AI Agents Trainingen in Brugge

Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (online of op locatie) is gericht op AI-ingenieurs op gevorderd niveau, robotics-ontwikkelaars en automatiseringsspecialisten die DeepSeek willen inzetten voor het bouwen van intelligente AI-agenten en autonome systemen.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De architectuur en mogelijkheden van DeepSeek AI-modellen te begrijpen.
• DeepSeek te integreren in AI-agenten voor besluitvorming en automatisering.
• Versterkende leertechnieken toe te passen voor het trainen van autonome systemen.
• Door AI aangedreven autonome agenten in te zetten in real-world 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-geactiveerde automatisering combineert de flexibiliteit van no-code platforms met de intelligentie van grote taalmodellen en autonome agents om schaalbare, intelligente systemen te creëren.

Deze instructeur-led, live training (online of op locatie) is gericht op professionals met een tussenliggend niveau die willen ontwerpen, bouwen en optimaliseren van automatiseringspipelines versterkt door AI-besluitvorming, orkestratie en zelf-uitvoering.

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

• No-code automatiseringsworkflows te ontwerpen die versterkt worden door AI-interpretatie en -reacties.
• Prompt chaining, webhook-triggers en APIs te gebruiken om schaalbare logische flows te bouwen.
• Intelligente apps te creëren die services verbinden en data autonoom interpreteren.
• AI-agents te begrijpen, ontwerpen en implementeren die in staat zijn tot doelgerichte actieplanning en -uitvoering.

Format van het Cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-lab omgeving.

Cursus Customization Options

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem 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.

Edge & Lightweight Agents is een praktische cursus gericht op het implementeren van agente AI workloads op middelen met beperkte bronnen. De deelnemers leren hoe ze lichte agents kunnen bouwen, optimaliseren en beheren die in staat zijn tot lokale redenering en inferentie, waardoor snelheid, privacy en betrouwbaarheid worden verbeterd in gedistribueerde omgevingen. De cursus legt de nadruk op prestatietuning, low-latency design en hardware-software integratie.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plekke) is gericht op middel-avanterhoog niveau professionals die wensen om on-device agente systemen te implementeren en optimaliseren met behulp van Python en edge AI frameworks.

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

• De architectuur en uitdagingen begrijpen van het draaien van agente AI op edge apparaten.
• Lichtgewicht agent loops ontwerpen die geschikt zijn voor beperkte omgevingen.
• Lokale inferentie implementeren met TensorFlow Lite, PyTorch Mobile en ONNX.
• Agents integreren met sensoren, actuatoren en IoT platforms.
• Prestaties, energieverbruik en latentie optimaliseren voor real-time bedrijfsvoering.

Format van de cursus

• Interactieve lezing en praktische demonstraties.
• Handson ontwikkeling in lokale of geëmuleerde omgevingen.
• Projectgericht leren en begeleide implementatie-oefeningen.

Cursusaanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om in te plannen.

Deze door instructeurs geleide live-training in Brugge (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 Brugge (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.

Deze cursus gaat in op het ontwerp, coördinatie en implementatie van multi-agent systemen (MAS) met behulp van Python. De deelnemers leren hoe ze agenten kunnen bouwen die communiceren, samenwerken en zich aanpassen om gedeelde doelen te bereiken in complexe, dynamische omgevingen.

Dit instructeur-geloodste, live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een gevorderd niveau die multi-agent systemen willen ontwerpen en implementeren voor intelligente automatisering, simulatie en besluitvormingstoepassingen.

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

• De architectuur en principes van multi-agent systemen begrijpen.
• Agenten ontwikkelen die in staat zijn tot communicatie, coördinatie en onderhandeling.
• Gedistribueerde omgevingen implementeren voor agentinteracties.
• Versterkend leren en planning toepassen in multi-agent contexten.
• Coöperatief en competitief gedrag van agenten simuleren.
• Hybride werkstromen ontwerpen die mensen en intelligente agenten combineren.

Formaat van de Cursus

• Instructeur-geloodste lessen en live demonstraties.
• Hands-on oefeningen met open-source agentframeworks.
• Toepasbaar groepsproject dat een multi-agent scenario simuleert.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

Deze trainergeleide live-training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op tussenbezette financiële professionals, risicobeoefenaren en AI-ingenieurs die AI-gedreven oplossingen voor financiële automatisering en fraude detectie willen ontwikkelen en inzetten.

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

• De rol van AI in financiële automatisering en fraude detectie te begrijpen.
• AI-modellen voor de detectie van frauduleuze transacties op te bouwen.
• Machine learning te benutten voor real-time risico beoordeling.
• AI-geleide financiële monitoring systemen in te zetten.

Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (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 in Brugge (online of op locatie) is gericht op zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars op het niveau van gemiddeld tot gevorderd die AI-gedreven zorgoplossingen willen implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De rol van AI-agenten in zorg en diagnostiek begrijpen.
• AI-modellen ontwikkelen voor medische beeldanalyse en predictieve diagnostiek.
• AI integreren met elektronische patiëntendossiers (EPD) en klinische workflows.
• Compliance met zorgregels en ethische AI-praktijken waarborgen.

Deze door instructeurs geleide, live-training op Brugge (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.

Google Antigravity is een ontwikkelomgeving voor agente development die bedoeld is om autonome agenten te bouwen die in staat zijn tot plannen, redeneren, coderen en handelen met de multimodale mogelijkheden van Gemini 3.

Deze instructiegeleide live training (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde technische professionals die willen ontwerpen, bouwen en implementeren autonome agenten met Gemini 3 en de Antigravity omgeving.

Na het voltooien van deze training zijn de deelnemers voorbereid op:

• Autonome workflows bouwen die Gemini 3 gebruiken voor redeneren, plannen en uitvoeren.
• Agenten in Antigravity ontwikkelen die taken kunnen analyseren, code schrijven en interactie hebben met tools.
• Gemini-geïmplementeerde agenten integreren met enterprise systemen en APIs.
• Agentengedrag, veiligheid en betrouwbaarheid optimaliseren in complexe omgevingen.

Format van de cursus

• Expertdemonstraties gecombineerd met interactieve discussies.
• Handson experimenten met autonome agent development.
• Praktische implementatie met Antigravity, Gemini 3 en ondersteunende cloud tools.

Aanpassingsmogelijkheden van de cursus

• Als uw team specifieke domeingerelateerd gedrag of aangepaste integraties nodig heeft, neem dan contact met ons op om het programma aan te passen.

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 Brugge (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 Brugge (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 begeleide, live training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op middelbare AI-ontwikkelaars en automatisatiespecialisten die agentic mogelijkheden willen integreren in AI-gedreven toepassingen.

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

• De principes van agentic AI en autonoom besluitvatten te begrijpen.
• Doelgerichte AI-agents met zelfoptimalisatietechnieken te implementeren.
• Multi-agent samenwerking voor complex probleemoplossing te integreren.
• AI-mens interactie te verrijken door aanpasbare gebruikerservaringen.
• Agentic AI-modellen in praktische toepassingen te implementeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Brugge (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.

Deze instructeurgeleide, live training in Brugge (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde professionals die wensen om multi-agent systemen te ontwikkelen en te optimaliseren met behulp van Agentic AI-frameworks.

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

• De principes van Agentic AI in multi-agent omgevingen te begrijpen.
• AI-gedreven agenten te ontwikkelen die autonoom interacteren.
• Versterkend leren te implementeren voor aanpasbaar AI-gedrag.
• Multi-agent samenwerking en concurrentie te optimaliseren.
• Agentic AI toe te passen in robotica, gaming en bedrijfsautomatisering.

Dit door een instructeur geleide, live training in Brugge (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.

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.

Dit instructeurgeleide, live training in Brugge (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.

LLMs en autonome agentenframeworks zoals AutoGen en CrewAI herschrijven hoe DevOps-teams taken automatiseren, zoals wijzigingstracking, testgeneratie en alarmtriage, door menselijke samenwerking en besluitvorming te simuleren.

Dit instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ingenieurs die wensen om DevOps-automatisatieworkflows te ontwerpen en implementeren met behulp van grote taalmodellen (LLMs) en multi-agentensystemen.

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

• LLM-gebaseerde agenten in CI/CD-workflows te integreren voor slimme automatisering.
• Testgeneratie, commitanalyse en wijzigingssamenvattingen met behulp van agenten te automatiseren.
• Meerdere agenten te coördineren voor alarmtriage, responsgeneratie en DevOps-aanbevelingen.
• Beschermde en onderhoudbare agent-gedreven workflows te bouwen met open-source frameworks.

Cursusformaat

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Het hands-on implementeren in een live-labomgeving.

Aanpasbare cursusopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Dit instructeur-led, live training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die Agentele AI willen inzetten voor besluitvorming in complexe bedrijfs- en technische scenario's.

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

• De principes van autonome besluitvorming in AI te begrijpen.
• AI-agents te ontwerpen en implementeren die met minimale menselijke interventie opereren.
• Agentele AI in automatiseringsworkflows en bedrijfsystemen te integreren.
• AI-gedreven besluitvormingsprocessen te optimaliseren voor efficiëntie en schaalbaarheid.
• Naleving, veiligheid en ethische overwegingen in AI-autonomie te garanderen.

Dit instructeurgeleide, live training in Brugge (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.

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 Brugge (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 instructeurgeleide, live-training in Brugge (online of ter plekke) is gericht op beginners die willen begrijpen en eenvoudige AI-agents voor praktische toepassingen willen creëren.

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

• De basisprincipes van AI-agents te begrijpen.
• Verschillende types AI-agents en hun toepassingen te identificeren.
• Basis AI-agents voor praktische taken te ontwerpen en implementeren.
• Werkwijzen en frameworks voor het bouwen van AI-agents te verkennen.

Deze instructeur-geleide, live training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot gevorderde ontwikkelaars en cloudpraktici die Alibaba Cloud willen gebruiken om AI-agents te bouwen die taken kunnen automatiseren, vragen kunnen beantwoorden en verbinding kunnen maken met bedrijfssystemen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om: de architectuur van AI-agents op Alibaba Cloud te begrijpen, een eenvoudige agentworkflow te bouwen, een agent te koppelen aan bedrijfskennis en tools, en een agent te implementeren en te bewaken in een cloudomgeving.

Dit geavanceerde, praktische seminar is ontworpen voor softwareontwikkelaars, architecten, technische leidinggevenden, engineeringmanagers en leveringsteams die willen begrijpen hoe kunstmatige intelligentie de volledige levenscyclus van softwarelevering kan versnellen, van vereistenanalyse tot productiegerichte code.

Deze begeide, live training in Brugge (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en technische professionals op beginner-, tussen- of gevorderdniveau die Microsoft Azure willen gebruiken om AI-agents voor bedrijfsapplicaties te bouwen, testen en implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: de architectuur van AI-agents op Azure begrijpen, een werkende agent maken en configureren, agents koppelen aan zakelijke kennisbronnen, en agents evalueren en voorbereiden voor implementatie.

Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (online of ter plekke) is gericht op softwareontwikkelaars en DevOps-teams die OpenAI Codex CLI willen gebruiken om coderingstaken te automatiseren, code te reviewen en multi-step workflows vanaf de terminal uit te voeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Codex CLI installeren en configureren, taken uitvoeren via natuurlijke taal-prompt, goedkeuringsmodi beheren en integreren met Git en CI-pijplijnen.

This instructor-led, live training in Brugge (online or onsite) is aimed at developers who wish to use GitHub Copilot Agent Mode to build features autonomously, run tests, and manage larger coding tasks.

By the end of this training, participants will be able to activate Agent Mode, plan and iterate within the agent loop, execute terminal commands, and implement enterprise governance.

Deze door instructeurs geleide, live training in Brugge (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en leads die Cursor willen gebruiken om functies sneller te bouwen, over bestanden te refactoren en AI-werkstromen voor het hele team te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers navigeren met behulp van de Composer en agentmodus, code targetedelen met contextbewuste chat, teamwerkruimten implementeren en Cursor integreren met versiebeheer.

Deze door instructeurs geleide live training in Brugge (online of op locatie) is gericht op solution architects, AI-engineers, ontwikkelaars en technische productteams op middenniveau die Tencent ADP willen gebruiken om enterprise AI-agenten te bouwen met RAG, werkstroomautomatisering en operationele beveiligingsmaatregelen.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om: ADP-gebaseerde agenten te ontwerpen, kennis-pipelines te creëren, werkstromen en patronen voor meerdere agenten te orkestreren en productie-beveiligingsmaatregelen toe te passen.

Deze door instructeurs geleide live training in Brugge (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en technische professionals op beginner-, intermediate- en gevorderdenniveau die Google Cloud willen gebruiken om AI-agents te bouwen die taken kunnen automatiseren, tools kunnen gebruiken en met bedrijfsgegevens kunnen werken.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om: AI-agentconcepten uit te leggen, agents te bouwen met Vertex AI, agents te koppelen aan externe tools en gegevens, en agents te implementeren voor bedrijfsgebruikscases.

Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (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, ermee communiceren via meerdere platforms, gebruikmaken van meer dan 40 ingebouwde hulpmiddelen en implementeren op diverse back-ends.

Deze door een instructeur geleide, live training in Brugge (online of op locatie) is gericht op bedrijfsmedewerkers, operationele teams en technische professionals die Hermes Agent willen gebruiken om werk te automatiseren, herbruikbare AI-gedreven processen te creëren en de productiviteit van het team te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: de basisprincipes van Hermes Agent uitleggen, kernfuncties instellen en gebruiken, praktische workflows bouwen en goede operationele praktijken toepassen.

Deze door een instructeur geleide live training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars die Hermes Agent willen gebruiken om beveiligde lokale AI-werkflows voor codeondersteuning te ontwerpen en uit te voeren.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om: de concepten van Hermes Agent uit te leggen, beveiligde lokale agentomgevingen in te stellen, praktische coderingswerkflows te bouwen en veiligheids- en governancecontroles toe te passen.

Deze instructeur-geleide, live training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars en technische teams die Ollama en open modellen willen gebruiken om privé agentische AI-oplossingen op interne infrastructuur te bouwen en uit te voeren.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om: Ollama te installeren en configureren, open modellen lokaal te evalueren en uit te voeren, eenvoudige agentische en zoekgerichte workflows te maken, en beveiligings- en governancecontroles toe te passen voor gereguleerde omgevingen.

This instructor-led, live training in Brugge (online or onsite) is aimed at backend developers who wish to build MCP-compatible tool servers and integrate them with agent clients.

By the end of this training, participants will be able to implement MCP servers, connect them to Claude Code and OpenClaude, switch transports, and maintain an internal tool registry.

Deze door instructeurs geleide live training in Brugge (online of op locatie) is gericht op AI-professionals op beginner-, intermediate- of advanced-niveau die MCP willen gebruiken om AI-assistenten te verbinden met externe tools, gegevens en bedrijfsservices.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: MCP-concepten toelichten, belangrijke architectuurelementen identificeren, een basisintegratie opzetten en beste praktijken voor beveiliging toepassen.

Deze door instructeurs geleide live training in Brugge (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars en technische teams op beginnend tot gevorderd niveau die OpenAI API's willen gebruiken om AI-agents te bouwen die kunnen redeneren, hulpmiddelen kunnen gebruiken en meerstaps taken kunnen voltooien.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om: agentworkflows te ontwerpen, hulpmiddelen en externe data te koppelen, context en antwoorden te beheren, en agents te testen voor zakelijk gebruik.

Deze door instructeurs geleide live training in Brugge (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars en technische professionals op middel- tot geavanceerd niveau die OpenClaw willen gebruiken om praktische AI-assistenten te bouwen en uit te voeren die werk automatiseren via chat en tool-integraties.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn: OpenClaw te installeren en te configureren, een LLM-provider te koppelen, vaardigheden voor automatisering te gebruiken en aan te passen, en basisveiligheids- en operationele regels toe te passen.

Deze trainingscursus, begeleid door een instructor, in Brugge (online of ter plekke), is bedoeld voor senior developers die Pi willen gebruiken om lichte, aanpasbare terminal agent workflows te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnimators Pi installeren, uitbreiden met TypeScript-vaardigheden, workflows aanpassen aan teamstandaarden en extensies delen via npm.

Deze door instructeurs geleide live training in Brugge (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars die Pi Coding Agent willen gebruiken om code te genereren, wijzigingen te beoordelen en terminalgebaseerde ontwikkelingswerkstromen te stroomlijnen.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers: de concepten van Pi Coding Agent uitleggen, de tool effectief instellen en gebruiken, toepassen op praktische coderingstaken en veilige teamwerkstromen implementeren.

Deze instructiergebaseerde, live training in Brugge (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars die Windsurf willen gebruiken om functies via conversatie te bouwen, terminal-workflows in de IDE uit te voeren en het codebestand te refactoren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Cascade gebruiken voor navigatie, terminalcommando’s uitvoeren binnen de editor, voorspellende bewerkingen inzetten en Windsurf aanpassen voor eigen technologie stacks.