Mastercourse ‘Data Innovation beyond the Hype’

De mastercourse ‘Data Innovation beyond the Hype’ van het Sirris Data and AI Competence Lab (EluciDATA Lab) biedt pragmatische en branchegerichte sessies en webinars voor datagedreven innovatie.

De mastercourse ‘Data Innovation beyond the Hype’ van het Sirris Data and AI Competence Lab (EluciDATA Lab) biedt pragmatische en branchegerichte sessies en webinars voor datagedreven innovatie. De mastercourse cyclus bestaat uit 6 algemene sessies over de verschillende stappen van een data science workflow. Aanvullend heeft het Lab een set specifieke sessies en webinars rond nieuwe topics ontwikkeld met een focus op industriële toepassingen van data science en kunstmatige intelligentie.

Webinars

Webinar sessies over het belang voor de industrie van geavanceerde kunstmatige intelligentie en 'machine learning' (AI/ML) methodes - Online

In deze webinars krijgen de deelnemers een beter inzicht in het type problemen dat met de AI/ML methodes kan worden aangepakt. We illustreren dit aan de hand van concrete voorbeelden uit diverse domeinen. De volgende machine learning-methodes komen aan bod:

Webinar 20/05/2020: An introduction to reinforcement learning and active learning

Register here!

Webinar 28/05/2020: An introduction to deep learning and federated learning

Register here!

Webinar 16/06/2020: An introduction to reinforcement learning and active learning

Register here!

Webinar 25/06/2020: An introduction to deep learning and federated learning

Register here!

Tijdens elke webinar worden voor elke methode de kenmerken en de plus- en minpunten ervan in detail toegelicht, alsook de meest gangbare algoritmes om een welbepaald industrieel probleem op te lossen. Doel is de deelnemers te begeleiden bij een bewuste keuze van de gepaste techniek naargelang van het probleem in kwestie, de beschikbare data (dimensionaliteit, type van attribuut, enz.) en de vereisten van het verwachte model (interpreteerbaarheid, accuraatheid, schaalbaarheid, enz.).

De inhoud van deze webinars is dezelfde als die van de fysieke mastercourse sessie 'The industrial relevance of advanced AI/ML methods'.

Trainingsessies

Sessie 1: The art of formulating a data science task (26/11/2020) - Heverlee

Deze sessie wil een overzicht bieden van data science en de mogelijkheden voor innovatie vanuit industrieel oogpunt. Aan de hand van concrete voorbeelden uit lopende data-innovatieprojecten in verschillende domeinen wordt het iteratieve en creatieve traject van zakelijk inzicht tot dataverkenning beschreven. We volgen daarbij de verschillende stappen van de datascienceworkflow. Er wordt in het bijzonder aandacht besteed aan het soort uitdagingen waarmee u misschien wordt geconfronteerd en aan de gegevens en vaardigheden waarover u moet beschikken om de uitdagingen tot een goed einde te brengen. Verder worden enkele algemene opvattingen over data-analyse als een basisproduct ontkracht.

Register here!

Sessie 2: Bring your own data innovation challenge (sessie op aanvraag)

Sessie 2a: Bring your own data innovation challenge: voorstelling

In het eerste deel van deze sessie worden bedrijven uitgenodigd om een goed beschreven zakelijke uitdaging mee te brengen, samen met de omschrijving van de beschikbare gegevens/data die gebruikt kunnen worden om een oplossing te bieden. De deelnemers stellen eerst hun challenge voor aan de groep en nemen deel aan een interactieve discussie over het potentieel voor data-innovatie. Vervolgens werken de deelnemers samen met de EluciDATA experten een analyseplan uit om tot antwoorden te komen op de specifieke vragen die relevant zijn voor hun case. Op het eind van de sessie hebben de deelnemers een gestruktureerd analyseplan.

Sessie 2b: Bring your own data innovation challenge: execution

In het tweede deel van deze sessie begeleiden EluciDATA experten de deelnemers in het uitvoeren van een analyse van hun datasets volgens het plan dat in het eerste deel van deze sessie werd opgesteld. Daarvoor worden enkele interactieve berekeningsomgevingen zoals Jupyter notebooks en standaard Python bibliotheken ter beschikking gesteld, samen met enkele extra specifiek ontwikkelde tools om de analyse te versnellen. Na deze sessie zijn de deelnemers in staat waardevolle inzichten te halen uit hun data die toegepast kunnen worden voor hun specifieke bedrijfsuitdagingen.

Indien u interesse heeft in deze sessie, contacteer Caroline Mair (caroline.mair@sirris.be)

Sessie 3: The importance of data exploration and hypothesis building (datum nog te bepalen) - Heverlee

Een duidelijk beeld van de zakelijke opportuniteiten en een bibliotheek met intelligente algoritmen zijn niet voldoende om een datagedreven oplossing uit te werken. Een grondig inzicht in de beschikbare gegevens is net zo belangrijk om haalbare werkhypothesen te kunnen afleiden over de onderliggende mechanismen van het onderzochte probleem. Zijn de data geschikt om de zakelijke uitdaging op te lossen? Zijn ze van de juiste kwaliteit en aard? Welke data ontbreken? Vertonen ze significante patronen en trends die kunnen worden benut om het onderzochte probleem beter te modelleren en te begrijpen? In deze sessie worden verschillende benaderingen voor dataverkenning besproken, met in het bijzonder aandacht voor numerieke en visuele technieken.

Register here!

Sessie 4: The power of data visualisation  (datum nog te bepalen) - Heverlee

Datavisualisatie is een krachtig mechanisme dat kan worden toegepast in verschillende fasen van de datascienceworkflow. De methode ondersteunt dataverkenning en inzicht in data en maakt het mogelijk om deze inzichten aan de gebruikers voor te stellen. De meest efficiënte methode voor datavisualisatie kiezen is echter niet vanzelfsprekend. Wordt die niet zorgvuldig gekozen, dan kunnen ongepaste visualisaties tot onjuiste interpretaties leiden. Om de meest efficiënte visualisatiemethode te kiezen, moeten we niet alleen weten wat de bestaande en meest geschikte methodes zijn, maar we moeten ook enige kennis hebben over het domein, het probleem en de menselijke perceptie. Deze sessie wil een overzicht geven van de bestaande methodes voor datavisualisatie en de manier waarop ze zo efficiënt mogelijk kunnen worden ingezet om belangrijke data-eigenschappen in de kijker te zetten, trends te benadrukken, verborgen patronen aan het licht te brengen, enz.

Register here!

Sessie 5: The art of feature engineering (datum nog te bepalen) - Heverlee

Om iets uit data te leren aan de hand van intelligente algoritmes, moeten de gegevens zo optimaal mogelijk worden voorgesteld. Het proces dat data omvormt en enkel de meest relevante, onderscheidende eigenschappen bewaart, wordt feature engineering genoemd. Het is misschien wel de belangrijkste stap in de datascienceworkflow. Zelfs het meest intelligente algoritme kan immers geen bevredigende resultaten leveren als de gebruikte gegevens niet de belangrijkste eigenschappen van het onderzochte fenomeen bevatten. Er bestaat geen eenduidig formeel proces voor feature engineering. Er is bijgevolg nood aan heel wat creativiteit, iteraties, domeinkennis enz. Deze sessie wil een overzicht geven van de meest gebruikte methodes, de verworven kennis, de vaakst voorkomende valkuilen voor verschillende soorten data (sensorgegevens, locatiegegevens enz.) en probleeminstellingen (voorspelling, profilering enz.).

Register here!

Sessie 6: Choosing the right algorithm for the right task (datum nog te bepalen) - Heverlee

Deze sessie wil de deelnemers laten kennismaken met de belangrijkste datasciencetaken (classificatie, clustering, regressie enz.) en een overzicht geven van de meest gebruikte algoritmen en technieken om elke taak op te lossen. Voor elke methode worden de kenmerken en de voor- en nadelen toegelicht om de deelnemers een bewuste keuze te helpen maken met betrekking tot beschikbare data (dimensionaliteit, type attribuut enz.) en de vereisten van het verwachte model (interpreteerbaarheid, accuraatheid, schaalbaarheid enz.). Tot slot worden de richtsnoeren voor het opleiden en evalueren van de resulterende modellen uiteengezet, met inbegrip van een overzicht van gebruikelijke valkuilen en veelgebruikte evaluatiemethodes.

Register here!

Sessies met focus op industriële toepassingen

Session on the opportunities and challenges of fleet-based analytics (15/10/2020) - Heverlee

Deze sessie biedt de deelnemers meer informatie over de state-of-the-arttechnieken voor de analyse van een park van activa, zoals industriële machines of wagens. Doel van de sessie is een inleiding verschaffen in de technieken om  problemen op te lossen waarmee machineparkoperatoren vaak worden geconfronteerd:

  • identificeren van slecht functionerende of ondermaats presterende activa
  • omgaan met verloren dataverbindingen en ontbrekende data
  • onderling vergelijken van activa
  • identificeren van de resterende nuttige levensduur van activa
  • modelleren van nieuwe activa waarvoor geen historische gegevens voorhanden zijn

In alle gevallen biedt de machineparkcontext bijkomende inzichten om de operationele efficiëntie van uw activa te verbeteren. De technieken worden op conceptueel en intuïtief niveau voorgesteld, met concrete voorbeelden uit de praktijk. U gaat naar huis met de nodige inzichten om de operationele efficiëntie van uw activa te verbeteren.

Register here!

Sessie over het belang voor de industrie van geavanceerde kunstmatige intelligentie en 'machine learning' (AI/ML) methodes (24/09/2020) - Heverlee

In deze sessie krijgen de deelnemers een beter inzicht in het type problemen dat met de AI/ML methodes kan worden aangepakt. We illustreren dit aan de hand van concrete voorbeelden uit diverse domeinen. Onder meer de volgende machine learning-methodes komen aan bod:

  • Deep learning 
  • Bio-inspired computing 
  • Active learning 
  • Federated learning

Voor elke methode worden de kenmerken en de plus- en minpunten ervan in detail toegelicht, alsook de meest gangbare algoritmes om een welbepaald industrieel probleem op te lossen. Doel is de deelnemers te begeleiden bij een bewuste keuze van de gepaste techniek naargelang van het probleem in kwestie, de beschikbare data (dimensionaliteit, type van attribuut, enz.) en de vereisten van het verwachte model (interpreteerbaarheid, accuraatheid, schaalbaarheid, enz.).

Deze mastercourse sessie kan ook online gevolgd worden via de specifieke webinars.

Register here!

Doelgroep

De mastercourse richt zich tot iedereen die interesse heeft in data-innovatie als een opportuniteit voor zijn onderneming of activiteitendomein. Voor de sessies 3 tot en met 6 en voor de sessies met focus op industriële toepassingen zijn enkele elementaire analytische vaardigheden vereist (bijv. grondige kennis van algebra en interpretatie van statistieken).

Praktische informatie

Prijs

SessieNormale prijsVroegboekkorting*/Sirris lid**
Sessie 1: The art of formulating a data science task575 euro525 euro
Sessie 2: Bring your own data innovation challenge (sessie 2a & sessie 2b)1025 euro975 euro
Sessie 3: The importance of data exploration and hypothesis building575 euro525 euro
Sessie 4: The power of data visualisation575 euro525 euro
Sessie 5: The art of feature engineering575 euro525 euro
Sessie 6: Choosing the right algorithm for the right task575 euro525 euro
Sessies met focus op industriële toepassingen  
Opportunities and challenges of fleet-based analytics625 euro575 eoru
Industrial relevance of advanced AI/ML methods625 euro575 euro
Webinar sessies150 euro150 euro

* Niet-Sirris leden die meer dan 3 weken op voorhand boeken, genieten het Early Bird tarief. 

** Deze prijs is van toepassing voor leden van Sirris die zich op elk moment willen inschrijven. 

  • Alle prijzen zijn exclusief btw.
  • Een hardcopy van de syllabus is inbegrepen in de inschrijvingsprijs. Alle sessies worden in het Engels gegeven.

Vlaamse kmo’s kunnen gebruikmaken van de kmo-portefeuille (de kmo-portefeuille dient ten laatste 14 werkdagen na het seminarie te worden aangevraagd; zo niet, wordt uw aanvraag geweigerd). (Erkenningsnr. Sirris: DV.O105154).

Voor meer informatie kunt u terecht op http://www.kmo-portefeuille.be/ of contact met ons opnemen.

Onze algemene voorwaarden voor de training

Annuleringen dienen via e-mail te worden gemeld. Een annulering die gemeld wordt voor 3 werkdagen voorafgaand aan de sessie is gratis. Na deze deadline wordt 50% van het inschrijvingsgeld in rekening gebracht (incl. BTW). Bij annulatie op de dag zelf wordt het volledige inschrijvingsbedrag aangerekend. Komt de ingeschreven persoon niet opdagen, dan is ook het volledige inschrijvingsbedrag verschuldigd. Het is steeds mogelijk de ingeschreven persoon door een collega te vervangen, mits dit vooraf wordt gemeld aan caroline.mair@sirris.be.