AI Agents Trainingen in België

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-engineers met ervaring, ontwikkelaars van robotsystemen en specialisten op het gebied van automatisering die DeepSeek willen benutten om intelligente AI-agenten en autonome systemen te bouwen.

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

• De architectuur en mogelijkheden van de DeepSeek AI-modellen te begrijpen.
• DeepSeek te integreren in AI-agenten voor besluitvorming en automatisering.
• Technieken uit het versterkt leren toe te passen bij het trainen van autonome systemen.
• AI-gestuurde autonome agenten succesvol in de praktijk te implementeren.

Autonome AI-agenten worden steeds vaker geïntegreerd in besluitvormingsprocessen binnen sectoren zoals defensie, gezondheidszorg, financiën en infrastructuur. Naarmate deze systemen meer zelfstandigheid krijgen, is er een dringende behoefte aan robuuste ethische richtlijnen, goede governancemechanismen en effectieve regelgeving om hun ontwikkeling en implementatie te begeleiden.

Deze interactieve training onder leiding van een docent (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die zich willen verdiepen in de ethische, maatschappelijke en regelgevende aspecten van het toepassen van autonome AI-agenten in de praktijk.

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

• De ethische risico’s en morele dilemma’s die gepaard gaan met autonome AI-agenten te analyseren.
• Relevante governancekaders en regelgevende modellen voor het inzetten van AI in kritieke situaties te evalueren.
• Mechanismen als verantwoordelijkheid, verkrijgbaarheid en transparantie binnen autonome systemen te beoordelen.
• Strategieën te ontwikkelen om het gedrag van AI-agenten in overeenstemming te brengen met juridische, ethische en maatschappelijke waarden.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Casestudy’s en rollenspel-simulaties.
• Praktische oefeningen in het analyseren van governancemodellen en ethische kaders.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

AI-gestuurde automatisering combineert de flexibiliteit van no-code-platforms met de intelligentie van grote taalmodellen en autonome agents, waardoor schaalbare en slimme systemen kunnen worden gecreëerd.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals met een middenniveau die workflows willen ontwerpen, bouwen en optimaliseren waarin AI besluitvorming, coördinatie en zelfstandige uitvoering faciliteert.

Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:

• No-code automatiseringsworkflows ontwerpen die worden ondersteund door AI-gestuurde interpretatie en responsen.
• Prompt chaining, webhook-triggers en API’s gebruiken om schaalbare logische processen te creëren.
• Slimme applicaties ontwikkelen die diensten met elkaar verbinden en data autonoom kunnen interpreteren.
• AI-agents ontwerpen, implementeren en begrijpen die doelgerichte actieplannen kunnen maken en uitvoeren.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktische toepassingen.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, neem dan contact met ons op om de details af te spreken.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, securityspecialisten en compliancefunctionarissen met een gemiddelde kennisniveau die willen leren hoe men veilige AI-agenten ontwerpt en implementeert, rekening houdend met ethische aspecten en robuustheid.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De veiligheidsrisico’s en ethische uitdagingen bij het ontwikkelen van AI-agenten te begrijpen.
• Ontwerpprincipes die veiligheid centraal stellen toe te passen op AI-modellen.
• Technieken ter bevordering van robuustheid tegen aanvallen te gebruiken om AI-agenten te beschermen.
• Voldoen aan ethische richtlijnen en wettelijke eisen met betrekking tot AI te waarborgen.

Deze praktijkgerichte cursus richt zich op het implementeren van agentische AI-toepassingen op apparaten met beperkte resources. Deelnemers leren hoe ze lichtgewicht agents kunnen ontwikkelen, optimaliseren en beheren die zelfstandig redeneer- en inferentieprocessen uitvoeren, waardoor snelheid, privacy en betrouwbaarheid in gedistribueerde omgevingen verbeteren. De cursus legt nadruk op prestatieoptimalisatie, ontwerp met minimale vertraging en de integratie tussen hardware en software.

Deze begeleide training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennisniveau die op-apparaat agentische systemen willen implementeren en optimaliseren met behulp van Python en edge-AI-frameworks.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• De architectuur en beperkingen begrijpen bij het draaien van agentische AI op edge-apparaten.
• Lichtgewicht agenten ontwerpen die geschikt zijn voor omgevingen met beperkte middelen.
• Lokale inferentie implementeren via TensorFlow Lite, PyTorch Mobile en ONNX.
• Agents integreren met sensoren, actuatoren en IoT-platformen.
• Prestaties, energiegebruik en vertraging optimaliseren voor realtime toepassingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en praktische demonstraties.
• Praktisch ontwikkelwerk in lokale of geëmuleerde omgevingen.
• Projectmatig leren met begeleide implementatieoefeningen.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, onderzoekers en multimedia-engineers met een gematigerde tot gevorderde kennis die AI-agenten willen ontwikkelen die in staat zijn om multimodale inhoud te begrijpen en te genereren.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers onder andere het volgende kunnen:

• AI-agenten ontwikkelen die tekst-, beeld- en spraakgegevens verwerken en integreren.
• Multimodale modellen zoals GPT-4 Vision en Whisper ASR implementeren.
• Multimodale AI-pipelines optimaliseren voor efficiëntie en nauwkeurigheid.
• Multimodale AI-agenten in echte toepassingen implementeren.

Deze begeleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en ontwerpers met een beginners- tot intermediair niveau die kennis willen opdoen over het ontwikkelen van AI-gestuurde persoonlijke assistenten voor diverse toepassingen.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• De kernprincipes van AI-gestuurde persoonlijke assistenten te begrijpen.
• De basisprincipes te leren over het integreren van taalmodellen met slimme assistenten.
• Een persoonlijke assistent te bouwen en aan te passen met behulp van AI-raamwerken en -tools.
• Persoonlijke assistenten in te zetten voor praktische toepassingen binnen diverse sectoren.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren AI-engineers, ontwikkelaars van zakelijke software en leidinggevenden die LLM-gebaseerde AI-agenten willen aanpassen en implementeren in hun organisatie.

Na afloop van de training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• De architectuur en mogelijkheden van open-source LLM-modellen begrijpen.
• LLM-modellen naar wens aanpassen en fine-tunen voor zakelijke toepassingen.
• AI-agenten implementeren met behulp van LangChain en Hugging Face.
• LLM-gestuurde agenten integreren in bedrijfsprocessen.

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur België (online of op locatie) richt zich tot gevorderde robotica-engineers, AI-onderzoekers en specialisten in automatisering die AI-gestuurde autonome robots willen ontwikkelen voor complexe taken en samenwerking tussen mens en AI.

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

• De rol van AI-agenten te begrijpen bij besluitvorming en automatisering door robots.
• AI-gestuurde navigatie en obstakeldetectie te implementeren.
• Robotica-systemen te ontwikkelen waarin mensen en AI samenwerken.
• AI-gestuurde perceptie- en besturingssystemen in robots toe te passen.

Deze cursus behandelt het ontwerp, de coördinatie en de implementatie van meervoudige agentsystemen (MAS) met behulp van Python. Deelnemers leren hoe ze agenten kunnen ontwikkelen die met elkaar communiceren, samenwerken en zich aanpassen om gezamenlijke doelen te bereiken in complexe en dynamische omgevingen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) richt zich op professionals met gevorderde kennis die meervoudige agentsystemen willen ontwerpen en implementeren voor intelligente automatisering, simulatie en besluitvorming.

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

• De architectuur en basisprincipes van meervoudige agentsystemen te begrijpen.
• Agenten te ontwikkelen die communiceren, coördineren en onderhandelen.
• Gedistribueerde omgevingen te creëren waarin agenten met elkaar kunnen interageren.
• Versterkte leermethoden en planningsstrategieën toe te passen in meervoudige agentsystemen.
• Zowel coöperatief als competitief gedrag van agenten te simuleren.
• Hybride werkprocessen te ontwerpen waarbij mensen en intelligente agenten samenwerken.

Opzet van de cursus

• Theorieuitleg door de instructeur en live demonstraties.
• Praktische oefeningen waarbij gebruik wordt gemaakt van open-source agenteframeworks.
• Een groepsproject waarin een scenario met meerdere agenten wordt gesimuleerd.

Mogelijkheden tot maatwerk

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

Deze door een instructeur geleide cursus wordt aangeboden in België (online of op locatie) en richt zich op financiële professionals met een gemiddelde kennisniveau, risico-analisten en AI-engineers die AI-oplossingen willen ontwikkelen voor automatisering en fraudedetectie binnen de financiële sector.

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

• De rol van AI te begrijpen bij automatisering en fraudedetectie in financiële processen.
• AI-modellen te bouwen voor het opsporen van fraudeuze transacties.
• Machine learning te benutten voor realtime risicobeoordeling.
• AI-gestuurde systeemen voor financiële monitoring te implementeren.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bestemd voor klantenserviceprofessionals met basis- tot gevorderde kennis, chatbotontwikkelaars en automatiseringsteams die AI-gebaseerde oplossingen wensen te implementeren ten behoeve van de klantenservice.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat tot:

• De basisprincipes van AI-gestuurde klantenservices begrijpen.
• AI-chatbots ontwikkelen en integreren voor het verwerken van klantvragen.
• NLP en machine learning inzetten om interacties met chatbots te verbeteren.
• AI-agenten succesvol implementeren in praktische klantenservice-omgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-gestuurde oplossingen in de gezondheidszorg willen implementeren.

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

• De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen voor analyse van medische beelden en voorspellende diagnostiek.
• AI te integreren met elektronische patiëntendossiers (EHR) en klinische werkprocessen.
• Naleving van gezondheidszorgreguleringen en ethische AI-praktijken te waarborgen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende tot gevorderde AI-ontwikkelaars en UI/UX-ontwerpers die leren hoe ze AI-gepowered virtuele assistenten kunnen ontwikkelen, optimaliseren en implementeren.

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

• Effectieve conversatieprocessen voor AI en passende UI/UX-interface te ontwerpen.
• NLP-modellen die op AI gebaseerd zijn, te implementeren.
• AI-assistenten te integreren met API's en externe platforms.
• AI-assistenten in de praktijk te implementeren en te onderhouden.

Mistral AI biedt een krachtige reeks open-source en enterprise-geschikte AI-modellen voor taalverwerking, multimedia en agentische toepassingen.

Deze live-training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-agenten willen ontwikkelen, implementeren en beheren met behulp van de Mistral-modellen Medium 3, Le Chat Enterprise en Devstral.

Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• Het begrijpen van de architectuur en mogelijkheden van Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise en Devstral.
• Het ontwerpen en implementeren van AI-agenten die gebruikmaken van Mistral-modellen voor zowel enterprise- als ontwikkelaarsdoeleinden.
• Het integreren van programmeersystemen, connectoren en bedrijfsdata in de workflows van AI-agenten.
• Het optimaliseren van prestaties, kosten en naleving voor AI-agenten gebaseerd op Mistral-modellen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktijkvoorbeelden.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Voor het aanvragen van een op maat gemaakte versie van deze training kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

Python is de kerntaal die wordt gebruikt voor het ontwikkelen en beheren van autonome AI-agenten. Deze cursus richt zich op praktische implementaties met behulp van moderne SDK’s en frameworks zoals LangChain en AutoGen, waarmee u agent-workflows kunt bouwen, koppelen en beheren.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor backend-engineers, platform-engineers en ML-engineers met een gemiddelde kennisniveau die willen leren hoe men autonome agenten implementeert en orchestreert 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 agent-systemen in te richten en te configureren.
• Gebruik te maken van populaire agent-SDK’s zoals LangChain en AutoGen om functionele agenten te creëren.
• Hulpmiddelen en API’s te integreren om de capaciteiten van agenten uit te breiden.
• Meeragent-workflows en communicatiepatronen te orchestreren.
• Best practices toe te passen voor het debuggen, testen en onderhouden van codebases met agents.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische programmeeropdrachten en live demonstraties.
• Praktijkgerichte projecten waarbij volledige agent-workflows worden gebouwd.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

In deze cursus komen praktische technieken aan bod voor het ontwerpen, bouwen, testen en implementeren van agentic (autonome) systemen in Python. Er wordt aandacht besteed aan de agent-loop, integratie met externe tools, beheer van geheugen en toestand, coördinatiemethodieken, veiligheidsmaatregelen en overwegingen bij productimplementatie.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor ML-engineers, AI-ontwikkelaars en softwareontwikkelaars met een gematigd tot gevorderd niveau die robuuste, productklaar autonome agents willen ontwikkelen in Python.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers kunnen:

• De agent-loop en besluitvormingsprocessen ontwerpen en implementeren.
• Externe tools en APIs integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Kort- en langetermijngeheugenarchitecturen voor agents realiseren.
• Meerstapscoördinatieprocessen en samenwerking tussen verschillende agents bewerkstelligen.
• Beste praktijken op het gebied van veiligheid, toegangsbeheer en zichtbaarheid toepassen bij geïmplementeerde agents.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkopdrachten waarbij agents worden gebouwd met Python en populaire SDK’s.
• Projectgerelateerde oefeningen die resulteren in implementeerbare prototypes.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) richt zich op gevorderde professionals die de technieken willen beheersen voor het implementeren en beheren van AI-agenten in productieomgevingen.

Na afloop van deze cursus zullen deelnemers onder andere het volgende kunnen:

• Ontwerpen en implementeren van schaalbare AI-implementatiepijplijnen.
• Gebruikmaken van tools zoals Docker en Kubernetes om AI-agenten in containers te plaatsen en te beheren.
• Het monitoren en optimaliseren van AI-agenten in productieomgevingen.
• CI/CD-werkstromen implementeren voor de deployment van AI-agenten.
• Voldoen aan veiligheids- en datagovernancevereisten.

Deze begeleide, live-training in België (online of ter plaatse) is bestemd voor ervaren AI-professionals die zich verder willen verdiepen in referentietoetsleertechnieken en deze toepassen bij het trainen van AI-agenten om complexe problemen op te lossen.

Na afloop van de training zullen deelnemers onder meer kunnen:

• De belangrijkste principes van referentietoetsleren en Markov-decisieprocessen (MDP's) bevatten.
• RL-algoritmen zoals Q-Learning, SARSA en Deep Q-Networks (DQN) ontwerpen en implementeren.
• Frameworks zoals OpenAI Gym en andere RL-bibliotheken in de praktijk gebruiken.
• AI-agenten trainen zodat ze echte, veelstappenbeslissingsproblemen aankunnen.
• Uitdagingen als het evenwicht tussen verkennen en benutten, en convergentie in RL-training te overbruggen.

Deze begeleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en automatiseringsexperts met een gemiddelde kennisniveau die agentische capaciteiten willen integreren in hun AI-gebaseerde applicaties.

Na afronding van deze training zullen de deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• De principes van agentische AI en autonome besluitvorming begrijpen.
• Doelgerichte AI-agenten implementeren met technieken voor zelfoptimalisatie.
• Meerdere agenten laten samenwerken bij het oplossen van complexe problemen.
• De interactie tussen AI en mens verbeteren door adaptieve gebruikerservaringen te creëren.
• Agentische AI-modellen in de praktijk toepassen.

Deze door een instructeur begeleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-professionals op gevorderd niveau die de nodige vaardigheden willen ontwikkelen om MAS te ontwerpen, bouwen en implementeren die complexe problemen uit de praktijk oplossen.

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

• De principes achter de architectuur van multi-agent systemen te begrijpen.
• Strategieën voor communicatie, coördinatie en besluitvorming binnen MAS toe te passen.
• Gametheorie te gebruiken om interacties tussen agents te modelleren en conflicten op te lossen.
• Frameworks zoals JADE in te zetten voor het creëren van schaalbare MAS-oplossingen.
• Uitdagingen als schaalbaarheid, vertrouwen en emergente gedragingen binnen MAS aan te pakken.

Deze door een instructeur begeleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die multi-agentsystemen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van agentische AI-frameworks.

Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• Het begrijpen van de principes van agentische AI in multi-agentomgevingen.
• Het ontwikkelen van door AI aangestuurde agenten die zelfstandig interageren.
• Het toepassen van reinforcement learning om het adaptieve gedrag van AI te verbeteren.
• Het optimaliseren van samenwerking en concurrentie tussen meerdere agenten.
• Het toepassen van agentische AI in robotica, gameontwikkeling en bedrijfsautomatisering.

Deze praktijkgerichte training, gegeven door instructeurs België (online of op locatie), richt zich op business analisten met een gematigde kennisbasis, RPA-ontwikkelaars en AI-professionals die de kracht van AI-agenten willen benutten voor bedrijfsprocesautomatisering.

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

• Het begrijpen van de rol van AI-agenten bij bedrijfsautomatisering.
• Identificeren van mogelijkheden voor automatisering in relevante zakelijke sectoren.
• Het ontwikkelen van AI-gestuurde oplossingen voor processen binnen klantenservice, financiën en supply chain management.
• Het integreren van AI-agenten in bestaande RPA-systemen en bedrijfsapplicaties.
• Beoordelen en optimaliseren van strategieën voor efficiënte automatisering met behulp van AI.

Vertex AI Agent Builder biedt een no-code/low-code-omgeving waarmee u ‘grounded’ agents kunt creëren die generatieve modellen combineren met retrieval-augmented generation (RAG). Hierdoor kunnen teams snel agents ontwikkelen die gebruikmaken van bedrijfsgegevens en zoekfuncties om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te geven.

Deze door een instructeur begeleide training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennisniveau die ervaring willen opdoen in het ontwerpen, configureren en implementeren van slimme agents via Vertex AI Agent Builder en RAG-patronen.

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

• Workflows voor ‘grounded’ agents ontwerpen met behulp van Agent Builder.
• RAG-pijplijnen realiseren met zoekfuncties en vectoropslag.
• Bedrijfsgegevensbronnen veilig integreren voor efficiënte retrieval.
• Agentgedrag beoordelen en verbeteren via testen en meetwaarden.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen waarbij gebruik wordt gemaakt van Vertex AI Agent Builder en RAG-componenten.
• Projectgebaseerde opdrachten om agents te bouwen en verder te verbeteren.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte versie van deze cursus wenst, neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op ervaren game-ontwikkelaars en AI-liefhebbers die willen leren hoe ze AI-agenten doeltreffend kunnen toevoegen aan hun games.

Na afloop van deze cursus zullen de deelnemers onder andere het volgende beheersen:

• De rol van AI-agenten in moderne games begrijpen.
• Besluitvormingssystemen ontwerpen met behulp van beslissingsbomen en eindige toestelautomaten.
• Padzoekalgoritmen zoals A* implementeren voor spelnavigatie.
• Reinforcement learning gebruiken om adaptieve AI-gedragingen te realiseren.
• De prestaties van AI optimaliseren in real-time gameomgevingen.

LLM's en geautomatiseerde agent-frameworks zoals AutoGen en CrewAI veranderen de manier waarop DevOps-teams taken automatiseren, zoals het bijhouden van wijzigingen, het genereren van tests en het beheren van waarschuwingen. Dit gebeurt door een mensgelijkende samenwerking en besluitvorming na te bootsen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren engineers die DevOps-automatiseringsprocessen willen ontwerpen met behulp van grote taalmodellen (LLM's) en multi-agent-systemen.

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

• LLM-gebaseerde agenten integreren in CI/CD-werkstromen voor slimme automatisering.
• Het automatiseren van testgeneratie, analyse van commits en samenvattingen van wijzigingen met behulp van agenten.
• Het coördineren van meerdere agenten om waarschuwingen te verwerken, antwoorden te genereren en DevOps-aanbevelingen te geven.
• Het bouwen van beveiligde en onderhoudbare werkstromen met behulp van open-source frameworks.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktische bezigheden.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor maatwerk bij de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die Agentische AI willen benutten voor besluitvorming in complexe zakelijke en technische situaties.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• De principes van autonome besluitvorming bij AI begrijpen.
• AI-agenten te ontwerpen en implementeren die met minimale menselijke tussenkomst functioneren.
• Agentische AI te integreren in automatiseringsprocessen en bedrijfssystemen.
• AI-gestuurde besluitvormingsprocessen te optimaliseren voor efficiëntie en schaalbaarheid.
• Ervoor te zorgen dat compliance, veiligheid en ethische overwegingen worden nageleefd bij AI-autonomie.

Deze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met middenniveau die zich verder willen verdiepen in het ontwerp en de ontwikkeling van autonome agents voor praktische toepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamentele concepten achter autonome agents begrijpen.
• Reële toepassingsgebieden van autonome AI-agents verkennen.
• Agents ontwerpen, trainen en implementeren met behulp van reinforcement learning.
• Agents integreren in bestaande systemen voor automatisering en besluitvorming.
• Ethische overwegingen en uitdagingen bij het inzetten van autonome agents aanpakken.

Devstral is een open-source-framework dat is ontworpen om codingagents te creëren en uit te voeren. Deze agents kunnen communiceren met codebases, ontwikkeltools en APIs, waarmee ze de productiviteit van softwareontwikkelaars verhogen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ML-engineers op gemiddeld tot gevorderd niveau, teams die zich bezighouden met ontwikkeltools en SRE’s die codingagents willen ontwerpen, implementeren en optimaliseren met behulp van Devstral.

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

• Devstral instellen en configureren voor het ontwikkelen van codingagents.
• Agentische workflows ontwerpen voor het verkennen en wijzigen van codebases.
• Codingagents integreren met ontwikkeltools en APIs.
• Beste praktijken toepassen bij het veilig en efficiënt implementeren van agents.

Opbouw van de cursus

• Interactieve presentaties en discussies.
• Veel oefeningen en praktische opdrachten.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met weinig ervaring die meer willen weten over de werking van AI-agents en zelf interactieve chatbot-systemen willen ontwikkelen.

Aan het einde van deze cursus kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van AI-agents en hun toepassingen bevatten.
• De fundamentele concepten van natuurlijke taalverwerking (NLP) verkennen.
• Een gespreksstroom voor een chatbot ontwerpen.
• Een werkende chatbot ontwikkelen met behulp van Python en gerelateerde tools.
• De chatbot in productie brengen zodat deze daadwerkelijk met gebruikers kan communiceren.

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende professionals die eenvoudige AI-agents willen begrijpen en zelf maken voor praktische doeleinden.

Aan het einde van deze cursus kunt u:

• De basisconcepten van AI-agents begrijpen.
• De verschillende soorten AI-agents en hun toepassingen herkennen.
• Eenvoudige AI-agents ontwerpen en implementeren voor praktische taken.
• De beschikbare hulpmiddelen en frameworks voor het bouwen van AI-agents verkennen.

Deze onder begeleiding van een docent gegeven live-training in België (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars en cloud-professionals met een basis- of middenniveau die AI-agenten willen bouwen op Alibaba Cloud. De agenten kunnen taken automatiseren, vragen beantwoorden en integreren met zakelijke systemen.

Aan het einde van deze training weten deelnemers hoe de architectuur van een AI-agent eruitziet, hoe zij een eenvoudige agent werkstromen kunnen samenstellen, hoe ze deze verbinden met bedrijfskennis en tools, en hoe zij de agent vervolgens veilig implementeren en monitoren.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op observability- en SRE-engineers die LLM’s en AI willen integreren in hun monitoring-, alarm- en incidentanalyseprocessen.

Dit geavanceerde en praktische seminar is bedoeld voor softwareontwikkelaars, architecten, technisch leiders, engineering managers en leveringsteams die willen begrijpen hoe kunstmatige intelligentie het volledige proces van softwarelevering kan versnellen – van analyse van eisen tot productieklaar code.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en technische professionals van beginner- tot gevorderd niveau die Microsoft Azure willen gebruiken om AI-agenten te bouwen, testen en implementeren voor zakelijke doeleinden.

Aan het einde van de cursus kunnen deelnemers onder andere de architectuur van AI-agenten op Azure begrijpen, een werkende agent creëren en configureren, deze koppelen aan bedrijfskennisbronnen en vervolgens evalueren en voorbereiden op implementatie.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) richt zich op softwareontwikkelaars en DevOps-teams die OpenAI Codex CLI willen gebruiken om codeerwerkzaamheden te automatiseren, code te beoordelen en complexe workflowprocessen vanaf de terminal uit te voeren.

Aan het einde zullen deelnemers in staat zijn Codex CLI te installeren en te configureren, taken via natuurlijke taalprompts uit te voeren, goedkeuringsmodi efficiënt toe te passen en het hulpmiddel te integreren met Git en CI-pijplijnen.

Deze begeleide, live-training in België (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars die GitHub Copilot Agent Mode willen gebruiken om zelfstandig nieuwe functies te ontwikkelen, tests uit te voeren en grotere programmeertaken aan te pakken.

Aan het einde van deze cursus kunnen deelnemers Agent Mode actieferen, plannen en iteraties doorvoeren binnen de agent-loop, terminalcommando’s uitvoeren en governance-afspraken op ondernemingsniveau toepassen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een docent in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en leiders die Cursor willen gebruiken om sneller nieuwe functies te bouwen, code over meerdere bestanden te herstructureren en teambrede AI-werkstromen te beheren.

Aan het einde van deze cursus kunnen deelnemers navigeren met behulp van Composer en agentmodus, specifieke codegebieden benaderen via contextgevoelige chat, teamomgevingen implementeren en Cursor integreren met versiebeheer.

Deze door instructeurs geleide training in België (online of op locatie) richt zich op oplossingsarchitecten, AI-engineers, ontwikkelaars en technische productteams die graag Tencent ADP gebruiken voor het ontwerpen en bouwen van bedrijfs-AI-agents met RAG-functionaliteiten, automatisering van workflows en beheersmaatregelen.

Aan het einde kunnen deelnemers agents op basis van ADP ontwerpen, kennispijplijnen creëren, workflows coördineren en patronen voor meerdere agents toepassen, alsmede operationele beheersmaatregelen instellen.

Deze instructeurgeleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en technische specialisten van beginner- tot gevorderd niveau die AI-agenten willen creëren met Google Cloud. Deze agenten kunnen taken automatiseren, gebruikmaken van hulpmiddelen en samenwerken met zakelijke gegevens.

Aan het einde van de cursus zullen deelnemers de concepten rond AI-agenten begrijpen, agents bouwen met Vertex AI, ze koppelen aan externe hulpmiddelen en gegevensbronnen, en deze vervolgens implementeren voor zakelijke doeleinden.

Deze instructiegedreven, live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en DevOps-professionals die Hermes Agent willen gebruiken om ontwikkeltaken te automatiseren, infrastructuur te beheren en aanhoudende AI-workflows op te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Hermes Agent installeren en configureren, interacteren met de agent via meerdere platformen, gebruikmaken van 40+ ingebouwde tools en implementeren op verschillende backends.

Deze begeleide, live-training in België (online of op locatie) richt zich op zakelijke gebruikers, operationele teams en technische professionals die Hermes Agent willen toepassen om werkprocessen te automatiseren, herbruikbare AI-gestuurde procedures te creëren en de productiviteit van het team te verhogen.

Aan het einde leert u de basisprincipes van Hermes Agent kennen, weet u hoe u de belangrijkste functies instelt en gebruikt, kunt u praktische workflows ontwikkelen en past u de juiste operationele werkwijzen toe.

Deze door een docent geleide live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op ontwikkelaars die Hermes Agent willen gebruiken voor het ontwerpen en uitvoeren van veilige lokale AI-werkstromen voor code-ondersteuning.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers de werking van Hermes Agent begrijpen, een beveiligde lokale agent-omgeving opzetten, bruikbare codering-workflows ontwerpen en relevante veiligheidsmaatregelen en governanceregels toepassen.

Deze live-cursus onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars en technische teams die Ollama en openbare modellen willen gebruiken om privé-agentische AI-oplossingen te bouwen en uitvoeren binnen interne infrastructuur.

Na afloop kunnen deelnemers Ollama installeren en configureren, openbare modellen evalueren en lokaal draaien, eenvoudige agentische en op retrieval gebaseerde workflows ontwerpen, en passende beveiligings- en governancemaatregelen toepassen in gereguleerde omgevingen.

In België vindt deze live-training onder begeleiding van een instructeur plaats; zowel online als op locatie. De training is bedoeld voor back-endontwikkelaars die MCP-compatibele toolservers willen bouwen en koppelen aan agentclients.

Aan het einde van de cursus kunnen deelnemers MCP-servers implementeren, deze verbinden met Claude Code en OpenClaude, tussen transportmethoden wisselen en een intern register voor tools onderhouden.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-professionals met een beginners- tot gevorderdenniveau die MCP willen gebruiken om AI-assistenten te verbinden met externe tools, gegevens en zakelijke diensten.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers de basisconcepten van MCP beheersen, de belangrijkste architectuurcomponenten herkennen, een eenvoudige integratie kunnen opzetten en veiligheidsmaatregelen correct toepassen.

Deze interactieve, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende tot ervaren ontwikkelaars en technische teams die OpenAI API's willen gebruiken om AI-agenten te bouwen die zelfstandig kunnen redeneren, hulpmiddelen benutten en meerdere stappen in een werkstroom uitvoeren.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om werkstromen voor agenten te ontwerpen, tools en externe data te integreren, context en antwoorden te beheren en AI-agenten te testen binnen zakelijke scenario’s.

Deze onder leiding van een docent verzorgde, live-training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en technische professionals met een middenniveau tot gevorderd niveau die OpenClaw willen gebruiken om praktische AI-agents te bouwen die werkzaamheden automatiseren via chat en toolintegraties.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om OpenClaw te installeren en te configureren, een LLM-leverancier te koppelen, geschikte vaardigheden voor automatisering toe te passen en eenvoudige beveiligings- en operationele richtlijnen na te leven.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of ter plaatse) richt zich op senior ontwikkelaars die Pi willen gebruiken voor het bouwen van lichtgewicht, aanpasbare terminalworkflows.

Na afloop kunnen deelnemers Pi installeren, uitbreiden met eigen TypeScript-vaardigheden en promptsjablonen, workflows afstemmen op teamstandaarden en extensies delen via npm.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars die Pi Coding Agent willen gebruiken om code te genereren, wijzigingen te beoordelen en hun terminal-gebaseerde ontwikkelingsprocessen te optimaliseren.

Aan het einde van de cursus zullen deelnemers in staat zijn om de concepten rond Pi Coding Agent te begrijpen, dit hulpmiddel correct te configureren en toe te passen op reële coderingstaken, en verantwoorde teamworkflows te creëren.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars die Windsurf wensen te gebruiken voor conversatiefeatureontwikkeling, uitvoering van terminalworkflows binnen de IDE en refactoring van hun volledige codebasis.

Aan het einde kunnen deelnemers Cascade benutten voor navigatie, terminalcommando’s uitvoeren binnen de editor, voorspellende bewerkingen toepassen en Windsurf afstemmen op eigen technologiestacks.