CONTACT ONS

Cursusaanbod

Inleiding tot kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en datavisualisatie

  • AI in historisch perspectief en de samenwerkende technologieën
  • Inleiding tot AI: basisconcepten, smalle versus algemene vormen van kunstmatige intelligentie
  • De werking van AI: waarnemen, redeneren en handelen
  • Het denkproces binnen kunstmatige intelligentie: machine learning
  • Vergeleken met geavanceerde analyse: hoe verschilt dit van klassieke data-analyse? De plaats van AI daartussen
  • Een blik op het verleden, het heden en de toekomst van AI
  • 4 hoofdvormen van data-analyse
  • De waardeketen binnen analytics
  • Algoritmen uitgelegd zonder technische jargon
  • Supervised learning: leren aan de hand van vooraf gedefinieerde data-paren
  • Unsupervised learning: patroonherkenning in ongestructureerde datasets
  • Reinforcement learning: adaptief leren door feedback meervoudig te testen en verbeteren
  • Data als grondstof voor kunstmatige intelligentie
  • Geprogrammeerde vs ongestructureerde data: de vijf kenmerken van kwalitatieve data
  • Data-governance: hoe verantwoord met bedrijfsdata omgaan?
  • De rol van een moderne data-engineeringplatform
  • Basisinzicht verkrijgen in de infrastructuur en architectuur van data-systemen
  • Referentiearchitectuur voor big data: standaarden, componenten en samenhang
  • Drie categorieën waarin bedrijven hun data kunnen inzetten

Matrix van AI-kansen

Succesvolle toepassingen binnen de verschillende stappen van de keten volgens Porter

  • De primaire activiteiten in een bedrijfsprocessenketen
  • Ondersteunende activiteiten die het geheel aansturen

Toepassingen per technologietype

  • NLP – Natural Language Processing: analyse van menselijke taal
  • Beeldherkenning – Image Recognition voor het verwerken van visuele data
  • Machine Learning: de basisvorm van lerende systemen

Idee-generatie voor AI-projecten

  • Het AI-funnelproces: stappen om nieuwe projectideeën te ontwikkelen en beoordelen
  • Verschillende methodieken voor het genereren van creatieve concepten
  • Prioritering: welke projectideeën zijn het meest rendabel of nuttig?
  • Het AI-projectcanvas als hulpmiddel voor beoordeling en planvorming

Uitvoering van AI-projecten

  • De cyclus binnen machine learning: startfase tot eindevaluatie
  • Het Machine Learning Canvas: overzichtelijke plattegrond voor een gestructureerde aanpak
  • Wanneer eigen tools ontwikkelen en wanneer externe software aanschaffen? De beslismethodiek

Hoe een organisatie klaarmaken voor AI-toepassingen

  • Gebruik van de cyclische aanpak binnen strategieontwikkeling voor kunstmatige intelligentie
  • De verschillende dimensies binnen een AI-implementatiekader
  • Praktische methoden om de mate van volwassenheid op het gebied van AI te beoordelen
  • Optimale organisatiestructuur voor succesvolle AI-invloed in het bedrijf
  • Voordelen van een aparte afdeling die zich exclusief bezighoudt met ontwikkeling op dit gebied – het AI Center of Excellence
  • Noodzakelijke kennis en competenties binnen de werkplek om succesvol te zijn

Kunstmatige intelligentie & ethiek

  • Mogelijke risico’s die voortvloeien uit toepassingen binnen AI-systemen
  • Richtlijnen voor verantwoordelijk en moreel handelen bij het bouwen van intelligente systemen
  • Maatregelen die nodig zijn om een betrouwbaar en transparant AI-ecosysteem te creëren
 35 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.
Investering

Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 8000 € + BTW*

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen

Reviews (4)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën