Cursusaanbod

Inleiding tot Agentic AI

  • Definieren van agentic mogelijkheden in AI
  • Belangrijkste verschillen tussen traditionele en agentic AI-agents
  • Gebruiksvoorbeelden van agentic AI in diverse sectoren

Ontwikkelen van doelgerichte AI-agents

  • Begrijpen van autonoom doelstellingen stellen en prioritering
  • Implementeren van reinforcement learning voor zelfverbetering
  • Fijnafstellen van AI-agent gedrag op basis van feedbackloops

Multi-agent samenwerking en coördinatie

  • Bouwen van AI-agents die samenwerken en communiceren
  • Taakdelegatie en roltoewijzing in agentic systemen
  • Praktische voorbeelden van multi-agent teamwork

Adaptieve AI-mens interactie

  • Personaliseren van AI-antwoorden op basis van gebruedrag
  • Contextbewustzijn en dynamisch besluitvatten
  • UX ontwerpen voor intelligente en responsieve AI-agents

Implementeren van Agentic AI in toepassingen

  • Integreren van agentic AI met APIs en derde-partij tools
  • Zorgen voor schaalbaarheid en efficiëntie in AI-implementaties
  • Case studies van succesvolle agentic AI-implementaties

Ethische overwegingen en uitdagingen

  • Balanceren tussen autonomie en controle in AI-agents
  • Afhandelen van AI-vooroordeelden en etische zorgen
  • Reguliere kaders voor autonome AI-systemen

Toekomstige trends in Agentic AI

  • Opkomende ontwikkelingen in AI-autonomie
  • Uitbreiden van agentic mogelijkheden met nieuwe technologieën
  • Voorspellingen voor AI-dreven automatisering en besluitvatten

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basis kennis van AI-agents en automatisering
  • Ervaring met Python-programmering
  • Inzicht in API-gebaseerde AI-integraties

Doelgroep

  • AI-ontwikkelaars die autonome systemen versterken
  • Automatisatieingenieurs die AI-dreven werkprocessen optimaliseren
  • UX-designers die mens-agent interactie verbeteren
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën