Artificial Intelligence - Exploring - Machine learning - Robot Framework

Exploring Artificial Intelligence. 

Na inschrijving van de Award Winning E-learning training AI Exploring Artificial Intelligence, ontvangt u per e-mail een link om in te loggen in uw leeromgeving waar u een persoonlijk wachtwoord aanmaakt. Eenmaal ingelogd in uw persoonlijke leeromgeving ziet u een overzicht van de cursusonderdelen. Via de inhoudsopgave schakelt u automatisch over naar elk gewenst onderdeel van de training.

Er zit tevens een Voortgangsbewaking bij om eenvoudig te zien hoe ver u bent binnen uw training. U kunt daarbij 1 jaar lang (365 dagen), 24/7 (elke dag en nacht) inloggen om verder te gaan met de training.

Deze Engelstalige training met ondertiteling heeft interactieve, eenvoudig te volgen video's in HD beeldkwaliteit met heldere audio kwaliteit. Daarnaast biedt de training Support en/of een Online Mentor aan als u problemen ondervindt. De training is beschikbaar in elke browser voor zowel PC, Mac, Tablet én Smartphone. Dus zelfs via uw mobiel kunt u handig de training volgen.

De training is inclusief lees- en/of praktijkopdrachten met trainingstest, mits noodzakelijk voor de training. Na afronding van de training krijgt u een Certificaat van Deelname en sluit u zich aan bij de reeds duizenden tevreden cursisten.

Kunstmatige intelligentie (AI) is sinds het begin van het vakgebied een van de belangrijkste onderzoekstechnieken in de informatica, en de laatste jaren heeft een opkomst in onderzoek en rekenkracht AI-ontwikkeling toegankelijker gemaakt voor ontwikkelaars. In dit leertraject leer je de basis van AI en de technieken die worden gebruikt om AI problemen op te laten lossen.

Cursusinhoud

Introducing AI

Course: 31 Minutes

• Course Introduction
• What Is Artificial Intelligence?
• Fields and Applications
• AI Techniques
• Defining Agents
• Types of Agents

Environments

Course: 18 Minutes

• Describing Environments
• Environment's Observability
• Number of Agents in Environments
• Certainty in an Environment
• Environment's Behavior

Practice: Agents and Environments

Course: 3 Minutes

• Exercise: Describe an Agent and an Environment

Introducing Search Problems

Course: 15 Minutes

• Course Introduction
• Search Problems Defined
• Search Problem Examples
• Representing Search Problems for Search Algorithms

Brute Force Searching

Course: 9 Minutes

• Breadth-first Search
• Depth-first Search
• Iterative Deepening Search

Informed Searching

Course: 14 Minutes

• Greedy Best-first Search
• Heuristics
• Making Good Heuristics
• A* Search

Local Searching

Course: 5 Minutes

• Hill-climbing Search
• Simulated Annealing

Practice: Identifying Search Problems

Course: 2 Minutes

• Exercise: Describe Search Problems

Introducing CSPs

Course: 6 Minutes

• Course Introduction
• What Are Constraint Satisfaction Problems (CSPs)?
• Constraint Satisfaction Problem Examples

Solving CSPs

Course: 19 Minutes

• Backtracking Search
• Variable Ordering
• Arc Consistency
• Constraint Propagation
• Using Inference with Search
• Using a Local Search for CSPs
• Solving a Sudoku Puzzle

Practice: Constraint Satisfaction Problems

Course: 3 Minutes

• Exercise: Solve a Constraint Satisfaction Problem
• Course Introduction
• Adversarial Problems
• Adversarial Problem Representation
• Minimax Algorithm
• Alpha-beta Pruning

Imperfect Decisions

Course: 15 Minutes

• Evaluation Functions
• Cutoff Search
• Lookup Tables
• The Game of Chess

Stochastic Games

Course: 11 Minutes

• Expectiminimax Value
• Stochastic Evaluation Functions
• Monte Carlo Tree Search

Practice: Using the Minimax Algorithm

Course: 2 Minutes

• Exercise: Use Minimax and Pruning to Play a Game

Understanding Uncertainty

Course: 10 Minutes

• Course Introduction
• What Is Uncertainty?
• Uncertainty Representation

Understanding Utility Theory

Course: 13 Minutes

• Utility Theory
• Utility and Preferences
• Utility and Risks
• Value of Information

Examining the Markov Decision Process

Course: 21 Minutes

• Markov Chains
• Markov Decision Process
• MDP Value Iteration
• Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)
• POMDP Value Iteration
• Applying POMDPs

Practice: Markov Decision Process

Course: 3 Minutes

• Exercise: Describe the Markov Decision Process

Learning for Computers

Course: 9 Minutes

• Course Introduction
• How Computers Can Learn
• Learning From Examples

Decision Trees

Course: 12 Minutes

• Using Decision Trees
• Decision Tree Learning: Information Gain
• Decision Tree Learning: Choosing Attributes
• Overfitting

Neural Networks

Course: 25 Minutes

• Artificial Neural Networks
• Neural Network Structure
• Types of Neural Networks
• Perceptron Learning
• Deep Neural Networks
• Convolutional Neural Networks
• Recurrent Neural Networks

Practice: Perceptron Training

Course: 2 Minutes

• Exercise: Make a Perceptron Learn From Examples

Introducing Reinforcement Learning

Course: 21 Minutes

• Course Introduction
• What Is Reinforcement Learning?
• Additive and Discounted Rewards
• Passive Learning
• Direct Utility Estimation
• Temporal Difference Learning
• Active Learning
• Exploration and Exploitation Policies

Q-learning Algorithm

Course: 12 Minutes

• Defining Q-learning
• Implementing Q-learning
• Off-policy and On-policy Learning
• Function Approximation
• Deep Q-learning

Practice: Q-learning

Course: 2 Minutes

• Exercise: Describe Q-learning

Defining NLP

Course: 17 Minutes

• Course Introduction
• Introducing Natural Language Processing (NLP)
• Base NLP Operations
• Porter Stemming Algorithm
• Named Entity Recognition

Basic Models

Course: 11 Minutes

• Building Natural Language Processing (NLP) Models
• Text Classification
• Naïve Bayes Classification
• Information Retrieval (IR)

Communication

Course: 14 Minutes

• Answering Questions
• Parsing
• Machine Translation
• Speech Recognition

Practice: NLP Operations

Course: 2 Minutes

• Exercise: Describe NLP Operations

Specificaties

Taal: Engels
Kwalificaties van de Instructeur: Gecertificeerd
Cursusformaat en Lengte: Lesvideo's met ondertiteling, interactieve elementen en opdrachten en testen
Lesduur: 9 uur
Voortgangsbewaking: Ja
Toegang tot Materiaal: 365 dagen
Technische Vereisten: Computer of mobiel apparaat, Stabiele internetverbindingen Webbrowserzoals Chrome, Firefox, Safari of Edge.
Support of Ondersteuning: Helpdesk en online kennisbank 24/7
Certificering: Certificaat van deelname in PDF formaat
Prijs en Kosten: Cursusprijs zonder extra kosten
Annuleringsbeleid en Geld-Terug-Garantie: Wij beoordelen dit per situatie
Award Winning E-learning: Ja

Tip! Zorg voor een rustige leeromgeving, tijd en motivatie, audioapparatuur zoals een koptelefoon of luidsprekers voor audio, accountinformatie zoals inloggegevens voor toegang tot het e-learning platform.