• 24 november 2022
  • Leestijd: 3 minuten

Ga vandaag nog aan de slag met deep learning, voordat het te laat is!

AI Wouter Deep Learning

Algoritmen hebben zich altijd thuis gevoeld in de digitale wereld, waar ze worden getraind en ontwikkeld in perfect gesimuleerde omgevingen. De huidige golf van deep learning vergemakkelijkt de sprong van AI van de digitale naar de fysieke wereld. De toepassingen zijn eindeloos, van productie tot landbouw, maar er zijn nog hindernissen te nemen.

Hindernissen bij deep learning

‘’Die hindernissen zijn niet gek, deep learning-algoritmen spelen altijd al hun rol in de veilige gesimuleerde omgeving van de digitale wereld. Jammer genoeg is dit alleen bekend onder de pioneers zoals Alex Krizhevsky die het voor het eerst lukte om convolutionele neutrale netwerken toe  te passen met zijn AlexNet algoritme. Pionierende AI-onderzoekers werken hard aan de introductie van deep learning in onze fysieke, driedimensionale wereld én dus ook in de hightech- en maakindustrie. Er zijn volop kansen voor bedrijven die nu instappen.’’ aldus Wouter Lintsen, Programmamanager Opleidingen.

Pionierende AI-onderzoekers werken hard aan de introductie van deep learning in onze fysieke, driedimensionale wereld én dus ook in de hightech- en maakindustrie. Er zijn volop kansen voor bedrijven die nu instappen” Wouter Lintsen

De toekomst van op AI gebaseerde klantenservice

Deep learning kan veel doen om jouw bedrijf te verbeteren, of je nu een autofabrikant, een chipfabrikant of een boer bent. Hoewel de technologie volwassen is geworden, is de sprong van de digitale naar de fysieke wereld een grotere uitdaging gebleken dan velen hadden verwacht. Daarom praten we al jaren over slimme koelkasten die onze boodschappen doen, maar heeft nog niemand er daadwerkelijk een. Wanneer algoritmen hun knusse digitale nest verlaten en zichzelf moeten redden in drie zeer reële en rauwe dimensies, moet er meer dan één uitdaging worden overwonnen.

Kennisdelen in het ecosysteem is een must

Meer mensen is niet direct een oplossing voor het toekomstbestendig maken van de hightech- en maakindustrie. Het draait om het slimmer inrichten van je organisatie door digitalisering, data en Artificial Intelligence (AI), en samenwerken met andere bedrijven door kennis en netwerken met elkaar te delen. Hiermee maak je het verschil.

‘’Bij Mikrocentrum delen we deze kennis en lopen we voorop door topdocenten in te schakelen op het gebied van deep learning en digitalisering. Een van die docenten is Albert van Breemen, Nederlandse AI-specialist en CEO van VBTI. Op het gebied van deep learning heb je bij ons twee smaken: een cursus voor de beginner die wil starten met deep learning in zijn of haar organisatie (Advanced deep learning: foundation) en een cursus voor de gevorderden (Advanced deep learning: computer vision). Waar in de foundation cursus vooral de basis wordt gelegd aan het mogelijk maken van systemen om aan de hand van data zelf te leren en te verbeteren gaat de computer vision cursus dieper in op zaken als objectdetectie, beeldsegmentatie en hardware en software’’ aldus Wouter.

Kennisvraag vanuit de industrie

Albert van Breemen ziet een enorm potentieel voor deep learning in de maakindustrie, waar AI zou kunnen worden gebruikt voor toepassingen als defectdetectie, machineoptimalisatie, robotisering en vision. De wereldwijde smart manufacturing industrie wordt momenteel gewaardeerd op 198 miljard dollar en heeft een voorspelde groei van 11% tot 2025. De Brainport-regio rond Eindhoven, waar Van Breemens bedrijf is gevestigd, wemelt van de productiebedrijven van wereldklasse, zoals Philips en ASML. (Van Breemen heeft in het verleden voor beide bedrijven gewerkt).

Dit jaar nog aan de slag met deep learning?

Wouter vertelt je graag meer over onze deep learning cursussen en wat de meerwaarde is voor jouw bedrijf. Neem gerust eens contact op via w.lintsen@mikrocentrum.nl

Of bekijk direct onze cursussen:

 

Cursus Advanced deep learning: computer vision