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:
Foundations of Neural Networks

Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
Anatomy of a Neural Network: Layers, Nodes, and Weights
Understanding Activation Functions and Loss Functions
Hands-On Exercise: Building a Simple Perceptron Model


Day 2:
Deep Learning Architectures

Overview of Feedforward Neural Networks (FNNs)
Convolutional Neural Networks (CNNs): Theory and Applications
Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) Models
Case Study: Image Recognition Using CNNs


Day 3:
Advanced Techniques and Tools

Transfer Learning: Leveraging Pre-Trained Models
Hyperparameter Tuning and Optimization Strategies
Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)
Practical Session: Fine-Tuning a GAN for Image Generation


Day 4:
Evaluation and Deployment

Metrics for Assessing Model Performance
Cross-Validation and Overfitting Prevention Techniques
Deploying Deep Learning Models in Production Environments
Workshop: End-to-End Project Development


Day 5:
Ethics and Future Trends

Ethical Considerations in AI: Bias, Fairness, and Transparency
Interpretable AI and Explainable Models
Emerging Trends in Neural Networks and Deep Learning
Panel Discussion: Real-World Challenges and Opportunities

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