Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning

Algemene omschrijving

The Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning is entirely in English. As a Dutch IT training provider, we offer the information on this page in Dutch. At the bottom of the page, you will find a brief summary in English. The topics within the Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning package itself are described in English.

Na aanschaf van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, is deze maximaal één jaar toegankelijk.

De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning biedt jou een uitgebreide kennismaking met data science (datawetenschap), kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI binnen hedendaagse ICT- en bedrijfsomgevingen. Door de AI for Data Science E-Learning door te nemen, zul je leren hoe AI-technologieën organisaties kunnen ondersteunen bij het analyseren van gegevens, het herkennen van patronen en het automatiseren van complexe processen. Daarnaast leer je over fundamentele methoden binnen data science en werk je met Python-bibliotheken als pandas en seaborn om data op te schonen, te analyseren en te visualiseren.

Daarnaast ontdek je met de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning hoe AI-modellen, zoals GPT-modellen, transformers, generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs) en recurrent neural networks (RNNs), organisaties helpen om nieuwe inzichten te verkrijgen en innovatieve toepassingen te ontwikkelen. Je leert hoe large language models (LLM’s) functioneren en hoe technieken als fine-tuning en Retrieval-Augmented Generation (RAG) ingezet kunnen worden om AI-modellen slimmer en efficiënter te maken.

Dankzij de flexibele opzet van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning kun je volledig in jouw eigen tempo leren en praktische inzichten opdoen via labopdrachten, oefeningen en mentorondersteuning.

De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, met meer dan 99 uur aan online cursusmateriaal, is onderverdeeld in de volgende leertrajecten:

• Data Science Foundations.
• AI for Data Science: Activate.
• AI for Data Science: Accelerate.
• AI for Data Science: Transform.

Doelgroep

De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning is bedoeld voor professionals die in hun eigen tempo over data science, kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI-technologieën willen leren. Daarnaast biedt de AI for Data Science E-Learning waardevolle kennis voor professionals die willen leren hoe AI-technologieën gebruikt kunnen worden om bedrijfsprocessen en besluitvorming te verbeteren.

De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning is met name geschikt voor de volgende mensen:

• Dataspecialisten.
• Data-analisten.
• Data scientists (datawetenschappers).
• Business intelligence (BI)-specialisten.
• ICT-professionals.
• Softwareontwikkelaars.
• Onderzoekers.
• Innovatiemedewerkers.
• (Beginnende) AI-specialisten.
• Bedrijfsanalisten.
• Professionals die meer over generatieve AI willen leren.
• Iedereen die kunstmatige intelligentie (AI) en data science wil combineren binnen zijn/haar organisatie.

Wat is inbegrepen?

De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning bevat uitgebreid Engelstalig cursusmateriaal waarmee je zelfstandig kennis op kunt doen van data science (datawetenschap), kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI-oplossingen. Daarbij bestaat de AI for Data Science E-Learning uit meerdere leertrajecten waarin je praktische inzichten op zult doen op het gebied van data-analyse, Python, neural networks, GPT-modellen, transformers en NLP.

Hier is een overzicht van de inhoud van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning:

• Cursusmateriaal voor Data Science Foundations.
  • In het eerste leertraject ontdek je de basis van het opschonen, analyseren en het visualiseren van data.
• Cursusmateriaal voor AI for Data Science: Activate.
  • In het tweede leertraject krijg je een inleiding op de fundamentele methoden binnen data science.
• Cursusmateriaal voor AI for Data Science: Accelerate.
  • In het derde leertraject zul je generatieve AI-modellen en transformers verkennen.
• Cursusmateriaal voor AI for Data Science: Transform.
  • In het vierde leertraject zul je de technieken fine-tuning en Retrieval-Augmented Generation (RAG) verkennen.
• Praktische labopdrachten voor het eerste, derde en vierde leertraject.
  • Het eerste leertraject Data Science Foundations bestaat uit 22 uur aan labopdrachten.
  • Het derde leertraject AI for Data Science: Accelerate en het vierde leertraject AI for Data Science: Transform bestaan beide uit 1 uur aan labopdrachten.
• Online begeleiding van een mentor binnen alle leertrajecten.
  • Als je behoefte hebt aan ondersteuning tijdens het leren, dan kun je een Engelstalige mentor om hulp vragen.
• Praktische oefeningen en kennistoetsen binnen alle leertrajecten.
  • De praktische oefeningen en kennistoetsen helpen jou om de behandelde onderwerpen beter te begrijpen en jouw voortgang gedurende de AI for Data Science E-Learning te controleren.

Na aanschaf van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, is deze maximaal één jaar toegankelijk.

Voorkennis

Voordat je begint met de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, raden wij aan dat jij beschikt over basiskennis van ICT, data-analyse en programmeren.

Onderwerpen

Data Science Foundations

• Data Science is one of the most in-demand skillsets across many job roles. This Aspire Journey will teach you the basics of cleaning, analyzing, and visualizing data. You will learn industry-standard libraries in Python, including pandas and seaborn. Along the way, you will create real-world projects to practice and demonstrate your analytics skills.

AI for Data Science: Activate

• In this track, you will be introduced to foundation data science methods.
  • Bridge theoretical concepts with practical applications, demystifying the methods used in popular generative models like generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs).
  • Dive deep into the expansive realm of large language models (LLMs), a pivotal cornerstone in today's artificial intelligence (AI)-driven landscape.
  • Deep learning and neural networks have revolutionized various fields by enabling computers to automatically learn complex patterns from data.
  • Generative Pre-trained Transformer (GPT) models are advanced artificial intelligence (AI) systems designed to understand and generate human-like text based on the information they've been trained on.

AI for Data Science: Accelerate

• In this track, you will explore Generative AI models and transformers.
  • Autoencoders are a class of artificial neural networks employed in unsupervised learning tasks, primarily focused on data compression and feature learning.
  • Variational autoencoders (VAEs) represent a powerful variant of traditional autoencoders, designed to address the challenge of generating new and diverse samples from the learned latent space.
  • Generative adversarial networks (GANs) represent a revolutionary approach to generative modeling within the realm of artificial intelligence.
  • Recurrent neural networks (RNNs) are a class of neural networks designed to efficiently process sequential data. Unlike traditional feedforward neural networks, RNNs possess internal memory, which enables them to learn patterns and dependencies in sequential data.
  • Transformers are groundbreaking neural network architectures that use attention mechanisms to efficiently process sequential data, enabling state-of-the-art performance in a wide range of NLP tasks.

AI for Data Science: Transform

• In this track, you will explore fine-tuning and RAG (Retrieval-Augmented Generation).
  • Hugging Face, offers a comprehensive platform that enables developers to build, train, and deploy state-of-the-art machine learning models with a strong emphasis on open collaboration and community-driven development.
  • Sentiment analysis, named entity recognition (NER), question answering, and text generation are pivotal tasks in the realm of Natural Language Processing (NLP) that enable machines to interpret and understand human language in a nuanced manner.
  • Fine-tuning in the context of text-based models refers to the process of taking a pre-trained model and adapting it to a specific task or dataset with additional training.
  • Learn to give your large language model the powers of memory and retrieval with RAG (Retrieval-Augmented Generation), a cutting-edge AI engineering technique used to give LLMs the power to search documents.

English Summary

After purchasing the Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, it will be available for up to one year.

The Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning provides extensive course materials to help you develop practical knowledge of data science, artificial intelligence (AI) and generative AI solutions. Throughout multiple learning tracks, you will gain insight into data analysis, Python, neural networks, GPT models, transformers, natural language processing (NLP), fine-tuning and Retrieval-Augmented Generation (RAG).

The Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning includes the tracks Data Science Foundations, AI for Data Science: Activate, AI for Data Science: Accelerate and AI for Data Science: Transform. Practical labs are included in the tracks Data Science Foundations, AI for Data Science: Accelerate and AI for Data Science: Transform. The Data Science Foundations track includes 22 hours of labs, while both AI for Data Science: Accelerate and AI for Data Science: Transform include one hour of lab exercises each. You also receive guidance from an English-speaking mentor throughout all learning tracks whenever support is needed.

In addition, all learning tracks include assessments to help you better understand the covered topics and monitor your learning progress throughout the Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning.