Dedika is een platform waar je leert door te doen: bijvoorbeeld een commerciële offerte opstellen, manicure worden of een nieuwe tool gebruiken. Wat je doel ook is, de beste content over het onderwerp bestaat al. Alleen is die vaak in een andere taal, duur, verspreid over het internet, zonder oefenmateriaal of te lang voor wie een druk leven heeft. Daarom heeft Dedika een eigen methode: wij zoeken het materiaal waar het ook is, organiseren wat relevant is voor jouw doel, laten het nakijken door experts die klaarstaan om je vragen te beantwoorden en maken praktische oefeningen zodat je al doende leert. Jij staat centraal in jouw leertraject en niemand kent jouw behoeften beter dan jijzelf: kies de inhoud en de duur van de cursus, bepaal of je online of offline leert en in welk formaat. Dat kan video, tekst, audio of een samenvatting zijn. Op jouw manier, alleen met wat voor jou werkt. Hier telt elke minuut die je investeert en bereik je sneller wat echt belangrijk is.

Onze cursussen bevatten aan het einde van elk hoofdstuk een samenvatting, die je als PDF kunt downloaden en printen.

Meer dan 2 miljoen studenten wereldwijd

Aanwezig in meer dan 180 landen

Certificaat geldig in jouw land

Startpagina

...

Cursus Machine Learning en Technische Toepassingen

Alle cursussen

Techniek, bouw en technologie

Technologie

Cursus Machine Learning en Technische Toepassingen

Voor alle niveaus

Cursus Machine Learning en Technische Toepassingen

Beheers machine learning van wiskundige grondslagen tot productieklare implementatie, met een directe focus op echte technische toepassingen. Deze cursus rust engineers uit met de algoritmen, datapijplijnen en MLOps-praktijken die nodig zijn om industriële uitdagingen op te lossen – van voorspellend onderhoud tot kwaliteitscontrole. Bouw systemen die in de praktijk werken, niet alleen in het klaslokaal.

Dedika voor bedrijven

Wat je gaat leren:

Pas gesuperviseerde en ongesuperviseerde algoritmen toe om complexe technische classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
Bouw reproduceerbare datapijplijnen die industriële datasets op een betrouwbare manier opschonen, transformeren en van versies voorzien.
Ontwerp en train convolutionele en recurrente neurale netwerken voor beeldinspectie en tijdreeksvoorspellingen.
Implementeer en monitor ML-modellen in productie met behulp van MLOps, CI/CD-pijplijnen en feature stores.
Implementeer voorspellend onderhoud, procesoptimalisatie en defectdetectiesystemen voor industriële omgevingen.
Integreer eerlijkheid, kwantificering van onzekerheid en robuustheid tegen vijandige aanvallen in veiligheidskritische ML-toepassingen.

Hoe je praktisch studeert Cursus Machine Learning en Technische Toepassingen

Hoe je oefent Cursus Machine Learning en Technische Toepassingen

Voor bedrijven die hun team willen trainen

Bij Dedika voor bedrijven bevat de cursus oefeningen en voorbeelden die zijn afgestemd op jouw organisatie en precies zoals jouw bedrijf het nodig heeft.

Klik hier

Cursusinhoud

8 Hoofdstukken • 39 LessenDuur tussen 4 en 360 uren (jij beslist)

Hoofdstuk 1Bekijk details

Grondbeginselen van Machinaal Leren

Les 1 • Wat Machinaal Leren Is
Definieert ML, onderscheidt het van traditioneel programmeren en brengt de relatie met AI en datawetenschap in kaart. Stelt de vocabulaire vast die in de hele cursus wordt gebruikt.
Les 2 • Kernleerparadigma's
Contrasteert gesuperviseerd, ongesuperviseerd en reinforcement leren met concrete voorbeelden. Stelt studenten in staat probleemtypes te koppelen aan het juiste leerparadigma.
Les 3 • De ML-projectlevenscyclus
Schetst de end-to-end workflow van probleemdefiniëring tot modelimplementatie en -monitoring. Stelt verwachtingen voor de volledige engineering scope die in volgende hoofdstukken aan bod komt.
Les 4 • Essentiële Wiskunde voor ML
Bespreekt lineaire algebra, calculus, kansrekening en statistiekconcepten die ten grondslag liggen aan ML-algoritmen. Biedt de kwantitatieve vaardigheid die nodig is voor latere algoritmestudie.
Les 5 • Dataweergave en -typen
Behandelt gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde dataformaten en hun ML-implicaties. Verbindt datatypebewustzijn met feature engineering-beslissingen die later worden genomen.

Hoofdstuk 2Bekijk details

Data Engineering voor ML

Les 1 • Exploratieve Data-analyse
Past statistische samenvattingen en visualisaties toe om verdelingen, uitschieters en relaties bloot te leggen. Informeert preprocessing- en feature engineering-strategieën in latere secties.
Les 2 • Datareiniging en -imputatie
Behandelt ontbrekende waarden, duplicaten, inconsistente formaten en ruis in ruwe datasets. Waarborgt de gegevensintegriteit van trainingsdata voordat modelfitting plaatsvindt.
Les 3 • Het Bouwen van Reproduceerbare Datapijplijnen
Ontwerpt geautomatiseerde, versiebeheerde pijplijnen die transformaties consistent toepassen over verschillende splitsingen. Ondersteunt betrouwbare experimentatie en productie-implementatie.
Les 4 • Dataverzameling en -bronnen
Onderzoekt methoden voor het verzamelen van gegevens uit databases, API's, web scraping en sensoren. Baseert beslissingen over databronnen op kwaliteits- en representativiteitseisen.
Les 5 • Feature Engineering en Transformatie
Transformeert ruwe variabelen in informatieve features door middel van codering, schaling en constructie. Verbetert direct de modelnauwkeurigheid en trainingsstabiliteit.

Hoofdstuk 3Bekijk details

Gesuperviseerde Leeralgoritmen

Les 1 • Modelevaluatie en -selectie
Past kruisvalidatie, prestatiestatistieken en statistische toetsen toe om modellen objectief te vergelijken. Voorkomt overfitting en stuurt de uiteindelijke modelselectiebeslissingen.
Les 2 • Lineaire en Logistische Regressie
Leidt lineaire regressie af vanuit de eerste beginselen en breidt dit uit naar logistische regressie voor classificatie. Vestigt de verliesfunctie- en gradiëntdaling-basis die door alle latere modellen wordt gebruikt.
Les 3 • Beslissingsbomen en Regelgebaseerde Modellen
Legt splitsingscriteria voor bomen, snoeien en interpretatievoordelen uit. Dient als bouwsteen voor de later geïntroduceerde ensemblemethoden.
Les 4 • Ensemblemethoden
Behandelt bagging, boosting en stacking om variantie en bias verder te reduceren dan de grenzen van één enkel model. Rust studenten uit met de meest concurrerende kant-en-klare algoritmen voor tabelgegevens.
Les 5 • Support Vector Machines
Presenteert de maximum-marge-classificator, kerntruc en soft-marge-formulering. Toont de sterke punten van SVM in hoogdimensionale en kleinschalige engineering scenario's.

Hoofdstuk 4Bekijk details

Ongesuperviseerd Leren en Dimensionaliteitsreductie

Les 1 • Anomalie- en Uitschieterdetectie
Introduceert statistische, afstandsgebaseerde en modelgebaseerde anomaliedetectie voor kwaliteitscontrole en foutdetectie. Direct toepasbaar op productie- en infrastructuurmonitoring.
Les 2 • Dimensionaliteitsreductietechnieken
Past PCA, t-SNE en UMAP toe om de featureruimte te verkleinen terwijl structuur behouden blijft. Verbetert visualisatie, trainingssnelheid en ruisreductie in hoogdimensionale datasets.
Les 3 • Associatieregel-Leren
Mijnt frequente itemsets en associatieregels met behulp van Apriori- en FP-Growth-algoritmen. Ondersteunt use cases voor aanbevelingen, onderhoudsbundeling en procesoptimalisatie.
Les 4 • Clusteralgoritmen
Behandelt k-means, hiërarchische en dichtheidsgebaseerde clustering met hun aannames en faalmodi. Maakt groepering van technische activa, klanten of sensoruitlezingen mogelijk zonder labels.

Hoofdstuk 5Bekijk details

Neurale Netwerken en Deep Learning

Les 1 • Hyperparameter Afstemming en Architectuurzoektocht
Past grid search, random search en Bayesiaanse optimalisatie toe om optimale netwerkconfiguraties te vinden. Vermindert trial-and-error en versnelt modelontwikkelingscycli.
Les 2 • Basisprincipes van Feedforward Neurale Netwerken
Leidt de perceptron, meerlaagse architectuur en het backpropagatie-algoritme stap voor stap af. Vestigt de intuïtie van computationele grafen die in alle deep learning-frameworks wordt gebruikt.
Les 3 • Recurrente Netwerken en Sequentiemodellen
Behandelt RNN's, LSTM's en GRU's voor het modelleren van temporele afhankelijkheden in sequentiële technische gegevens. Bereidt studenten voor op tijdreeksvoorspelling en procescontroletoepassingen.
Les 4 • Effectief Trainen van Diepe Netwerken
Behandelt optimalisatie-algoritmen, regularisatie en normalisatietechnieken die de training van diepe netwerken stabiliseren. Voorkomt veelvoorkomende faalmodi zoals verdwijnende gradiënten en overfitting.
Les 5 • Convolutionele Neurale Netwerken
Legt convolutie, pooling en featuremap-hiërarchieën uit voor verwerking van ruimtelijke gegevens. Maakt defectdetectie, kwaliteitsinspectie en beeldgebaseerde sensoranalyse mogelijk.

Hoofdstuk 6Bekijk details

ML Engineering en Productiesystemen

Les 1 • MLOps en CI/CD voor ML
Integreert ML-workflows in continue integratie- en leveringspijplijnen met geautomatiseerde tests en hertrainings triggers. Waarborgt reproduceerbaarheid en snelle iteratie in productie.
Les 2 • Schaalbare Trainingsinfrastructuur
Behandelt strategieën voor gedistribueerde training, GPU-gebruik en cloud compute-orkestratie voor grootschalige modellen. Vermindert trainingstijd en maakt experimentatie op schaal mogelijk.
Les 3 • Modelservering en Implementatiepatronen
Vergelijkt batchinferentie, realtime REST API's en edge-implementatie-architecturen. Koppelt het implementatiepatroon aan latentie-, doorvoer- en resourcebeperkingen.
Les 4 • Monitoring en Observeerbaarheid
Implementeert detectie van datadrift, conceptdrift en prestatievermindering in geïmplementeerde modellen. Maakt proactief onderhoud mogelijk voordat modelfouten technische operaties beïnvloeden.
Les 5 • Feature Stores en Databeheer
Introduceert feature stores als gecentraliseerde repositories voor consistente feature-berekening tijdens training en servering. Elimineert training-serving skew in productie-ML-systemen.

Hoofdstuk 7Bekijk details

Toegepast ML in Technische Domeinen

Les 1 • Energiesystemen en Vraagvoorspelling
Voorspelt energievraag en optimaliseert netwerkoperaties met behulp van tijdreeks- en optimalisatiemodellen. Ondersteunt hernieuwbare integratie en belastingsbalancering in slimme energiesystemen.
Les 2 • Procesoptimalisatie en -controle
Gebruikt regressie en reinforcement leren om productieprocesparameters en regellussen te optimaliseren. Verbetert opbrengst, energie-efficiëntie en doorvoer in productiesystemen.
Les 3 • Systemen voor Voorspellend Onderhoud
Bouwt faalvoorspellingsmodellen uit sensortijdreeksen met behulp van survivalanalyse en classificatie. Vermindert ongeplande stilstand en onderhoudskosten in industriële omgevingen.
Les 4 • Structurele Gezondheidsmonitoring
Detecteert schade en degradatie in civiele en mechanische constructies met behulp van trillings- en akoestische sensorgegevens. Maakt conditiegestuurd onderhoud mogelijk voor bruggen, pijplijnen en machines.
Les 5 • Kwaliteitscontrole en Defectdetectie
Past computervisie en statistische procescontrole toe op geautomatiseerde inspectie en defectclassificatie. Vervangt handmatige inspectie door schaalbare, consistente ML-gestuurde kwaliteitspoorten.

Hoofdstuk 8Bekijk details

Verantwoordelijk en Robuust ML Engineering

Les 1 • Adversariële Robuustheid en Beveiliging
Onderzoekt adversariële aanvallen, datapoisening en modeldiefstal, en past vervolgens verdedigingen toe. Beschermt ML-systemen die zijn geïmplementeerd in kritieke infrastructuur en veiligheidsgevoelige omgevingen.
Les 2 • Eerlijkheid en Beperking van Vooroordelen
Identificeert bronnen van vooroordelen in trainingsdata en modeloutput, en past vervolgens beperkingstechnieken toe. Waarborgt rechtvaardige uitkomsten in personeel, resourceallocatie en veiligheidssystemen.
Les 3 • Kwantificering van Onzekerheid
Kwantificeert epistemische en aleatorische onzekerheid met behulp van Bayesiaanse methoden en conforme voorspelling. Stelt engineers in staat te handelen op basis van modelbetrouwbaarheidsniveaus in veiligheidskritische beslissingen.
Les 4 • Modeluitlegbaarheid en Interpreteerbaarheid
Past SHAP, LIME en aandachtsvisualisatie toe om modelvoorspellingen uit te leggen aan engineers en belanghebbenden. Bouwt vertrouwen op en ondersteunt naleving van regelgeving in toepassingen met hoge inzet.
Les 5 • Regelgevende en Ethische Kaders
Koppelt ML-systeemontwerp aan verantwoorde AI-principes, risicoclassificatie en documentatievereisten. Bereidt engineers voor om te voldoen aan nalevingsverplichtingen in gereguleerde industrieën.

Certificering

Jouw geldig certificaat van voltooiing

Deze cursus is voor jou:

Werktuigbouwkundig ingenieur: wil conditiebewaking automatiseren met sensordata.
Elektrotechnisch ingenieur: wil ML toepassen op signaalverwerking en foutdetectie.
Industrieel data-analist: klaar om verder te gaan dan dashboards en over te stappen op voorspellende modellering.
Softwareontwikkelaar: stapt over naar ML-rollen binnen engineeringsintensieve industrieën.
Recent afgestudeerd ingenieur: bouwt toegepaste AI-vaardigheden op om op te vallen op de arbeidsmarkt.
Procesingenieur: wil productiesystemen optimaliseren met datagestuurde methoden.

Wat onze studenten zeggen

Jullie lessen zijn perfect. Ik heb het jaarpakket aangeschaft en heb eindelijk de mogelijkheid om verschillende onderwerpen die mij interesseren te volgen zonder van platform te hoeven wisselen... bedankt voor alles wat jullie doen, ik heb jullie al aan anderen aanbevolen...