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)

Week 1

Day 1: Introduction to Machine Learning

Overview of Machine Learning and its Applications
Types of Machine Learning: Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning
Key Concepts: Features, Labels, and Datasets
Setting Up a Machine Learning Environment

Day 2: Data Preprocessing and Exploration

Importance of Data Preprocessing in Machine Learning
Techniques: Cleaning, Normalization, and Feature Scaling
Data Visualization and Insights Extraction
Splitting Data: Training, Validation, and Testing Sets

Day 3: Core Machine Learning Algorithms

Linear Regression and Logistic Regression
Decision Trees and Random Forests
K-Nearest Neighbors (KNN) and Support Vector Machines (SVM)
Hands-on Session: Building a Simple Predictive Model

Day 4: Model Evaluation and Optimization

Metrics for Evaluating Model Performance (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)
Understanding Overfitting and Underfitting
Hyperparameter Tuning Techniques
Cross-Validation Methods

Day 5: Practical Applications and Ethical Considerations

Real-World Applications of Machine Learning (e.g., Healthcare, Finance, Marketing)
Tools and Libraries: Scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch
Ethical Issues in Machine Learning: Bias, Fairness, and Privacy
Final Project: Developing and Evaluating a Basic Machine Learning Model

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