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 Big Data and AI

Overview of Big Data: Characteristics, Types, and Sources
The Importance of Big Data in the Modern Business Landscape
Introduction to Artificial Intelligence: Key Concepts and Technologies
Relationship Between Big Data and AI: How They Work Together

Day 2:
Big Data Technologies and Tools

Data Collection and Storage Techniques for Big Data
Data Processing Frameworks: Hadoop, Spark, and Other Big Data Tools
Data Quality and Cleansing: Ensuring Accurate Insights
Introduction to Data Warehousing and Cloud-Based Solutions

Day 3:
Machine Learning and Deep Learning

Overview of Machine Learning: Types and Algorithms
Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences and Applications
Introduction to Deep Learning and Neural Networks
Hands-On: Building a Simple Machine Learning Model

Day 4:
Advanced AI Techniques and Applications

Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision
Reinforcement Learning and Its Applications
Case Studies: Successful AI Implementations in Various Industries
Hands-On: Training a Deep Learning Model for Image Recognition

Day 5:
Ethical Considerations and Practical Applications

Ethical Issues in Big Data and AI: Privacy, Bias, and Accountability
Best Practices for Data Security and Compliance with Regulations
Implementing AI Solutions in Business: Challenges and Strategies
Final Project: Solving a Real-World Problem Using Big Data and AI

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