Cursusinformatie

Invoering

Onze cursus is opgezet als een intensieve eendaagse cursus. U leert de benodigde materialen over gezondheid en veiligheid in de bouw om te slagen voor de cursus. Na afloop van de cursus doet u een online test, gebaseerd op wat u gedurende de dag hebt geleerd.

Doelstellingen

Na het behalen van uw testresultaten ontvangt u een bevestiging van uw CSCS-kaart. Vervolgens ontvangt u een bevestiging van uw testresultaten en uw CSCS-kaart. Uw originele CSCS-kaart en uw certificaat ontvangt u binnen 10 werkdagen.

Voor wie is deze bijeenkomst bedoeld?

Iedereen die op bouwplaatsen wil werken Iedereen die wil solliciteren naar een baan in de bouw Iedereen die op een bouwplaats in het Verenigd Koninkrijk wil werken (verplicht)

Trainingsmethode

• Voorafgaande beoordeling • Live groepsinstructie • Gebruik van praktijkvoorbeelden, casestudies en oefeningen • Interactieve deelname en discussie • Powerpointpresentatie, LCD en flip-over • Groepsactiviteiten en tests • Nabeoordeling

Programmaondersteuning

Dit programma wordt ondersteund door: * Interactieve discussies * Rollenspellen * Casestudies en het benadrukken van de technieken die de deelnemers tot hun beschikking hebben.

Dagelijkse agenda

Ochtend Aganda: * 9:00-9:30 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 9:30-11:30 (technische sessie) * 11:30-11:45 (koffiepauze) * 11:45-12:45 (technische sessie) * 12:45-13:00 (herhalingspauze) * 13:00-14:00 (CSCS-test) Middag Aganda: * 14:30-15:00 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 15:00-18:30 (technische sessie) * 18:30-18:45 (koffiepauze) * 18:45-19:45 (technische sessie) * 19:45-20:00 (herhalingspauze) * 20:00-21:00 (CSCS-test) Testen)

Part 1 / 5

Programming for AI with Python

Day 1:
Introduction to Python for AI

Overview of Python programming and its relevance in AI.
Setting up the Python environment and essential tools.
Introduction to Python libraries: NumPy, pandas, and Matplotlib.
Writing Python scripts and understanding key programming concepts.

Day 2:
Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning

Understanding the basics of AI, machine learning, and deep learning.
Exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning techniques.
Introduction to data preprocessing and feature engineering.
Implementing basic machine learning models using scikit-learn.

Day 3:
Advanced AI Techniques with Python

Building deep learning models with TensorFlow and Keras.
Training and evaluating neural networks for classification and regression tasks.
Exploring natural language processing (NLP) and computer vision techniques.
Introduction to transfer learning and pre-trained models.

Day 4:
AI Model Deployment and Best Practices

Preparing AI models for deployment in production environments.
Using Flask and Django for deploying AI applications.
Monitoring and maintaining AI systems post-deployment.
Addressing challenges in scalability, latency, and real-time AI solutions.

Day 5:
Ethics, Real-World Applications, and Capstone Project

Exploring ethical considerations in AI programming and development.
Case studies of AI applications in various industries.
Hands-on capstone project: Building an end-to-end AI solution.
Final review, feedback, and Q&A session with the instructor.

Week 02

Week 02

Week 03

Week 03

Week 04

Week 04

Week 05

Week 05

Week 06

Week 06

Week 07

Week 07

Week 08

Week 08

Week 09

Week 09