AI Engineering Trainingen in Amsterdam

Deze door een instructeur begeleide training in Amsterdam (online of op locatie) is bedoeld voor AI-professionals en softwareontwikkelaars met een gemiddelde tot uitgebreide kennisniveau die ervaring willen opdoen in het ontwikkelen van intelligente applicaties door gebruik te maken van AI en machine learning.

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

• De geavanceerde concepten en technologieën achter AI en machine learning te begrijpen.
• Data te analyseren en visueel weer te geven om zo de ontwikkeling van AI- en machinelearningmodellen te ondersteunen.
• Effectief AI- en machinelearningmodellen te bouwen, trainen en implementeren.
• Intelligente applicaties te creëren die daadwerkelijke problemen in de praktijk kunnen oplossen.
• De ethische gevolgen van AI-toepassingen binnen diverse sectoren te evalueren.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of op locatie) is bedoeld voor data scientists, ingenieurs en AI-experts met een gemiddelde tot geavanceerde kennis die de complexiteit van intelligente toepassingen willen beheersen en deze inzetten om moeilijke, reële problemen op te lossen.

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

• Diepe leerarchitecturen implementeren en analyseren.
• Machine learning toepassen op grote schaal binnen een gedistribueerde computing-omgeving.
• Reinforcement learning-modellen ontwerpen en uitvoeren voor besluitvorming.
• Gecomplexe NLP-systemen ontwikkelen ter verwerking van taal.
• Computer vision-technieken gebruiken voor analyse van afbeeldingen en video’s.
• Ethische overwegingen in de ontwikkeling en implementatie van AI-systemen bespreken.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-engineers en softwareontwikkelaars met zowel basis- als gevorderde kennis die een fundamentele begrip van de principes en praktijken binnen AI-engineering willen opdoen.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat tot het volgende:

• De kernconcepten en technologieën achter kunstmatige intelligentie en machine learning begrijpen.
• Eenvoudige machine learning-modellen implementeren met behulp van TensorFlow en PyTorch.
• AI-technieken toepassen om praktische problemen in softwareontwikkeling op te lossen.
• AI-projecten beheren volgens best practices binnen AI-engineering.
• De ethische implicaties en verantwoordelijkheden bij het ontwikkelen van AI-systemen herkennen.

Deze door een instructeur geleide live-training in Amsterdam (online of op locatie) is bedoeld voor IT-professionals met weinig ervaring, die een basisbegrip willen opdoen van intelligente toepassingen en hoe deze in diverse sectoren kunnen worden toegepast.

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

• De geschiedenis, principes en impact van kunstmatige intelligentie te begrijpen.
• Verschillende machine learning-algoritmen te identificeren en toe te passen.
• Gegevens effectief te beheren en te analyseren voor AI-toepassingen.
• De praktische toepassingen en beperkingen van AI in verschillende sectoren te herkennen.
• De ethische overwegingen en maatschappelijke implicaties van AI-technologie te bespreken.

Dit tweedaagse praktijkgericht programma biedt deelnemers de benodigde vaardigheden om Generatieve AI-tools effectief, veilig en consistent in te zetten in technisch en operationeel werk. De training richt zich op het inzetten van AI als betrouwbare dagelijkse assistent voor het opstellen en verbeteren van documentatie, het structureren van eisen, het versnellen van analyse en rapportages, het ondersteunen van probleemoplossing en het vereenvoudigen van de cross-functionele communicatie. Deelnemers leren bewezen promptstructuren, validatietechnieken om fouten en 'hallucinaties' te verminderen, en lichtgewicht governance-praktijken ter bescherming van vertrouwelijke informatie en intellectueel eigendom. De cursus is zo ontworpen dat deelnemers direct bruikbare sjablonen, workflows en een herhaalbare aanpak voor AI-ondersteund werk met zich meenemen.

Kunstmatelijke intelligentie (AI) wordt razendsnel de fundament van modern productmanagement. Het verandert de manier waarop we klantbehoeften ontdekken, oplossingen definiëren en beslissingen nemen. Net zoals elektriciteit de industrie heeft revolutionair veranderd, vormt AI de producten die we bouwen, valideren en laten evolueren om.

Dit live trainingsprogramma, gegeven door een docent (online of op locatie), is gericht op Product Owners, Scrum Masters en Agile Coaches die willen begrijpen hoe AI productownership kan versterken en het besluitvormingsproces kan verbeteren.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van kunstmatige intelligentie begrijpen en het onderscheid maken tussen traditionele AI en Generative AI (GenAI).
• De zeven voorgestelde houdingen van een Product Owner (waaronder de nieuwe Orkestrator-houding) toepassen en AI inzetten om elke houding te versterken, zoals Visionair, Experimentator of Klantvertegenwoordiger.
• Effectief prompten beheersen en AI-tools zien als slimme samenwerkers met gespecialiseerde vaardigheden.
• Het inzicht in klanten diepergraven en AI-gestemde personas maken voor het testen van hypotheses en ontdekking, terwijl u een authentieke connectie met klanten behoudt.
• Een helder productvisie ontwikkelen en communiceren met behulp van gestructureerde frameworks zoals het 3x3 Framework, waarbij AI wordt ingezet om verhalen te vormgeven en te visualiseren.
• Generative AI-tools gebruiken om prototyping en het testen van hypotheses te versnellen, zoals het genereren van mock-ups of productconcepten.
• Productbeslissingen ondersteunen door AI-tools in te zetten om functies te analyseren, te prioriteren en te evalueren op basis van waarde, haalbaarheid en gebruikersimpact.
• Routine-taken (zoals e-mails, stakeholderbeheer en notities maken) automatiseren of delegeren met behulp van AI, zodat u zich kunt richten op strategisch en creatief werk.
• Gesprekken leiden over AI-ethiek, bias en dataverzorging, met het doel een verantwoordelijke en duurzame adoptie van AI te waarborgen.
• Waardevol AI-use cases identificeren en ontwerpen die zijn afgestemd op de specifieke product- en organisatiecontext.
• Ongeveer 20 verschillende AI-tools en modellen verkennen en uitproberen — van productiviteitsassistenten en prototyping-platforms tot generatieve oplossingen voor video, beeld en coding.