Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Module 1: Inleiding en AI-theorie
- De modelgerichte benadering: AI als een technisch probleem.
- Het ontmaskeren van mythes rondom AI: wat is het nu werkelijk en waarin niet?
- De technologische ontwikkeling: van BERT tot Transformers.
- Generatieve toepassingsgebieden: analyse, creativiteit, onderzoek, afbeeldingen, muziek en video.
- Gegevensgovernance: belangrijkste principes, audits en actuele trends (multimodaliteit, agents, RAG, verschil tussen LLM en SLM).
- De ‘donkere kant’ van AI: ethiek, intellectueel eigendom, vooroordelen, hallucinaties en social engineering.
- Risicoanalyse: gegevensvervuiling, Nepenthes-effecten en het risico op vermindering van menselijke vaardigheden.
- Modeltaxonomie: basismodellen versus specifiek ontwikkelde modellen; gesloten vs. opengewichtte modellen.
Module 2: Huidig landschap en beschikbare hulpmiddelen
- De wereld van taalmodellen: vergelijkingen op basis van prestaties en benchmarks.
- Criteria voor professionele aankopen: kosten, latentietijd, privacybescherming en leveranciersafhankelijkheid.
- Overzicht van grote modellen: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini en Grok.
- Niche- en kleinere modellen: Manus, SpecKit.
- Grafische generatie: Perchance.
- Technische beperkingen: contextverlies versus kosten per token.
Module 3: Interactie – Prompt- en contextengineering
- Het verificatiekader: volledigheid, consistentie en controleerbaarheid.
- De RAG-strategie: wanneer te kiezen voor Retrieval-Augmented Generation versus fine-tuning.
- ROI van AI: vergelijking tussen onderhoudskosten en productiviteitswinst.
- Geavanceerde technieken: meer dan twintig methoden voor prompt-engineering en RAG, met voorbeelden uit de praktijk.
- Experimentele grenzen: triangulatie, overzicht van maps & terrains en modelgerichte generatie.
Module 4: AI in Agile projectmanagement
- De supercomputer als piloot: AI als automatiseringsmotor.
- Besluitvorming: de verantwoordelijkheid van mensen versus ondersteuning door AI.
- AIOps en GitOps: integratie van AI in operationele processen.
- Toolchains en pipelines: het creëren van een naadloze, op AI gebaseerde werkomgeving.
- Agile artefacten: backlogs, roadmap en requirements-engineering.
- Nauwkeurigheidsmanagement: capaciteitsplanning en schattingen (nauwkeurigheid versus precisie).
- Producteigenaarschap: ideevorming, feature-analyse en risico’s van Vibe-coding.
- Risicobeheer en scenarioplanning: voorbereiden op ‘wat als’-situaties met behulp van geautomatiseerd risicomanagement.
- Verfijning: beschrijven en optimaliseren van use cases en gebruikersverhalen.
Vereisten
- Basiskennis van het Agile Manifesto en het Scrum-raamwerk.
- Ervaring in projectmanagement, producteigenaarschap of teamleiding.
- Voorafgaande kennis van programmeren of AI-engineering is niet vereist; wel wordt enige vertrouwdheid met digitale tools aangeraden.
Doelgroep
- Agile projectmanagers en Scrum Masters.
- Producteigenaren en productmanagers.
- IT-teamleiders en delivery managers.
- Bedrijfsanalisten die binnen Agile-omgevingen werken.
- Operations-managers met interesse in AIOps.
7 Uren
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 1600 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (1)
Begrijp de functies van AI en gebruik tools om onze taken te vergemakkelijken. Er moet verbetering komen in AI-chats, zoals het maken van analyses en het opstellen van presentaties.
Tri wulandari - PT Chubb Life Insurance Indonesia
Cursus - AI Literacy & Productivity
Automatisch vertaald
