Deze repository is beschikbaar voor herkansers uit het studiejaar 2022 - 2023
In deze repository vind je startcode voor opdrachten van het vak PRG08. De presentaties en cursushandleiding vind je onder FILES in TEAMS.
| Week | Onderwerp | Lesoefening | Inleveropdracht |
|---|---|---|---|
| 1 | International Week Gastcollege met Soyun Park | Generating AI Art | Evaluatie |
| 2 | Introductie vak, wat is Machine Learning | Teachable Machine | |
| 3 | ML5 Image Classifier | Mobile app bouwen | Trainen met eigen images |
| 4 | ML5 Models | Pose, Face, Hand, Object recognition | |
| 5 | Algoritmes: KNN | KNN opdracht | Trainen met KNN en Posedata |
| 6 | Algoritmes: Decision Tree | Titanic Survivors | Kaggle en Confusion Matrix |
| 7 | Algoritmes: Neural Networks Regression | Regression en Scatterplots | Inleveropdracht regression |
| 8 | Algoritmes: Neural Networks Classification | Confusion Matrix, Kaggle | |
| 9 | Zelfstudie | Zelfstudie | Eindopdracht |
Tijdens de cursus werk je aan opdrachten die ingaan op de stof uit de les. Je levert deze in via feedbackfruits in week 1, 3, 4, 6 en 7.
In week 9 lever je je eindproject in. Dit is een eigen AI concept dat gebruik maakt van de stof uit de lessen. Inleveren van alle opdrachten bestaat uit:
- de url van je live project
- de url van je github repository
- de ingevulde evaluatie vragen.
De deadline is altijd zondagavond 23:00 van de week waarin de opdracht ingeleverd moet worden. In week 1 hoef je geen code in te leveren.
In de repository Javascript Machine Learning kan je je zelfstandig verder verdiepen in de basics van Machine Learning en het coderen met javascript.
Hieronder vind je handige code snippets die je in je projecten kan gebruiken.
- Laat de browser praten met web speech
- Image upload button
- Lees de webcam
- Normaliseer data om beter te trainen
- CSV en JSON data laden en filteren
- Neural Networks hidden layers in ML5
- Scatterplot tekenen met een CSV bestand
- Image recognition trainen op je eigen afbeeldingen
- Machine Learning in React Native