Agentic AI Trainingen in Maastricht

Generatieve AI en Agentic AI zijn twee krachtige paradigma's die de volgende golf van automatisering en intelligentie aandrijven - één gericht op contentgeneratie en de ander op doelgericht, autonoom gedrag.

Deze instructeurgeleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op AI- en technische professionals van middel niveau die willen begrijpen hoe ze generatieve en agentic AI kunnen bouwen, evalueren en integreren in echte toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De architectuur en mogelijkheden van generatieve AI-systemen te begrijpen.
• De opkomst van autonome AI-agents te verkennen en hoe ze LLM's verder uitbreiden.
• Prompt engineering en tool-integraties voor praktische implementaties te gebruiken.
• Modellen, tools en technieken voor verantwoordelijke implementatie te vergelijken.

Format van de Cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Handson gebruik van generatieve en agentic AI-tools in echte scenario's.
• Gerichte oefeningen gericht op contentgeneratie en autonome werkprocessen.

Cursus Aanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om de details te regelen.

Agentic AI is een opkomende klasse van systemen die in staat zijn tot autonome besluitvorming, taakuitvoering en werkstroomorkestratie.

Deze instructeurgeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals van middel niveau die willen begrijpen hoe agentic AI de organisatorische werkprocessen, talentstrategieën en functiedesign zal vormgeven.

Na het voltooien van de cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De mogelijkheden en beperkingen van agentic AI in bedrijfsomstandigheden te evalueren.
• Kansen voor taakautomatisering, versterking en hervorming te identificeren.
• Werknemersimplicaties in te schatten en verantwoordelijke implementatiestrategieën te ontwikkelen.
• Governanceframeworks voor veilige, transparante en compliant AI-implementatie te plannen.

Format van de Cursus

• Interactieve les en discussie.
• Praktische oefeningen en scenario-gebaseerde analyse.
• Hands-on verkenning van agentic werkprocessen in een begeleid milieu.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te regelen.

De Praktijkgerichte Agentic AI Bootcamp is een intensieve, projectgedreven cursus ontworpen om deelnemers praktische ervaring te laten opdoen in het ontwerpen, bouwen en implementeren van autonome AI-agenten met behulp van Python. Door vijf steeds complexere projecten te volgen, zullen deelnemers agentic ontwerppatronen, prompt-werkstromen, API-orchestration en realistische integratiescenario's onderzoeken.

Deze door een docent geleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een tussenliggend niveau die snel willen overstappen van theorie naar implementatie door werkbare prototypes van agentic AI-toepassingen te ontwikkelen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Agentic AI-architecturen en belangrijke ontwerpprincipes begrijpen.
• Meerdere agentengebaseerde toepassingen in Python ontwikkelen, testen en implementeren.
• Agents integreren met externe tools, API's en databases.
• Prompts en werkstromen optimaliseren voor prestaties en betrouwbaarheid.
• Best practices toepassen voor het bewaken, versiebeheer en schalen van agentsystemen.

Cursusopzet

• Interactieve lezingen en begeleide coderingsessies.
• Praktijkgerichte projectontwikkeling en foutopsporing.
• Live demonstratie van eind-to-eind implementatie van agents.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een op maat gemaakte training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

Edge & Lightweight Agents is een praktische cursus gericht op het implementeren van agente AI workloads op middelen met beperkte bronnen. De deelnemers leren hoe ze lichte agents kunnen bouwen, optimaliseren en beheren die in staat zijn tot lokale redenering en inferentie, waardoor snelheid, privacy en betrouwbaarheid worden verbeterd in gedistribueerde omgevingen. De cursus legt de nadruk op prestatietuning, low-latency design en hardware-software integratie.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plekke) is gericht op middel-avanterhoog niveau professionals die wensen om on-device agente systemen te implementeren en optimaliseren met behulp van Python en edge AI frameworks.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De architectuur en uitdagingen begrijpen van het draaien van agente AI op edge apparaten.
• Lichtgewicht agent loops ontwerpen die geschikt zijn voor beperkte omgevingen.
• Lokale inferentie implementeren met TensorFlow Lite, PyTorch Mobile en ONNX.
• Agents integreren met sensoren, actuatoren en IoT platforms.
• Prestaties, energieverbruik en latentie optimaliseren voor real-time bedrijfsvoering.

Format van de cursus

• Interactieve lezing en praktische demonstraties.
• Handson ontwikkeling in lokale of geëmuleerde omgevingen.
• Projectgericht leren en begeleide implementatie-oefeningen.

Cursusaanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om in te plannen.

Agentic AI verwijst naar systemen die autonoom handelen om doelen te bereiken, door redenering, geheugen en het gebruik van tools te integreren. Deze cursus biedt een gestructureerde inleiding tot agentic AI-concepten, met focus op prompt engineering, architectuurontwerppatronen en verantwoord gebruik. De deelnemers zullen fundamentele kennis krijgen voor het bouwen, begeleiden en implementeren van agents effectief en veilig.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op professionals met beginnend tot middelbaar niveau die willen begrijpen hoe ze verantwoord agentic systemen kunnen ontwerpen, prompts maken en beheren met behulp van praktische kaders en voorbeelden.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De kernprincipes en levenscyclus van agentic AI-systemen te verduidelijken.
• Prompt engineering-technieken toe te passen voor effectieve taakafhandeling.
• Eenvoudige agent workflows te ontwerpen met het gebruik van tools en beslislogica.
• Veiligheids-, bestuur- en verantwoord-gebruiksoverwegingen in AI-agents toe te passen.
• Een prototype-agent te bouwen met open frameworks en Python.

Format van de Cursus

• Interactieve les en begeleide demonstratie.
• Praktische oefeningen en coderingsoefeningen.
• Samenwerkende discussies en casus-activiteiten.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

Agentic AI voor Bedrijfsautomatisering is een praktijkgericht cursusontwerp dat deelnemers leert hoe ze AI-geactiveerde agenten kunnen ontwerpen, integreren en schalen voor echte bedrijfsprocessen. De cursus richt zich op het cartograferen van automatiseringskansen, het integreren van tools en het bouwen van praktische gebruikscases in klantenservice, de supply chain en marketingworkflows.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plekke) is gericht op middelvorderlingen die AI-gedreven automatisering willen implementeren met behulp van no-code, low-code en Python-gebaseerde benaderingen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste gebieden waar agentic AI procesefficiëntie en innovatie kan versterken, te identificeren.
• Workflows te cartograferen die geschikt zijn voor de integratie van AI-agents.
• Automatisering te implementeren via APIs en orchestration tools.
• AI-modellen in echte bedrijfs scenario's met meetbare impact te integreren.
• Governance- en monitoringstructuren voor AI-gedreven operaties te ontwikkelen.

Format van de Cursus

• Interactieve lessen en praktische demonstraties.
• Handson oefeningen en begeleide projecten.
• Live implementatie in een sandbox-automatiseringomgeving.

Cursus Aanpassings Opties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om in te plannen.

Deze cursus gaat in op het ontwerp, coördinatie en implementatie van multi-agent systemen (MAS) met behulp van Python. De deelnemers leren hoe ze agenten kunnen bouwen die communiceren, samenwerken en zich aanpassen om gedeelde doelen te bereiken in complexe, dynamische omgevingen.

Dit instructeur-geloodste, live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een gevorderd niveau die multi-agent systemen willen ontwerpen en implementeren voor intelligente automatisering, simulatie en besluitvormingstoepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De architectuur en principes van multi-agent systemen begrijpen.
• Agenten ontwikkelen die in staat zijn tot communicatie, coördinatie en onderhandeling.
• Gedistribueerde omgevingen implementeren voor agentinteracties.
• Versterkend leren en planning toepassen in multi-agent contexten.
• Coöperatief en competitief gedrag van agenten simuleren.
• Hybride werkstromen ontwerpen die mensen en intelligente agenten combineren.

Formaat van de Cursus

• Instructeur-geloodste lessen en live demonstraties.
• Hands-on oefeningen met open-source agentframeworks.
• Toepasbaar groepsproject dat een multi-agent scenario simuleert.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

Deze cursus duikt dieper in de principes en implementatie van reinforcement learning (RL) en sequentiële besluitvorming, zoals deze van toepassing zijn op agentele AI-systemen. De deelnemers leren hoe ze agenten kunnen ontwerpen, trainen en evalueren die dynamisch met hun omgeving interacteren om langdurige doelen te bereiken door middel van leren en aanpassing.

Deze instructeur-geloodste live-cursus (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ingenieurs en onderzoekers die wensen om reinforcement learning- en planningalgoritmen te integreren in agentele systemen voor automatisering, robotica en adaptief redeneren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De wiskundige grondslagen van reinforcement learning en besluitvorming te begrijpen.
• Belangrijke RL-algoritmen zoals DQN, PPO en A3C met Python en PyTorch te implementeren.
• Omgevingen te modelleren met OpenAI Gym en aangepaste simulatiescenario's te ontwerpen.
• Agenten voor continue en discreet besturingsopdrachten te trainen, evalueren en debuggen.
• Reinforcement learning-technieken toe te passen op agentele AI-toepassingen in robotica en planning.
• Exploratie, exploitatie en veiligheidsbeperkingen in de echte wereld in balans te houden bij implementatie.

Format van de Cursus

• Instructeur-geloodste lessen en live coderingdemonstraties.
• Praktijkopdrachten met open-source frameworks en simulatieomgevingen.
• Toepassingsproject dat besluitvorming integreert in een agentele AI-systeem.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

Deze cursus richt zich op het schalen, operationeel maken en beheren van agente AI-systemen in productieomgevingen, met nadruk op betrouwbaarheid, observabiliteit en kosten-efficiëntie.

Dit instructeurgeleide, live training (online of ter plekke) is gericht op professionals van geavanceerd niveau die robuuste, observable en kostenefficiënte pipelines willen bouwen voor large-scale agente systemen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Schaalbare architecturen te ontwerpen voor agente AI-workloads.
• Observabiliteits- en monitoringframeworks te implementeren die op maat zijn gemaakt voor agentegedrag en -interacties.
• Prestatieoptimalisatie- en resourceoptimalisatietechnieken toe te passen voor langlopende agentprocessen.
• Kosten te beheersen en 'agent sprawl' te voorkomen door middel van beleid, orkestratie en automatisering.
• MLOps best practices in te zetten voor continue implementatie, versiebeheer en rollback van agente diensten.

Cursusopzet

• Praktijkgerichte, ingenieursgeoriënteerde sessies met live infrastructuurvoorbeelden.
• Interactief bespreken van architectuurtrade-offs en observabiliteitsuitdagingen.
• Capstone oefening: implementeren en bewaken van een kostenefficiënte, productieready agente system.

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

WrenAI helpt organisaties om verder te gaan dan statische dashboards en te migreren naar conversatie-analyse en ingebouwde generatieve BI. Deze transitie vereist zorgvuldige adoptieplanning, migratie van activa en effectieve verandermanagementpraktijken.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor BI- en dataplatformprofessionals op tussenniveau die hun verouderde BI-systemen willen moderniseren met WrenAI.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Verouderde BI-omgevingen evalueren en modernisatiekansen identificeren.
• Migratieplannen maken en uitvoeren van statische dashboards naar WrenAI.
• Conversatie-analyse en ingebouwde GenBI-mogelijkheden adopteren.
• Organisatorisch verandermanagement leiden voor BI-modernisatie.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen met migratie- en adoptieplanning.
• Praktische labs over conversatie-analyse en ingebouwde GenBI.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

Deze cursus behandelt governance, identiteitsbeheer en adversarische testen voor agente AI-systemen, met focus op ondernemingsveilige implementatiepatronen en praktische red-teaming technieken.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op gevorderde professionals die willen ontwerpen, beveiligen en evalueren agentengebaseerde AI-systemen in productieomgevingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Governance-modellen en -beleid definiëren voor veilige agente AI-implementaties.
• Non-human identiteits- en authenticatieflows ontwerpen voor agenten met minimale rechten.
• Toegangscontroles, audittrajecten en observabiliteit implementeren die zijn afgestemd op autonome agenten.
• Red-team-oefeningen plannen en uitvoeren om misbruik, escalatiepaden en dataexfiltratierisico's te ontdekken.
• Gewone bedreigingen voor agente systemen verminderen door beleid, ingenieurscontroles en monitoring.

Format van de cursus

• Interactieve lessen en bedreigingsmodelworkshops.
• Praktijkopdrachten: identiteitsvoorziening, beleidenforceering en vijandsimulatie.
• Red-team/blue-team-oefeningen en eindbeoordeling van de cursus.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

Python is de kern taal die het ontwikkelingsproces en de coördinatie van autonome AI-agents beheert. Deze cursus richt zich op praktische implementatie met behulp van moderne SDK's en frameworks zoals LangChain en AutoGen om agents te bouwen, te verbinden en workflowprocessen te beheren.

Dit instructeurgeleide, live training (online of on-site) is gericht op backend-ingenieurs, platform-ingenieurs en ML-ingenieurs van middelbare niveau die autonome agents willen implementeren en coördineren met behulp van Python-hulpmiddelen en API's.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Python-gebaseerde omgevingen voor agente systemen in te stellen en te configureren.
• Gelijke agents met populaire agent SDK's zoals LangChain en AutoGen te creëren.
• Hulpmiddelen en API's te integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Meeragent-workflows en communicatiepatronen te orkestreren.
• Beste praktijken toe te passen voor het debuggen, testen en onderhouden van agente codebases.

Cursusformaat

• Interactieve les en discussie.
• Handson programmeringsoefeningen en live demonstraties.
• Praktische projecten voor het bouwen van end-to-end agent workflowprocessen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

WrenAI biedt financiële teams de mogelijkheid om KPI's te modelleren, gestandaardiseerde metingen te integreren en dashboards te ontwerpen die overeenkomen met regelgeving en auditnormen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op financiële professionals op tussen- tot gevorderd niveau die WrenAI willen gebruiken voor het bouwen van gecompliceerde financiële datamodellen en dashboards die besluitvorming en risicobeheer ondersteunen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Financiële KPI's en metingen in WrenAI te modelleren.
• Dashboards te bouwen die overeenkomen met regelgevings- en auditvereisten.
• WrenAI te integreren met financiële databronnen voor real-time rapportage.
• Beste praktijken voor financiële analyse en risicomonitoring toe te passen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen met financiële datamodellen.
• Praktische labs voor dashboardontwerp en compliance-rapportage.

Aanpassingsopties voor de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze cursus behandelt praktische ingenieursmethoden om autonome (agente) systemen te ontwerpen, bouwen, testen en implementeren met behulp van Python. Het dekt het agentieloop, toolintegraties, geheugen- en statemanagement, orchestratiepatronen, veiligheidscontroles en productieoverwegingen.

Deze door de instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ML-engineers, AI-ontwikkelaars en software-engineers van middelgevorderde tot gevorderd niveau die robuuste, production-ready autonome agents willen bouwen met Python.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het agentieloop en besluitvormingswerkstromen te ontwerpen en implementeren.
• Externe tools en APIs te integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Kort- en langtermijngeheugenarchitecturen voor agents te implementeren.
• Meerstapsorchestraties en agentcomposabiliteit te coördineren.
• Veiligheid, toegangscontrole en observabiliteitsbest practices toe te passen voor geïmplementeerde agents.

Cursusindeling

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische laboratoria voor het bouwen van agents met Python en populaire SDKs.
• Projectgebaseerde oefeningen die implementeerbare prototypes opleveren.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te regelen.

WrenAI maakt het mogelijk om natuurlijke taal naar SQL te vertalen en AI-gebaseerde analytics toe te passen, waardoor data-toegang sneller en intuïtiever wordt. Voor enterprise-niveau gebruik zijn kwaliteitsborging en observabiliteit praktijken essentieel om nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en compliantie te waarborgen.

Dit instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde data- en analyticsprofessionals die willen evalueren hoe nauwkeurig queries zijn, prompt tuning toepassen en observabiliteit praktijken implementeren voor het monitoren van WrenAI in productie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van NL naar SQL-outputs evalueren.
• Prompt tuning technieken toepassen om de prestaties te verbeteren.
• Afwijking en querygedrag over tijd monitoren.
• WrenAI instrumenteren met logging- en observabiliteitframeworks.

Formaat van de Training

• Interactieve les en discussie.
• Hands-on oefeningen met evaluatie- en tuningtechnieken.
• Praktische labs over observabiliteit en monitoringintegraties.

Aanpassingsmogelijkheden voor de Training

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om afspraken te maken.

Agentic AI is een benadering waarbij AI-systemen plannen, redeneren en gereedschapgebruikende acties ondernemen om doelstellingen binnen gedefinieerde beperkingen te bereiken.

Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is gericht op gezondheidszorg- en datateams op tussenniveau die agentic AI-oplossingen voor klinische en operationele toepassingen willen ontwerpen, evalueren en beheren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Agentic AI-concepten en beperkingen in gezondheidszorgcontexten te verklaren.
• Veilige agentworkflows te ontwerpen met planning, geheugen en gereedschapgebruik.
• Retrieval-versterkte agents te bouwen over klinische documenten en kennisbanken.
• Agentgedrag te evalueren, te monitoren en te beheren met leidinglijnen en human-in-the-loop-controles.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en begeleide discussies.
• Geleide labs en code-doorlopers in een sandboxomgeving.
• Scenario-gebaseerde oefeningen over veiligheid, evaluatie en beheer.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

WrenAI is een AI-aangedreven analytische platform ontworpen om data te verbinden, modelinsichten te verzorgen en dashboards te genereren. In ondernemingsomgevingen zijn robuuste governance en beveiliging cruciaal om een veilige en nalevingsconforme adoptie te waarborgen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ondernemingsprofessionals die governance, compliance en beveiligingspatronen voor WrenAI op grote schaal willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Permissioningmodellen in WrenAI te ontwerpen en implementeren.
• Auditability en monitoringpraktijken voor naleving toe te passen.
• Veilige omgevingen in te stellen met ondernemingsniveau-controles.
• WrenAI veilig uit te rollen in grote organisaties.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische oefeningen met governance en beveiligingsconfiguraties.
• Oefeningen in praktijk die het uitrollen in een onderneming simuleren.

Cursusaanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze begeleide, live training in Maastricht (online of ter plaatse) is gericht op middelbare AI-ontwikkelaars en automatisatiespecialisten die agentic mogelijkheden willen integreren in AI-gedreven toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes van agentic AI en autonoom besluitvatten te begrijpen.
• Doelgerichte AI-agents met zelfoptimalisatietechnieken te implementeren.
• Multi-agent samenwerking voor complex probleemoplossing te integreren.
• AI-mens interactie te verrijken door aanpasbare gebruikerservaringen.
• Agentic AI-modellen in praktische toepassingen te implementeren.

De WrenAI Spreadsheets en Metrics Library maken het mogelijk om snel rapporten te genereren via AI-aangedreven spreadsheet-workflows en een bibliotheek met vooraf ingestelde, cross-platform zakelijke metrische gegevens.

Deze instructeurgeleide live training (online of op locatie) is gericht op beginnende tot gemiddelde beheerprofessionals die hun rapportage en analyse willen versnellen met behulp van WrenAI Spreadsheets en de Metrics Library.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-aangedreven spreadsheets te bouwen voor data-analyse en rapportage.
• De WrenAI Metrics Library te gebruiken voor gestandaardiseerde KPI's.
• Spreadsheets te koppelen aan meerdere databronnen voor live-updates.
• Automatiseerde workflows te creëren om operationele rapportage te stroomlijnen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Pratische spreadsheetbouwing met WrenAI.
• Praktische oefeningen met metrische gegevens en KPI-rapportage.

Cursusaanpassingsopties

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze instructeurgeleide, live training in Maastricht (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde professionals die wensen om multi-agent systemen te ontwikkelen en te optimaliseren met behulp van Agentic AI-frameworks.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De principes van Agentic AI in multi-agent omgevingen te begrijpen.
• AI-gedreven agenten te ontwikkelen die autonoom interacteren.
• Versterkend leren te implementeren voor aanpasbaar AI-gedrag.
• Multi-agent samenwerking en concurrentie te optimaliseren.
• Agentic AI toe te passen in robotica, gaming en bedrijfsautomatisering.

WrenAI API is een krachtige interface voor het genereren van SQL-opdrachten uit natuurlijke taal, het bouwen van aangepaste toepassingen en het integreren van grafieken in interne platforms.

Deze door een docent geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op engineers op intermiddelair niveau die de WrenAI API willen gebruiken voor praktische toepassingen, waaronder SQL-generatie, visualisatie en app-integratie.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Toepassingen te authenticeren en verbinden met de WrenAI API.
• SQL-opdrachten te genereren uit natuurlijke taalinvoeren.
• Grafieken te creëren en in te bedden met behulp van API-endpunten.
• WrenAI te integreren in back-end systemen en interne hulpmiddelen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen met API-oproepen en integraties.
• Praktische projecten met verbindingen tussen apps, grafieken en datapipelines.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze instructeurgeleide live-training in Maastricht (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die Agentic AI willen inzetten voor organisatiewide automatisering en strategische AI-aanname.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van Agentic AI in enterprise-toepassingen te begrijpen.
• Autonome AI-agents te integreren met enterprise-systemen.
• AI-gedreven workflows te optimaliseren voor schaalbaarheid en efficiëntie.
• Compliantie, beveiliging en bestuur in AI-automatisering te waarborgen.
• AI-gedreven bedrijfstrategieën voor digitale transformatie te ontwikkelen.

WrenAI Cloud is een moderne platform voor het verbinden van data-bronnen, het modelleren van data en het bouwen van interactieve dashboards.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op data-professionals op beginnerniveau tot intermediair niveau die willen leren hoe ze WrenAI Cloud kunnen instellen, data kunnen modelleren en inzichten in dashboards kunnen visualiseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• WrenAI Cloud-omgevingen instellen en configureren.
• WrenAI Cloud verbinden met meerdere data-bronnen.
• Data modelleren en relaties definiëren voor analyse.
• Interactieve dashboards maken voor zakelijke inzichten.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische oefeningen in het configureren van de cloudplatform en het modelleren van data.
• Praktische oefeningen in het bouwen van dashboards en visualisaties.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

Dit instructeur-led, live training in Maastricht (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die Agentele AI willen inzetten voor besluitvorming in complexe bedrijfs- en technische scenario's.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes van autonome besluitvorming in AI te begrijpen.
• AI-agents te ontwerpen en implementeren die met minimale menselijke interventie opereren.
• Agentele AI in automatiseringsworkflows en bedrijfsystemen te integreren.
• AI-gedreven besluitvormingsprocessen te optimaliseren voor efficiëntie en schaalbaarheid.
• Naleving, veiligheid en ethische overwegingen in AI-autonomie te garanderen.

WrenAI is een open-source generatief BI-tool dat de conversie van natuurlijke taal naar SQL en semantische datamodellering mogelijk maakt.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde data engineers, analytics engineers en ML engineers die een robuuste semantische laag willen bouwen, prompts willen afstellen en betrouwbare SQL-generatie willen waarborgen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Semantische modellen te implementeren voor consistentie van metriekdefinities binnen teams.
• De prestaties van tekst-naar-SQL te optimaliseren voor nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
• Beveiligingen te configureren en af te dwingen om ongeldige of riskante queries te voorkomen.
• WrenAI OSS te integreren in datapipelines en analytics workflows.

Formaat van de Cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor Aangepaste Cursussen

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze instructeurgeleide live training in Maastricht (online of ter plekke) is gericht op midniveau AI-ingenieurs, ML-onderzoekers en ontwikkelaars die Agentic AI-systemen willen bouwen en implementeren in echte toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De kernprincipes van Agentic AI-systemen te begrijpen.
• AI-agenten te implementeren die in staat zijn tot autonome redenering en actie.
• Agentic AI te integreren met APIs en derde-partijsservices.
• Multi-agentinteracties voor complexe taken te optimaliseren.
• Ethische, beveiligings- en schaalbaarheidshinderlagen in Agentic AI aan te pakken.

WrenAI stelt SaaS-aanbieders in staat om generatieve zakelijke intelligentie (GenBI) rechtstreeks in klantgerichte producten te integreren. Deze cursus voorziet SaaS-teams van de vaardigheden om Wren AI via de Embedded API te integreren, white-label analytics in te richten en multi-tenant implementaties te beheren.

Dit instructeurgeleide, live training (online of ter plekke) is gericht op SaaS-productleiders van middelbare tot geavanceerde niveau, data engineers en full-stack ontwikkelaars die WrenAI willen implementeren als een ingebed analytics-oplossing in SaaS-omgevingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• WrenAI integreren met behulp van de Embedded API voor klantgerichte toepassingen.
• Witte-label conversatie-BI implementeren met merking en aanpassing.
• Veilige en schaalbare multi-tenant implementaties ontwerpen.
• Gebruik bewaken, prestaties optimaliseren en naleving waarborgen in SaaS-omgevingen.

Cursusopzet

• Interactieve les en discussie.
• Praktijklessen met de WrenAI Embedded API.
• Werkcollege: een witte-label analytics-functie ontwerpen en implementeren voor een SaaS-gebruiksvoorbeeld.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Deze instructeurgeleide, live training in Maastricht (online of op locatie) is gericht op beginners die willen begrijpen welke fundamentele principes Agentic AI kent, welke mogelijkheden deze biedt en wat het potentiële impact kan zijn op diverse industrieën.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De kernprincipes van Agentic AI te begrijpen.
• Het verschil tussen traditionele AI en autonome AI-agents te kunnen maken.
• Reële toepassingen van Agentic AI in diverse industrieën te verkennen.
• De voordelen en uitdagingen van het implementeren van autonome AI-systemen te beoordelen.
• De ethische en veiligheidsaspecten van Agentic AI te analyseren.

WrenAI is een conversatieanalyseplatform dat natuurlijke taalvragen omzet in betrouwbare analyses, waardoor niet-technische teams snel en consistent inzichten kunnen genereren.

Deze instructeurgeleide training (online of ter plaatse) is gericht op productmanagers, analisten en datachampions met een middelmatig niveau die conversatieanalyse willen adopteren en zelfbedienings BI-capaciteiten willen bouwen met WrenAI.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Conversatieanalyse-workflows te ontwerpen die betrouwbare productinzichten tonen.
• Een gestandaardiseerde metriekslaag te creëren en onderhouden voor consistent rapporteren.
• Natuurlijke taal naar SQL-functies effectief te gebruiken om productvragen te beantwoorden.
• WrenAI-aangedreven zelfbedieningsdashboards en veiligheidsmechanismen in productworkflows te integreren.

Format van de cursus

• Interactieve les en discussie.
• Praktijkopdrachten met Wren AI en voorbeelddatasets.
• Workshop: bouw een zelfbedieningsdashboard en conversatiequeryset.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om afspraken te maken.