General Programme Practical How to apply? Waarover?Je leert op een zeer praktische manier zelf AI-modellen ontwikkelen. Topics en algoritmes die aan bod komen zijn Support Vector Machines, Naive Bayes, Random Forest Trees, Convolutional Neural Networks, Generative Adversial Networks, Autoencoders...Voor wie?Deze AI@home -opleiding staat open voor iedereen die minimum 21 jaar is en/of werkstudent. Je kiest zelf wanneer je wilt studeren, wij begeleiden je via het internet. Er zijn ook enkele contactmomenten op de campus gepland.Afstandsonderwijs wordt hoofdzakelijk via onze krachtige LMS (Learning management system) gegeven. Je krijgt Nederlandstalige video-opnames van goede kwaliteit van het dagonderwijs, en een heleboel pratica ter beschikking om op je eigen tempo de leerstof te verwerken.Waarom?Machine learning en deep learning zijn dankzij krachtige frameworks en cloud services binnen het bereik van iedere IT'er.Uit data inzichten puren, voorspellingen doen of automatisch patronen herkennen en classificeren? Machine Learning en Deep Learning geven een enorme boost aan je mogelijkheden als ontwikkelaar.Nog meer weten over AI?Wil je je na de AI @home nog verder verdiepen in artificiële intelligentie? Dan kan je nog kiezen voor de masterclasses AI Deep Dive en Deploying AI Solutions. Algemeen Je volgt dezelfde modules van Machine Learning en Deep Learning als de reguliere MCT en 'Creative Tech & AI'-studenten om artificiële intelligentie onder de knie te krijgen. Na deze opleiding ben je in staat AI-modellen te ontwikkelen.Wil je je na de AI @home nog verder verdiepen in artificiële intelligentie? Dan kan je nog kiezen voor de masterclasses AI Deep Dive en Deploying AI Solutions. Machine Learning In Machine Learning leggen we de nadruk op het conceptueel begrijpen van hoe bepaalde algoritmes werken. Belangrijk is om de juiste machine learning algoritmes te kunnen kiezen, trainen, correct evalueren en de prestaties ervan te verbeteren via hyperparameter tuning. We bekijken de meest courante machine learning technieken waarmee je in de praktijk onmiddellijk aan de slag kunt:Supervised learning waarbij je leert uit gelabelde data:Lineaire (meervoudige) regressie waarmee je continue outputs kunt voorspellen. Voorbeelden zijn het voorspellen van beurskoersen, het schatten van de leeftijd van een persoon op basis van een foto van het gezicht, risico’s voorspellen, predicties doen van verkoopsaantallen, etc.Classificatie laat je toe om data in categorieën onder te verdelen. Gezichtsherkenning, handschriftherkenning, kankerdetectie, voorspellen of iemand op een advertentie of link zal klikken zijn maar enkele voorbeelden. Topics en algoritmes die aan bod komen zijn logistic regression, Support Vector Machines, Naive Bayes, Random Forest Trees en Ensemble learning.Unsupervised learning waarbij je informatie haalt uit niet gelabelde data.Clustering technieken waarbij je op zoek gaat naar gelijksoortige data. Op deze manier kan je patronen, verbanden en gelijkenissen ontdekken in complexe multi-dimensionele data.Dimensionality reduction laat ons toe om data te transformeren naar de essentie. Zo kan data compacter voorgesteld worden of kan de performantie van machine learning voorspellingstechnieken verhoogd worden.Neurale netwerkenGeïnspireerd op de werking van de hersenen laten ons toe om inzichten uit data te halen die tot voor kort niet mogelijk maken. In de module machine learning bekijken we de conceptuele werking ervan en bouwen we neurale netwerken voor regressie en classificatie. Daarmee wordt de basis gelegd voor de module deep learning die hier verder op bouwt.Vandaag de dag al zijn data scientists en AI experts bij de meest gegeerde profielen op de arbeidsmarkt. De meest succesvolle bedrijven ter wereld zijn dikwijls degene die ook koploper zijn op het vlak van data science en artificiële intelligentie. Denk maar aan Google en Facebook die gebruikersprofielen analyseren en advertenties op maat aanbieden, Tesla die aan de hand van sensordata hun wagens zelfrijdend maakt, luchtvaarmaatschappijen die optimale vliegroutes uitstippelen, banken die beurskoersen voorspellen, risico’s inschatten of fraude detecteren.In deze module leer je de concepten van een aantal machine learning algoritmes en vooral hoe je ze praktisch kunt toepassen om ML problemen op te lossen.Tevens wordt de basis gelegd voor de module Deep Learning die hierop aansluit. Deep Learning De module deep learning gaat verder waar de module Machine Learning is gestopt, namelijk bij de neurale netwerken.Herhaling neurale netwerken en introductie tot deep learing.Convolutional Neural Networks (CNN) die vooral gebruikt worden bij image recogntion.Auto encoders en restricted Bolzmann machines: kunnen verloren of beschadigde data reconstrueren maar ook gebruikt worden om muziek te genereren of suggesties te doen.Generative Adversarial Networks (GAN). Worden gebruikt voor bijvoorbeeld generatatie van afbeeldingen, voorspellen van welk geneesmiddel zal werken bij bepaalde symptomen …Recommendation systems voor het genereren van gepersonaliseerde aanbevelingen.Neurale netwerken met geheugen: Recursive Neural Networks (RNN) en Long Short-term memory networks (LSTM): toepassingen zijn bijvoorbeeld natural language processing en sentiment analysis.Reinforcement learning: het algoritme leert door interactie met de omgeving. Course unit descriptions for this study programme Datum en locatieDeze opleiding gaat thuis door. Twee keer per semester kom je naar onze campus in Kortrijk.DuurtijdDeze opleiding duurt 1 JaarAantal studiepuntenDeze opleiding bestaat uit 12 studiepunten.Vlaams opleidingsverlof & kmo-portefeuilleDeze opleiding komt in aanmerking voor Vlaams Opleidingsverlof met de volgende code ODB-X01091.Deze opleiding komt in aanmerking voor steun via de kmo-portefeuille onder het thema beroepsspecifieke competenties (erkenningsnummer: DV.O241438). De steunaanvraag moet gebeuren binnen de veertien dagen na de start van de opleiding. Meer informatie vind je op www.kmo-portefeuille.be.KostprijsDe kostprijs van deze opleiding in 2024 bedraagt 450 Euro. Inschrijven Je inschrijving afronden voor het academiejaar 2024-2025 kan vanaf 1 juli 2024 op de infodagen op de campus, online en elke werkdag op afspraak in het studentensecretariaat van de Howest-campus waar jouw opleiding doorgaat. Je inschrijving verloopt online via de online registratie. Which documents will you need? A copy of your ID (front and back) will be requested during online enrolment. You will also need to upload a copy of your (higher education) diploma. Online enrolment Open your online application check that all the necessary documents have been uploaded. Are all your documents are in order? Now you can put your study programme together and sign it. After you've registered After completing the online application, you will receive an e-mail with all the information needed to complete your enrolment. Once your file has been checked and processed by Howest, you will receive your contract and the request for payment of tuition fees and extra study costs electronically. Info days Read more Meet Howest Academy Troeven van de opleiding Link met de bedrijfswereld Tijdens een opleiding aan Howest Academy ga je aan de slag met cases en uitdagingen uit jouw werkveld. Het docententeam van Howest wordt bovendien aangevuld met toonaangevende gastsprekers en experten ter zake. Op die manier garanderen we je een praktische vertaling van de aangeboden leerinhoud. Straffe docenten Als je kiest voor een opleiding aan Howest Academy, dan kies je voor kwaliteit. Onze docenten zijn niet alleen inhoudelijke experten in hun domein, ze zijn ook didactisch sterk om de lesinhoud te vertalen naar haalbare leerervaringen. Op die manier kan jij je vooropgestelde doelstellingen halen in combinatie met je werk en je gezin. Altijd up-to-date Deze opleiding speelt niet alleen in op de actuele veranderingen, ze is ook een stapje voor door de link met het praktijkgericht wetenschappelijk onderzoek dat aan Howest wordt gevoerd. Officieel getuigschrift van de hogeschool Het succesvol beëindigen van deze microdegree leidt tot het verwerven van officiële credits en een certificaat van de hogeschool. Nieuws Infomoment Info day Saturday, 15 March 2025 Come to Howest's info day to learn about our bachelor's and associate degree programmes and discover our campuses in Bruges and Kortrijk. Evenement Shaping Matter Event 02/04/2025 Join Howest/Industrial Product Design (IPO) and partners to explore why Pellet AM could be a game-changer—and whether it is right for you. Nieuws Gold for Industrial Product Design and Digital Arts & Entertainment Our bachelor's programmes in Industrial Product Design (IPO) and Digital Arts & Entertainment (DAE) have once again taken gold at the prestigious The Rookies Awards 2024! Overtuigd? Schrijf je in! Heb je jouw keuze gemaakt? Wij kijken ernaar uit om je op te nemen in onze Howest-community! Alle informatie over inschrijven vind je via onderstaande link. Schrijf je in FAQ Vind je niet wat je zoekt of heb je specifieke vraag over deze opleiding. Neem gerust contact met ons op. Johan De Gelas Academic Director Contact What is the payment process for my course? Completing the online registration implies that you are officially enrolled and commits you to paying the registration fee. After your file is processed, you will receive an email with an invoice for payment of the registration fee. Am I entitled to a scholarship or reduced fees? Most advanced programmes (such as micro degrees and post-graduate programmes) are not eligible for scholarships or reduced fees. That type of financial assistance is reserved for students within the standard programmes (bachelor's). However, there are other possibilities offered by the Flemish government such as Flemish educational allowance, KMO-portefeuille and study vouchers. Can I still use the SME-wallet if I have already paid by bank transfer? Yes, it is possible. Please send your account number and billing details to howestacademy [at] howest.be (howestacademy[at]howest[dot]be). The refund for the originally paid registration fee will only be made after registration of payment with the SME-wallet. You will therefore temporarily have a double payment pending. Is attendance compulsory? If your training is partially or fully funded through financial assistance (SME, Flemish training leave, Flemish educational allowance, Flemish training vouchers), it is important to check the terms of the financial assistance programme concerning compulsory attendance. Students are responsible for having their attendance formally registered by the lecturers. Where can I find my course material? The coordinator of your course will indicate which platform will be used for short-term courses. For long-term programmes, your course material can be found on leho.howest.be. You can log in with the details you received from the registrar’s office after enrolment. Who can I contact for administrative information about my further education? Send an e-mail to howestacademy [at] howest.be (howestacademy[at]howest[dot]be) and you will get a quick reply. Is a registration via the website final? For short-term postgraduate courses, direct registration via the webpage is final and binding. For diploma and credit courses such as bachelor’s, associates and microdegrees, pre-registration is not binding, but it assures you a place in the programme. When am I considered officially enrolled for diploma and credit courses? For associates degree: You are officially enrolled once you have completed your pre-registration online and signed it digitally. After processing and approval of your online registration by the registrar’s office, you will receive login details and an invoice for payment of the registration fee. For microdegrees: You are officially enrolled after your pre-registration has been processed by the student registrar and after you have signed your programme contract. This can be done manually or digitally via the digital student learning platform: https://leho.howest.be/ (shortcut at the bottom -> ibamaflex -> important information). Can I pay my tuition fees in installments? Payment of the registration fee must be made no later than 1 October or - if the course starts at another time - within 15 days of registration. For payments made by invoice, the latest payment date mentioned on the invoice applies. Only in exceptional cases will instalment payments be allowed and only if an instalment plan has been submitted and agreed to by Howest's financial officer. Please contact us at howestacademy [at] howest.be (howestacademy[at]howest[dot]be) for more information. Kan ik financiële steun aanvragen voor mijn studiekosten? Ben je ingeschreven voor een bachelor-na-bachelor, een postgraduaat, een micro degree en/of een navorming? Dan kom je niet in aanmerking voor financiële ondersteuning in je studiekosten.Heb je hier toch vragen rond? Neem contact op met de sociale dienst van Stuvo