Online of op locatie, door een instructeur geleide live AI Agents trainingcursussen demonstreren via interactieve handson praktijk hoe je AI-agenten kunt gebruiken om taken te automatiseren, intelligente beslissingen te nemen en met gebruikers te interageren in diverse toepassingen.
AI Agents training is beschikbaar als "online live training" of "onsite live training". Online live training (ook bekend als "remote live training") wordt uitgevoerd via een interactieve, remote desktop. Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op de locatie van de klant in Antwerpen of in NobleProg bedrijfs trainingcentra in Antwerpen.
NobleProg -- Uw Lokaal Trainingsaanbieder
Antwerpen
Hotel NH Collection Antwerp Centre, Pelikaanstraat 84, België, 2018
Het hotel heeft een conferentiecapaciteit voor maximaal 110 deelnemers en er zijn 6 speciale, flexibele ruimtes beschikbaar. Er zijn diverse kleinere boardrooms en een grotere conferentieruimte beschikbaar voor grote en kleine bijeenkomsten. De faciliteiten omvatten up-to-date audiovisuele apparatuur, versnaperingen zijn op bestelling beschikbaar en er is een evenementenplanner ter plaatse voor hulp. Ongebruikelijk voor een hotel in het stadscentrum biedt het hotel parkeergelegenheid in een eigen garage.
Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-engineers, roboticaontwikkelaars en automatiseringsspecialisten die DeepSeek willen gebruiken voor het bouwen van intelligente AI-agenten en autonome systemen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Het ontwerp en de mogelijkheden van DeepSeek AI-modellen te begrijpen.
DeepSeek te integreren in AI-agenten voor besluitvorming en automatisering.
Verstärkend leren technieken toe te passen voor het trainen van autonome systemen.
AI-gedreven autonome agenten te implementeren in echte omgevingen.
Autonome AI-agents worden snel geïntegreerd in besluitvormingsprocessen in verschillende sectoren zoals defensie, gezondheidszorg, financiën en infrastructuur. Naarmate deze systemen meer onafhankelijkheid en autonomie krijgen, is er een dringende behoefte aan robuuste ethische kaders, gouvernance-mechanismen en regelgevende toezicht om hun ontwerp en implementatie te begeleiden.
Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die de ethische, maatschappelijke en regelgevende implicaties van de inzet van autonome AI-agents in werkelijke omgevingen willen onderzoeken.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De ethische risico's en morele dilemma's te analyseren die door autonome AI-agents worden opgeworpen.
Governance-kaders en regelgevende modellen te evalueren die relevant zijn voor de inzet van AI met hoge inzet.
Verantwoording, uitlegbaarheid en transparantiemechanismen in autonome systemen te beoordelen.
Strategieën te ontwikkelen voor het afstemmen van het gedrag van AI-agents op wettelijke, ethische en maatschappelijke waarden.
Opzet van de cursus
Interactieve lezingen en discussies.
Casusstudies en rolspel simulaties.
Hand-on analyse van governance-modellen en ethische kaders.
Opties voor cursusanpassing
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus te verzoeken.
AI-gevoede automatisering combineert de flexibiliteit van no-code platforms met de intelligentie van grote taalmodellen en autonome agenten om schaalbare, intelligente systemen te creëren.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals op intermediair niveau die automatiseringspijplijnen willen ontwerpen, bouwen en optimaliseren die zijn verbeterd met AI-besluitvorming, orchestratie en zelfuitvoerende capaciteiten.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
No-code automatiseringswerkstromen te ontwerpen die zijn verbeterd met AI-interpretatie en -responsen.
Prompt-kettingen, webhook-triggers en APIs te gebruiken om schaalbare logische stromen te bouwen.
Intelligente apps te creëren die diensten verbinden en gegevens autonoom interpreteren.
AI-agenten te begrijpen, ontwerpen en implementeren die in staat zijn tot doelgerichte actieplanning en -uitvoering.
Formaat van de cursus
Interactieve lezingen en discussies.
Veel oefeningen en praktijk.
Hand-on implementatie in een live-labomgeving.
Aanpassingsopties voor de cursus
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.
Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, beveiligingsspecialisten en compliance-officieren op intermediair niveau die veilige AI-agents willen ontwerpen en implementeren terwijl ze ethische zorgen en robuustheid aanpakken.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De beveiligingsrisico's en ethische uitdagingen in de ontwikkeling van AI-agents te begrijpen.
Veiligheidsgerichte ontwerpprincipes voor AI-modellen te implementeren.
Adversariale robuste technieken toe te passen om aanvallen op AI-agents te voorkomen.
Na te komen met ethische AI-richtlijnen en wettelijke normen.
Deze door instructeurs geleide live-training in Antwerpen (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, onderzoekers en multimedia-ingenieurs met een tussen- of gevorderd niveau die AI-agenten willen bouwen die in staat zijn om multimodale inhoud te begrijpen en te genereren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
AI-agenten te ontwikkelen die tekst-, beeld- en spraakgegevens verwerken en integreren.
Multimodale modellen zoals GPT-4 Vision en Whisper ASR te implementeren.
Multimodale AI-pipelines te optimaliseren voor efficiëntie en nauwkeurigheid.
Multimodale AI-agenten in praktische toepassingen te implementeren.
Deze door instructeurs geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en ontwerpers op beginner- tot gemiddeld niveau die AI-aangedreven persoonlijke assistenten willen begrijpen en bouwen voor verschillende toepassingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De kernprincipes van AI-aangedreven persoonlijke assistenten begrijpen.
De basisprincipes van het integreren van taalmodelen met slimme assistenten leren.
Een persoonlijke assistent bouwen en aanpassen met behulp van AI-frameworks en -gereedschappen.
Persoonlijke assistenten implementeren voor real-world toepassingen in verschillende sectoren.
Deze instructeurgeleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-ingenieurs, softwareontwikkelaars voor ondernemingen en bedrijfsleiders die LLM-gebaseerde AI-agents willen aanpassen en implementeren voor toepassingen binnen bedrijven.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
De architectuur en capaciteiten van open-source LLMs begrijpen.
LLMs aanpassen en afstellen voor bedrijfstaken.
AI-agents implementeren met behulp van LangChain en Hugging Face.
LLM-gebaseerde agents integreren in zakelijke workflows.
Deze door een instructeur geleide, live training op locatie (online of ter plekke) is bedoeld voor geavanceerde robotica-ingenieurs, AI-onderzoekers en automatiseringsspecialisten die AI-gedreven autonome robotische systemen 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 in de besluitvorming en automatisering van robotica te begrijpen.
AI-gedreven navigatie en obstakelvermijding te implementeren.
Mens-AI-samenwerkende robotische systemen te ontwikkelen.
AI-gedreven waarnemings- en besturingsystemen in robots te implementeren.
Dit door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is gericht op financiële professionals, risico-analisten en AI-ingenieurs op intermediair niveau die AI-gestuurde oplossingen willen ontwikkelen en implementeren voor financiële automatisering en fraudeopsporing.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De rol van AI in financiële automatisering en fraudeopsporing begrijpen.
AI-modellen bouwen voor het opsporen van frauduleuze transacties.
Machine learning gebruiken voor real-time risico-evaluatie.
Deze door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is gericht op beginnende tot gevorderde customer service professionals, chatbot ontwikkelaars en automatiseringsteams die AI-gestuurde oplossingen willen implementeren voor klantondersteuning en serviceautomatisering.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De basisprincipes van AI-gestuurde klantondersteuning te begrijpen.
AI-chatbots te ontwikkelen en te integreren voor het afhandelen van klantvragen.
NLP en machine learning te gebruiken om chatbot-interacties te verbeteren.
AI-agenten in real-world klantondersteuningsapplicaties te implementeren.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op gezondheidsprofessionals en AI-ontwikkelaars op tussen- en gevorderd niveau die AI-gestuurde gezondheidsoplossingen willen implementeren.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek begrijpen.
AI-modellen ontwikkelen voor medische beeldanalyse en voorspellende diagnostiek.
AI integreren met elektronische patiëntendossiers (EPD) en klinische werkstromen.
Nalaten van de gezondheidsregelgeving en ethische AI-praktijken waarborgen.
Deze door instructeurs geleide, live-training op Antwerpen (online of ter plekke) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en UI/UX ontwerpers op beginners- tot gevorderdenniveau die willen leren hoe ze AI-aangedreven virtuele assistenten kunnen bouwen, optimaliseren en implementeren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Effectieve conversatie-AI workflows en UI/UX interfaces te ontwerpen.
AI-gedreven natural language processing (NLP) modellen te implementeren.
AI-assistenten te integreren met APIs en derde-partijplatforms.
AI-assistenten te implementeren en te onderhouden voor toepassingen in de echte wereld.
Mistral AI is een krachtige familie van open-source en bedrijfsgerichte AI-modellen voor taal-, multimodale en agentgebaseerde toepassingen.
Deze instructeurgeleide live-training (online of op locatie) is gericht op professionals op intermediair tot geavanceerd niveau die AI-agents willen bouwen, implementeren en beheren met behulp van de Mistral Medium 3-, Le Chat Enterprise- en Devstral-modellen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
De architectuur en mogelijkheden van Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise en Devstral te begrijpen.
AI-agents te ontwerpen en te implementeren met behulp van Mistral-modellen voor bedrijfs- en ontwikkelaarsgebruiksscenario's.
Coderingssystemen, connectors en bedrijfsdata in te voeren in agentwerkstromen.
Prestatie, kosten en naleving te optimaliseren voor Mistral-aangedreven agents.
Formaat van de cursus
Interactieve colleges en discussies.
Veel oefeningen en praktijk.
Handson implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusanpassing
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op 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.
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.
Deze door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde professionals die de technieken willen beheersen voor het implementeren en beheren van AI-agenten in productieomgevingen.
Na deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Schaalbare AI-deploymentslijnen ontwerpen en implementeren.
Tools zoals Docker en Kubernetes gebruiken om AI-agenten te containeriseren en te orchestreren.
AI-agenten in productieomgevingen bewaken en optimaliseren.
CI/CD-workflows voor AI-agentdeployments implementeren.
Nalieten aan veiligheids- en gegevensbeheerverplichtingen.
Deze door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde AI-professionals die de technieken van versterkend leren willen meesteren en deze willen implementeren voor het trainen van AI-agenten om complexe problemen op te lossen.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De kernprincipes van versterkend leren en Markov Decision Processes (MDPs) te begrijpen.
RL-algoritmen zoals Q-Learning, SARSA en Deep Q-Networks (DQN) te ontwerpen en te implementeren.
Framework zoals OpenAI Gym en RL-bibliotheken te gebruiken voor praktische toepassingen.
AI-agenten te trainen om echte, meervoudige stappen besluitproblemen op te lossen.
Uitdagingen zoals het evenwicht tussen exploratie en exploitatie en convergentie in RL-training aan te pakken.
Deze door een instructeur geleide live training op locatie (online of ter plaatse) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en automatiseringsspecialisten op tussenniveau die agentische capaciteiten willen integreren in AI-ondersteunde toepassingen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
De principes van agentische AI en autonome besluitvorming begrijpen.
Doelgerichte AI-agenten implementeren met zelfoptimaliserende technieken.
Multi-agent samenwerking integreren voor complexe probleemoplossing.
AI-mensinteractie verbeteren via aanpasbare gebruikerservaringen.
Agentische AI-modellen implementeren in echte toepassingen.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Antwerpen (online of ter plaatse) is gericht op AI-professionals op gevorderd niveau die de vaardigheden willen beheersen om MAS te ontwerpen, bouwen en implementeren om complexe, real-world problemen op te lossen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de principes van multi-agent systeemarchitecturen.
Implementeer strategieën voor communicatie, coördinatie en besluitvorming in MAS.
Pas de speltheorie toe om agentinteracties te modelleren en conflicten op te lossen.
Maak gebruik van frameworks zoals JADE om schaalbare MAS-oplossingen te creëren.
Pak uitdagingen aan zoals schaalbaarheid, vertrouwen en opkomend gedrag in MAS.
Amazon Bedrock AgentCore biedt de infrastructuur om multi-agentensystemen te ontwerpen, te orchestreren en te beheren, waardoor samenwerking, specialisatie en geavanceerde automatiseringpatronen mogelijk worden tussen meerdere AI-gestuurde entiteiten.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde praktijkers die willen leren om multi-agentensystemen te ontwerpen, te implementeren en te optimaliseren met behulp van de orkestratie- en governancefuncties van AgentCore.
Op het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De principes en architecturen van multi-agentensystemen te begrijpen.
Orchestratiestrategieën te ontwerpen voor samenwerking tussen agents.
Communicatie- en onderhandelingsprotocollen tussen agents te implementeren.
Schaalbare, ondernemingsklaare multi-agentoplossingen te implementeren met behulp van AgentCore.
Opzet van de cursus
Interactieve lezingen en discussies.
Praktische oefeningen met de orkestratiefuncties van AgentCore.
Casestudies van bedrijfsmatige multi-agenttoepassingen.
Opties voor cursusaanpassing
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde professionals die veilige en nalevende agentwerkstromen willen bouwen met behulp van CrewAI in ondernemingsomgevingen.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
Veilige en auditbare werkstromen te ontwerpen die meerdere agents betreffen.
Gegevensprivacystrategieën te implementeren binnen autonome systemen.
Logboeken, governance en nalevingmechanismen te integreren.
Veilige CrewAI-gebaseerde systemen in productieomgevingen te implementeren en te monitoren.
Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is gericht op gevorderde professionals die multi-agentensystemen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van Agentic AI-frameworks.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De principes van Agentic AI in multi-agentomgevingen begrijpen.
AI-gestuurde agents ontwikkelen die autonoom met elkaar interageren.
Versterkte leertraining implementeren voor aanpasbaar AI-gedrag.
Samenwerking en competitie in multi-agentensystemen optimaliseren.
Agentic AI toepassen in robotica, gaming en bedrijfsautomatisering.
Dit door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of ter plaatse) is bedoeld voor businessanalisten, RPA-ontwikkelaars en AI-professionals op intermediair niveau die de kracht van AI-agents willen benutten voor de automatisering van bedrijfsprocessen.
Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:
De rol van AI-agents in de automatisering van bedrijfsprocessen begrijpen.
Kansen voor automatisering identificeren in belangrijke bedrijfsdomeinen.
AI-gestuurde oplossingen ontwikkelen voor klantenservice, financiële en supply chain workflows.
AI-agents integreren met bestaande RPA- en bedrijfssystemen.
AI-automatisatiestrategieën evalueren en optimaliseren voor efficiëntie.
AgentCore vereenvoudigt het proces van het bouwen, verbeteren en bewaken van volledig beheerde AI-agents door een geïntegreerde suite van diensten te bieden die zijn afgestemd op schaalbare implementaties.
Deze instructiegeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op beginners tot midden-niveau specialisten die praktijkervaring willen opdoen met het maken van productieklare AI-agents met AgentCore.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
De kernfuncties van AgentCore voor AI-agentontwikkeling te begrijpen.
Eenvoudige AI-agents te ontwerpen en te configureren met beheerde diensten.
Werkprocessen te integreren om de functionaliteit van agents te verbeteren.
AI-agents voor productieomgevingen te implementeren en te bewaken.
Cursusopzet
Interactieve les en discussie.
Praaktikken met AgentCore-diensten.
Geguide oefeningen van concept tot implementatie.
Cursus Aanpassingsmogelijkheden
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te bespreken.
Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plekke) is bedoeld voor interim-geavanceerde bedrijfs- en AI-professionals die intelligente, specifieke bedrijfsagents willen maken met behulp van CrewAI.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Het ontwerp van CrewAI en zijn relevante in bedrijfsgebruiksscenario's te begrijpen.
Bedrijfsgerichte agents te maken met behulp van rollen, hulpmiddelen en geheugen.
Agententeams te bouwen die samenwerken om bedrijfsworkflows uit te voeren.
CrewAI toe te passen in praktische scenario's zoals financiën, marketing en klantenservice.
Vertex AI Agent Builder is een no-code/low-code omgeving voor het creëren van gecentreerde agents die generatieve modellen combineren met retrieval-augmented generation (RAG), waardoor teams snel agents kunnen bouwen die bedrijfsgegevens en zoekopdrachten gebruiken om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te verstrekken.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor praktijkers op intermediair niveau die smart agents willen ontwerpen, configureren en implementeren met behulp van Vertex AI Agent Builder en RAG-patronen.
Op het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Gecentreerde agent-workflows te ontwerpen met behulp van Agent Builder.
RAG-pipelines te implementeren met zoekopdrachten en vectoropslag.
Bedrijfsgegevensbronnen veilig te integreren voor opvragen.
Agentgedrag te evalueren en te itereren met behulp van testen en metriek.
Formaat van de cursus
Interactieve lezingen en discussies.
Handson-labs met behulp van Vertex AI Agent Builder en RAG-componenten.
Projectgerichte oefeningen om agents te bouwen en te verfijnen.
Cursusaanpassingsopties
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
AutoGen is een open-source framework van Microsoft voor het bouwen van multi-agent applicaties die LLMs, tools, geheugen en gebruikersinteractie gebruiken.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en architecten op geavanceerd niveau die graag diep aangepaste agenten ontwerpen en implementeren met behulp van de Python-gebaseerde API's, functie-oproepmogelijkheden en modulaire toolchains van AutoGen.
Tegen het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
Aangepaste agenten te ontwikkelen met rol-specifieke logica en tool-routing.
Dynamische workflows te bouwen met geavanceerde functie-oproepen en contextwisseling.
Geheugenmodules en planningframeworks binnen agententeams te implementeren.
Meerdere agenten fouttoestanden en adaptieve herstelmechanismen te beheren.
Opzet van de cursus
Interactieve lezingen en discussies.
Veel oefeningen en praktijk.
Handmatige implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.
AgentCore biedt geheugenpersistentie, een beveiligde code-interpreter en een browsergereedschap die AI-agenten in staat stellen om interactieve, dynamische en contextbewuste ervaringen te leveren.
Deze door een docent geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor technische praktijkgangers met een tussen- tot gevorderd niveau die AI-agenten willen ontwerpen en implementeren die in staat zijn tot langetermijn-contextretentie, op-het-vliegveld berekeningen en directe interactie met webgebruikersinterfaces.
Door het einde van deze training te halen, kunnen deelnemers:
AgentCore-geheugen implementeren voor staatvolle, contextbewuste workflows.
De beveiligde code-interpreter gebruiken voor dynamische berekeningen en transformaties.
Het browsergereedschap integreren voor real-time data-opslag en UI-interactie.
Interactieve agenten ontwerpen voor analytische, klantondersteunings- en onderzoeksscenario's.
Formaat van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Hand-on laboefeningen met AgentCore-geheugen en -gereedschappen.
Cases in analytische, automatiserings- en klantondersteuningscenario's.
Opties voor cursusaanpassing
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Dit instructeurgeleide, live training in Antwerpen (online of ter plaatse) is gericht op game-ontwikkelaars en AI-enthousiasten van middelbare niveau die willen leren hoe ze AI-agenten effectief in gaming-toepassingen kunnen integreren.
Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
De rol van AI-agenten in moderne gaming te begrijpen.
Beslissingsystemen te ontwikkelen met behulp van beslisbomen en eindige statemachine.
Zoekalgoritmen zoals A* te implementeren voor in-game navigatie.
Versterkende leermethoden toe te passen om aanpasbare AI-gedragingen te creëren.
AI-prestaties te optimaliseren voor real-time gaming-omgevingen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals met een gemiddeld tot gevorderd niveau die CrewAI systemen willen schalen, integreren met bedrijfstools en automatiseringsoplossingen willen inzetten in productieomgevingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Schaalbare multi-agent systemen ontwerpen met behulp van CrewAI.
Agents integreren met bedrijfstools zoals Slack, databases en API's.
Monitoring, loggen en diagnostiek implementeren voor agentgedrag.
CrewAI oplossingen in productieomgevingen deployen, beheren en schalen.
LLMs en autonome agentenframeworks zoals AutoGen en CrewAI veranderen de manier waarop DevOps-teams taken zoals wijzigingsvolgen, testgeneratie en alertbeoordeling automatiseren door menselijke samenwerking en besluitvorming te simuleren.
Deze instructor-geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde ingenieurs die DevOps-automatisatieworkflows willen ontwerpen en implementeren met behulp van grote taalmodellen (LLMs) en multi-agentensystemen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
LLM-gebaseerde agenten integreren in CI/CD-workflows voor slimme automatisering.
Testgeneratie, commitanalyse en wijzigingssamenvattingen automatiseren met behulp van agenten.
Meerdere agenten coördineren voor het beoordelen van alerten, het genereren van reacties en het geven van DevOps-advies.
Veilige en onderhoudbare agent-gebaseerde workflows bouwen met behulp van open-source frameworks.
Opzet van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en praktijk.
Hands-on implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde professionals die Agentic AI willen inzetten voor besluitvorming in complexe zakelijke en technische scenario's.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De principes van autonomie besluitvorming in AI begrijpen.
AI-agents ontwerpen en implementeren die met minimale menselijke tussenkomst opereren.
Agentic AI integreren in automatiseringswerkstromen en bedrijfsprocessen.
AI-gestuurde besluitvormingsprocessen optimaliseren voor efficiëntie en schaalbaarheid.
Naar naleving, veiligheid en ethische overwegingen zorgen in AI-autonomie.
Dit instructeurgeleide, live training in Antwerpen (online of ter plaatse) is gericht op professionals van middelbare niveau die dieper willen duiken in de ontwerp- en ontwikkeling van autonome agents voor praktische toepassingen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
Het basisprincipe van autonome agents begrijpen.
Echte toepassingen van autonome AI-agents onderzoeken.
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.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op gevorderde professionals die willen ontwerpen en implementeren van aangepaste multi-agent-systeem met complexe werkstromen, gebeurtenistriggers en tool-integraties.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Aangepaste AI-agenten ontwerpen en bouwen met gespecialiseerde rollen en gereedschappen.
AutoGen Studio is een visuele omgeving voor het creëren en beheren van LLM-gebaseerde multi-agent workflows zonder dat code nodig is.
Deze door instructeurs geleide live-training (online of ter plekke) is bedoeld voor beginners tot gemiddeld niveau business- en innovatieprofessionals die AutoGen Studio willen gebruiken om agentinteracties voor interne automatisering of AI-versterkte productontwikkeling visueel te ontwerpen, te testen en te verfijnen.
Na deze training kunnen deelnemers:
Multi-agent workflows maken met behulp van een no-code interface.
Agentrollen, prompts en doelen definiëren met AutoGen Studio.
Berichtstroom tussen agents visualiseren en beheren.
Foutoplossing en contextverfining in agentlogica integreren.
Opzet van de cursus
Interactieve colleges en discussies.
Veel oefeningen en praktijk.
Handson implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursus aanpassing
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
AgentCore biedt ingebouwde identiteits-, observabiliteits- en nalevingsfuncties die organisaties in staat stellen om AI-agents verantwoord in zakelijke omgevingen te implementeren.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde beoefenaars die veilige, controleerbare en nalevingsconforme AI-agentensystemen willen ontwerpen en beheren met behulp van Amazon Bedrock AgentCore.
Op het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Ondernemingsidentiteit en toestemmingmodellen voor agents implementeren.
Observabiliteit inschakelen via gestructureerd loggen, metrieken en tracing.
Nalevingscontroles toepassen om in lijn te komen met regelgevingskaders.
Agentactiviteit controleren en veilige sessie-niveau controles onderhouden.
Formaat van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Hands-on labs met AWS-beveiligings- en monitoringtools.
Casusstudies in gereguleerde zakelijke omgevingen.
Opties voor cursusaanpassing
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals op intermediair niveau die de samenwerking van op afstand werkende teams willen optimaliseren met behulp van AI-gepowerde workflows en Read AI analytics.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Compleet remote team meeting workflows ontwerpen met behulp van Read AI.
Follow-ups en documentatie automatiseren om de overlast van vergaderingen te verminderen.
AI-samenvattingen gebruiken voor zowel synchroon als asynchroon samenwerken.
Team engagement en verantwoordelijkheid volgen via Read AI inzichten.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op intermediair tot geavanceerd niveau die Read AI willen integreren met platformen zoals Slack, CRM-systeem en Notion om workflows te automatiseren en de team-efficiëntie te verbeteren.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Read AI verbinden met Slack, Salesforce, Notion en vergelijkbare hulpmiddelen.
De levering van vergaderingsoverzichten en actiepunten over platformen automatiseren.
Read AI gegevens synchroniseren met CRM-systeem en taakplannen.
Integratieproblemen oplossen en configuraties optimaliseren voor teambehoeften.
AgentCore Runtime & Gateway is een AWS-servicekoppelingspaar voor het inpakken, implementeren en veilig beschikbaar maken van AI-agenten met gestroomlijnde integraties met externe systemen.
Deze door een docent geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor teams op tussenniveau die willen overstappen van agentprototypen naar productie door de AgentCore Runtime te meesteren voor implementatie en de Gateway voor veilige verbindingen en API-integratie.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
AgentCore Runtime-omgevingen opzetten en agenten inpakken voor implementatie.
Agenten via de Gateway blootstellen met geverifieerde, snelheidsbeperkte eindpunten.
Externe hulpmiddelen en API's integreren in agentwerkstromen met behulp van stabiele contracten.
Observabiliteit, logboeken en gebruikersmonitoring instrumenteren voor productiebedrijf.
Opzet van de cursus
Interactieve colleges en discussies.
Praktische oefeningen met Runtime-implementaties en Gateway-integraties.
Praktische oefeningen met nadruk op betrouwbaarheid, veiligheid en uitrol.
Opties voor cursusaanpassing
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.
AutoGen voor Enterprise AI-automatisering is een praktijkgerichte cursus gericht op het implementeren van schaalbare, intelligente agentsystemen om complexe zakelijke processen te automatiseren met behulp van de AutoGen framework.
Deze instructiegeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op middelbare tot gevorderde AI-professionals die multi-agent-architecturen willen implementeren op ondernemingsplatforms en -processen met behulp van de AutoGen framework.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Ondernemingswerkstromen te ontwerpen en te automatiseren met behulp van AutoGen en LLM-agents.
AutoGen te integreren met LangChain voor geavanceerde orkestratie en contextafhandeling.
RAG-pipelines op te bouwen en ondernemingsgegevens te verbinden voor contextuele automatisering.
Agents te verbinden met ondernemingsplatforms zoals Slack, Jira en SharePoint.
AutoGen-implementaties in productieomgevingen te schalen en te monitoren.
Cursusopzet
Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en praktijk.
Praktijkgerichte implementatie in een live-lab omgeving.
Cursusaanpassingsmogelijkheden
Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te regelen.
Devstral is een open-source framework ontworpen voor het bouwen en uitvoeren van codering agents die kunnen interageren met codebases, ontwikkelaarshulpmiddelen en API's om de engineering-productiviteit te vergroten.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op ML-engineers op tussen- en gevorderd niveau, teams die zich bezighouden met ontwikkelaarshulpmiddelen, en SREs die Devstral willen gebruiken om codering agents te ontwerpen, implementeren en optimaliseren.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
Devstral instellen en configureren voor de ontwikkeling van codering agents.
Agentische workflows ontwerpen voor het verkennen en aanpassen van codebases.
Coding agents integreren met ontwikkelaarshulpmiddelen en API's.
Beste praktijken implementeren voor veilige en efficiënte agent-deployments.
Formaat van de cursus
Interactieve colleges en discussies.
Veel oefeningen en praktijk.
Handson-implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusanpassing
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze door instructeurs geleide, live training in Antwerpen (online of ter plekke) is gericht op beginnende professionals die willen begrijpen hoe AI-agents werken en hun eigen interactieve chatbot-systemen willen bouwen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De basisprincipes van AI-agents en hun toepassingen begrijpen.
De principes van natural language processing (NLP) verkennen.
Een conversatieverloop voor een chatbot ontwerpen.
Een functionele chatbot ontwikkelen met Python en gerelateerde tools.
De chatbot implementeren om te interageren met echte gebruikers.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op professionals met een tussenniveau die bedrijfs- en technische workflows willen automatiseren met behulp van CrewAI via real-world use cases en tool-integraties.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Het ontwerp en de kernprincipes van CrewAI begrijpen.
Workflows ontwerpen die betrokken zijn bij meerdere samenwerkende agents.
CrewAI integreren met APIs, tools en externe systemen.
Echte automatiseringsgevallen implementeren en orchestreren.
Deze door instructeurs geleide, live training in Antwerpen (online of ter plaatse) is bedoeld voor bedrijfsprofessionals op intermediair niveau die Grok AI willen gebruiken voor bedrijfsanalyses, workflowautomatisering en verbetering van de productiviteit.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De mogelijkheden en toepassingen van Grok AI in het bedrijfsleven begrijpen.
Grok AI gebruiken voor marktonderzoek en concurrentieanalyse.
Routine bedrijfstaakken automatiseren met behulp van AI-gebaseerde workflows.
AI-gegenereerde inzichten gebruiken voor strategische besluitvorming.
Teamwerk en productiviteit verbeteren met Grok AI.
Deze door instructeurs geleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende professionals die de basis wil begrijpen en eenvoudige AI-agenten willen creëren voor praktische toepassingen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De basisconcepten van AI-agenten te begrijpen.
Verschillende soorten AI-agenten en hun toepassingen te identificeren.
Basale AI-agenten te ontwerpen en te implementeren voor praktische taken.
Tools en frameworks te verkennen voor het bouwen van AI-agenten.
Deze door een instructeur geleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is gericht op beginnende professionals die de basisprincipes van CrewAI willen verkennen en eenvoudige multi-agentensystemen willen bouwen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De architectuur en ontwerpprincipes van CrewAI begrijpen.
Rollen, taken en stromen binnen een bemanning van agenten definiëren.
Samenwerkende workflows creëren met behulp van het CrewAI-framework.
Basis multi-agentenscenario's bouwen, testen en uitvoeren.
Amazon Bedrock AgentCore is een ondernemingsgereed framework voor het bouwen, implementeren en schalen van AI-agenten met geïntegreerde ondersteuning voor geheugen, observabiliteit en veilige identiteitsbeheer.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op ingenieurs en architecten op het tussen- en geavanceerd niveau die agentische AI-systemen willen ontwerpen, beveiligen en bedienen met behulp van AWS Bedrock AgentCore.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De architectuur en componenten van AgentCore te begrijpen.
AI-agenten te implementeren en te beheren met Runtime en Gateway.
Persistentie van het geheugen en toestandsgebonden interacties in te voeren.
Identiteits-, observabiliteit- en nalevingscontroles toe te passen.
Meerdere agenten voor bedrijfsmatige workflows te ontwerpen.
Formaat van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Hands-on AWS lab-sessies met AgentCore.
Pratische oefeningen met implementatie- en monitoringsscenario's.
Aanpassingsopties voor de cursus
Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.
Dit instructeurgeleide, live training in Antwerpen (online of op locatie) is gericht op beginnende professionals die de mogelijkheden, use cases en potentiële toepassingen van Grok AI willen begrijpen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Te begrijpen wat Grok AI is en hoe het verschilt van andere chatbots.
De belangrijkste kenmerken en functionaliteiten van Grok AI te verkennen.
Effectief met Grok AI te interacteren voor persoonlijk en zakelijk gebruik.
Grok AI in te zetten voor productiviteit, creativiteit en probleemoplossing.
De ethische overwegingen en beperkingen van AI-chatbots te herkennen.
Het opbouwen van LLM-agentensystemen met AutoGen is een praktijkgericht cursus dat zich richt op het ontwikkelen van multi-agentensystemen met behulp van het AutoGen-kader van Microsoft voor grote taalmodellen (LLMs).
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI- en automatisatieprofessionals op tussenniveau die multi-agentensystemen willen ontwerpen, implementeren en orkestreren met behulp van AutoGen met Python en LLMs.
Na voltooiing van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Multi-agentarchitecturen ontwerpen met behulp van het AutoGen-kader.
Agentrollen, vaardigheden en coördinatiegedragingen configureren.
Function-calling en geheugenbeheer gebruiken voor agentinteracties.
Python-gebaseerde LLM-agentenwerkstromen bouwen en testen voor echte gebruiksscenario's.
Opzet van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en praktijk.
Praktijkimplementatie in een live-labomgeving.
Aanpasbare opties voor de cursus
Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende professionals die willen leren hoe ze Read AI kunnen gebruiken om vergaderingsnotulen vast te leggen, sleutelinzichten te extraheren en actiepunten te genereren met zo min mogelijk handmatige inspanningen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
Read AI instellen en configureren voor vergaderingen op verschillende grote platforms.
Vergaderingsnotulen automatisch genereren en actiepunten identificeren.
De door Read AI geboden inzet- en sentimentanalyse interpreteren.
Notulen delen, bewerken en effectief organiseren voor teamcollaboratie.
Deze 1-daagse workshop, ontworpen voor ontwikkelaars, datawetenschappers en AI-enthousiastelingen, helpt u de kracht van agentische AI-systemen te begrijpen en te benutten met behulp van AutoGen v0.4.
Door een mix van praktische oefeningen en praktische demonstraties, leert u hoe u multi-agent applicaties kunt bouwen, beheren en implementeren die worden aangedreven door Large Language Models (LLMs).
Aan het einde van de cursus verkrijgt u een stevige basis in de gelaagde architectuur van AutoGen, beheerst u de asynchrone communicatie tussen agents en onderzoekt u praktische toepassingen en beste praktijken voor het ontwikkelen van schaalbare en intelligente LLM-gestuurde applicaties.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Getuigenissen (4)
De mix van theorie en praktijk en van hoge- en lagenniveau perspectieven
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Cursus - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Automatisch vertaald
Pratische oefeningen
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Cursus - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Automatisch vertaald
Trainers die vragen ter plekke beantwoorden.
Adrian
Cursus - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
AI Agents training cursus in Antwerpen, AI Agents opleiding cursus in Antwerpen, Weekend AI Agents cursus in Antwerpen, Avond AI Agents training in Antwerpen, AI Agents instructeur geleid Antwerpen, Avond AI Agents cursus in Antwerpen, Weekend AI Agents training in Antwerpen, AI Agents boot camp in Antwerpen, AI Agents een op een training in Antwerpen, AI Agents trainer in Antwerpen, AI Agents instructeur geleid in Antwerpen,AI Agents lessen in Antwerpen, AI Agents instructeur in Antwerpen, AI Agents on-site in Antwerpen, AI Agents een op een opleiding in Antwerpen, AI Agents privé cursus in Antwerpen, AI Agents op locatie in Antwerpen, AI Agents coaching in Antwerpen
