Building Secure and Responsible LLM Applications Training Cursus
LLM-toepassingsbeveiliging is de discipline van het ontwerpen, bouwen en onderhouden van veilige, betrouwbare en beleidsconforme systemen met behulp van grote taalmodellen.
Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars, architecten en productmanagers op tussen- en gevorderd niveau die risico's willen identificeren en verminderen die verbonden zijn met LLM-gevoede toepassingen, inclusief prompt-injectie, datalekken en ongefilterde uitvoer, terwijl zij beveiligingscontroles zoals invoervalidatie, mens-in-de-schakel-toezicht en output-guardrails integreren.
Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De kernkwetsbaarheden van LLM-gebaseerde systemen te begrijpen.
- Veilige ontwerpprincipes toe te passen op de LLM-toepassingsarchitectuur.
- Gebruik te maken van tools zoals Guardrails AI en LangChain voor validatie, filteren en veiligheid.
- Technieken zoals sandboxing, red teaming en mens-in-de-schakel-review te integreren in productieklassen pipelines.
Formaat van de cursus
- Interactieve colleges en discussies.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handmatige 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 dit te regelen.
Cursusaanbod
Overzicht van de LLM-architectuur en aanvalsobervlak
- Hoe LLMs worden gebouwd, gedeployd en via APIs benaderd
- Sleutelcomponenten in LLM-applicatiestacks (bijv., prompts, agents, geheugen, APIs)
- Waar en hoe veiligheidsproblemen optreden in de praktijk
Prompt Injectie en Jailbreak-aanvallen
- Wat prompt injectie is en waarom het gevaarlijk is
- Scenarios van directe en indirecte prompt injectie
- Jailbreaking-technieken om veiligheidsfilters te omzeilen
- Detectie- en verzwakkingstrategieën
Datalekken en Privacyrisico's
- Per ongeluk data-expositie via responsen
- Lekken van PII en misbruik van modelgeheugen
- Privacybewuste prompts ontwerpen en retrieval-augmented generation (RAG)
LLM-uitvoerfiltering en bescherming
- Gebruik van Guardrails AI voor inhoudsfiltering en validatie
- Uitvoerschemas en beperkingen definiëren
- Onveilige uitvoeren monitoren en loggen
Human-in-the-Loop en workflowbenaderingen
- Waar en wanneer menselijke toezicht moet worden ingevoerd
- Goedkeuringswachten, scoringsdrempels, reservehandelingen
- Vertrouwenscalibratie en de rol van verduidelijking
Veilige LLM App Design Patterns
- Least privilege en sandboxing voor API-oproepen en agents
- Snelheidsbeperking, throttling en misbruikdetectie
- Robuuste ketting met LangChain en promptisolatie
Naleting, Logboeken en Goovernance
- Zorg ervoor dat de uitvoeren van LLM's geauditeerd kunnen worden
- Spoorbaarheid en prompt/versiecontrole behouden
- Aanpassen aan interne beveiligingsbeleid en regulerende vereisten
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Een begrip van grote taalmodellen en promptgebaseerde interfaces
- Ervaring in het bouwen van LLM-applicaties met behulp van Python
- Vertrouwdheid met API-integraties en cloudgebaseerde implementaties
Doelgroep
- AI-ontwikkelaars
- Applicatie- en oplossingsarchitecten
- Technische productmanagers die werken met LLM-tools
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Building Secure and Responsible LLM Applications Training Cursus - Booking
Building Secure and Responsible LLM Applications Training Cursus - Enquiry
Building Secure and Responsible LLM Applications - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Advanced LangGraph: Optimization, Debugging, and Monitoring Complex Graphs
35 UrenLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Bouwen van Privé AI-werkstromen met Ollama
14 UrenDeze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op geavanceerd niveau die veilige en efficiënte AI-gestuurde workflows willen implementeren met behulp van Ollama.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- Ollama implementeren en configureren voor privé AI-verwerking.
- AI-modellen integreren in veilige bedrijfsworkflows.
- AI-prestaties optimaliseren terwijl gegevensprivacy wordt behouden.
- Bedrijfsprocessen automatiseren met on-premise AI-capaciteiten.
- Zorgen voor naleving van bedrijfsveiligheids- en governancebeleid.
Claude AI voor Workflow Automation en Productivity
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op beginner-niveau die Claude AI in hun dagelijkse workflows willen integreren om de efficiëntie en automatisering te verbeter
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Claude AI te gebruiken voor het automatiseren van repetitieve taken en het stroomlijnen van workflows.
- De persoonlijke en teamproductiviteit te verbeteren met AI-gestuurde automatisering.
- Claude AI te integreren met bestaande bedrijfstools en -platforms.
- AI-gestuurde besluitvorming en taakbeheer te optimaliseren.
Implementeren en Optimaliseren van LLMs met Ollama
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gemiddeld niveau die LLMs willen implementeren, optimaliseren en integreren met behulp van Ollama.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- LLMs opzetten en implementeren met behulp van Ollama.
- AI-modellen optimaliseren voor prestaties en efficiëntie.
- GPU-versnelling benutten voor verbeterde inferentiesnelheden.
- Ollama integreren in workflows en applicaties.
- De prestaties van AI-modellen in de gaten houden en onderhouden.
Fine-Tuning en het aanpassen van AI-modellen op Ollama
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde professionals die hun AI-modellen op Ollama willen verfijnen en aanpassen voor verbeterde prestaties en specifieke toepassingen binnen hun domein.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Een efficiënte omgeving in te richten voor het verfijnen van AI-modellen op Ollama.
- Datasetten voor te bereiden op het verfijnen van supervisie en versterkende leerprocessen.
- AI-modellen te optimaliseren voor prestaties, nauwkeurigheid en efficiëntie.
- Aangepaste modellen in productieomgevingen te implementeren.
- Modelverbeteringen te evalueren en de robuustheid te waarborgen.
Inleiding tot Google Gemini AI
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die AI-functionaliteiten in hun applicaties willen integreren met behulp van Google Gemini AI.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van grote taalmodellen.
- Stel GoOgle Gemini AI in en gebruik deze voor verschillende AI-taken.
- Implementeer tekst-naar-tekst- en afbeelding-naar-tekst-transformaties.
- Bouw eenvoudige AI-gestuurde applicaties.
- Ontdek geavanceerde functies en aanpassingsopties in Google Gemini AI.
Google Gemini AI voor Inhoudscreatie
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor makers van inhoud op gemiddeld niveau die Google Gemini AI willen gebruiken om de kwaliteit en efficiëntie van hun inhoud te verbeteren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de rol van AI bij het maken van content.
- Stel Google Gemini AI in en gebruik deze om inhoud te genereren en te optimaliseren.
- Pas tekst-naar-teksttransformaties toe om creatieve en originele inhoud te produceren.
- Implementeer SEO-strategieën met behulp van AI-gestuurde inzichten.
- Analyseer contentprestaties en pas strategieën aan met behulp van Gemini AI.
Google Gemini AI voor Transformatieve Klantenservice
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor klantenserviceprofessionals op gemiddeld niveau die Google Gemini AI willen implementeren in hun klantenserviceactiviteiten.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de impact van AI op de klantenservice.
- Stel Google Gemini AI in om klantinteracties te automatiseren en te personaliseren.
- Gebruik tekst-naar-tekst- en afbeelding-naar-tekst-transformaties om de service-efficiëntie te verbeteren.
- Ontwikkel AI-gestuurde strategieën voor real-time analyse van klantfeedback.
- Ontdek geavanceerde functies om een naadloze klantenservice-ervaring te creëren.
Google Gemini AI voor Data Analysis
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten van beginners tot gemiddeld niveau en zakelijke professionals die complexe data-analysetaken intuïtiever willen uitvoeren in verschillende industrieën met behulp van Google Gemini AI.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van Goluister naar Gemini AI.
- Verbind verschillende databronnen met Gemini AI.
- Verken gegevens met behulp van query's in natuurlijke taal.
- Analyseer datapatronen en leid inzichten af.
- Maak overtuigende datavisualisaties.
- Communiceer datagestuurde inzichten effectief.
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 UrenThis instructor-led, live training in België (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
Introductie tot Claude AI: Conversational AI en Business applicaties
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zakelijke professionals op beginner niveau, klantondersteuning teams en tech enthusiasts die de basisprincipes van Claude AI willen begrijpen en deze willen benutten voor zakelijke toepassingen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De mogelijkheden en use cases van Claude AI te begrijpen.
- Claude AI effectief op te zetten en ermee te communiceren.
- Bedrijfsworkflows te automatiseren met behulp van conversatie-AI.
- Klantbetrokkenheid en ondersteuning te verbeteren met AI-gestuurde oplossingen.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 UrenLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 UrenLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 UrenLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Aan de Slag met Ollama: Lokale AI-modellen Uitvoeren
7 UrenDeze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende professionals die Ollama willen installeren, configureren en gebruiken voor het uitvoeren van AI-modellen op hun lokale machines.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- De fundamenten van Ollama en zijn mogelijkheden begrijpen.
- Ollama instellen voor het uitvoeren van lokale AI-modellen.
- LLMs implementeren en interageren met behulp van Ollama.
- Prestatie en brongebruik optimaliseren voor AI-werkbelastingen.
- Toepassingen voor lokale AI-implementatie in verschillende sectoren verkennen.