
• Na succesvolle afronding ontvangen cursisten een certificaat van voltooiing van de cursus

Val op bij recruiters met een indrukwekkend AI-projectportfolio

Ontwikkel projecten van industriële kwaliteit die het werk van de beste AI-engineers weerspiegelen en stel een aantrekkelijk portfolio samen dat topwerkgevers aanspreekt. Versterk uw expertise, vergroot uw zelfvertrouwen en positioneer uzelf voor een goedbetaalde functie in AI. Hier is een voorproefje van het soort projecten waaraan u gaat werken:

• SleepyFace – App voor veiligheid in de auto
• Een AI-aangedreven applicatie die de gezichtsuitdrukkingen en oogbewegingen van bestuurders analyseert om tekenen van slaperigheid of vermoeidheid te detecteren.
• OneArmDistance – Monitor voor sociale afstand
• Een realtime applicatie die AI gebruikt om ervoor te zorgen dat mensen voldoende afstand houden door hun bewegingen en onderlinge afstand te volgen.
• PreFace – AI-tool voor het verwisselen van gezichten
• Bouw een app waarmee gebruikers gezichten in video's naadloos kunnen verwisselen of bekende afbeeldingen kunnen animeren met hun eigen gezicht, waardoor realistische visuele effecten ontstaan.
• Recco – gepersonaliseerde media-aanbevelingen
• Ontwikkel een slim aanbevelingssysteem dat afspeellijsten met muziek en films samenstelt op basis van de voorkeuren en kijk-/luistergeschiedenis van gebruikers.
• TraffiControl – Slim verkeersbeheersysteem
• Ontwerp een verkeerscontrole-app die de timing van verkeerslichten optimaliseert en het aantal ongevallen vermindert door gegevens van omliggende kruispunten te analyseren.