Cursusaanbod

Inleiding tot AI

  • Wat is Kunstmatige Intelligentie?
  • Sleutelmijlpalen in de ontwikkeling van AI
  • AI versus Machine Learning versus Deep Learning
  • Soorten AI: Narrow AI, General AI en Superintelligente AI

Fundamentele AI-concepten

  • Data, algoritmen en modellen
  • Fundamenten van Machine Learning: supervised, unsupervised en reinforcement learning
  • Basisprincipes van neurale netwerken en Deep Learning
  • Overzicht van Natural Language Processing (NLP)

Toepassingen van AI in de echte wereld

  • AI in gezondheidszorg, financiën, detailhandel en vervoer
  • Intelligente virtuele assistenten en chatbots
  • AI in zakelijke analyse en besluitvorming

Data voorbereiden voor AI

  • Datakwaliteit en preprocessing
  • Gestructureerde versus ongestructureerde data
  • Data-ethiek en -vooringenomenheden
  • Data-inwinning en -labeling methoden

AI-ethiek en bestuur

  • Ethische zorgen in AI-ontwikkeling
  • Vooroordelen in AI-modellen en algoritmen
  • Regelgevingskaders en bestuur in AI
  • AI-aansprakelijkheid en transparantie

AI-hulpmiddelen en -technologieën

  • Overzicht van populaire AI-kaders
  • Inleiding tot AI-platforms (Google AI, Microsoft Azure, IBM Watson)
  • Basisprincipes van automatisering en RPA (Robotic Process Automation)

Risico's, beveiliging en uitdagingen in AI

  • Beveiligingsuitdagingen in AI-systemen
  • Risico's van overmatige afhankelijkheid van AI
  • Socio-economische impact van de implementatie van AI
  • Prestatieproblemen en -monitoring van AI-modellen

Voorbereiding op het BCS-examen en oefeningen

  • BCS-examenformaat en structuur
  • Voorbeeldvragen en practice quizzes
  • Kerngebieden om te focussen op voor het examen
  • Tips en strategieën voor de eindpreparatie

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Geen voorkennis vereist

Doelgroep

  • IT-professionals
  • Zakelijke analisten
  • Projectmanagers
 7 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën