Op maat gemaakte toegepaste kunstmatige intelligentie en LLM-engineering met Python Training Cursus
Overzicht van de cursus
Deze praktische training is bedoeld voor professionals met een achtergrond in datatechnologie die hun praktische vaardigheden in kunstmatige intelligentie, Python en grote taalmodellen willen uitbouwen. De cursus legt de nadruk op toepassingen in de echte wereld, waarbij gebruik, prompt-engineering en het bouwen van AI-gestuurde oplossingen aan bod komen. Deelnemers werken door middel van geleidelijke oefeningen van de kernconcepten tot het bouwen van inzetbare AI-werkstromen.
Vorm van de training
• Training op locatie in een leslokaal
• Instructiegedreven sessies met begeleidde oefeningen
• Interactieve discussies en casestudies uit de praktijk
• Dagelijkse praktische oefeningen
Leerdoelen
• Kernconcepten van AI en machine learning begrijpen die relevant zijn voor moderne toepassingen
• Pythonvaardigheden versterken voor AI-ontwikkeling en data-werkstromen
• Leren hoe grote taalmodellen werken en hoe ze effectief kunnen worden gebruikt
• Prompts ontwerpen en optimaliseren voor betrouwbare outputs
• End-to-end AI-oplossingen bouwen met behulp van API's en frameworks
• AI integreren in datatechnologie-pijplijnen
Cursusaanbod
Leerdooi van de cursus Trainingvoorstel
Dag 1 - Introductie tot AI en Python voor datawerkstromen
• Overzicht van het landschap van kunstmatige intelligentie en machine learning
• De rol van AI in moderne datatechnologie
• Herhaling van Python-fundamentals voor AI-toepassingen
• Werken met data met pandas en NumPy
• Introductie tot API's en het omgaan met JSON-gegevens
• Mini-oefening: laden en transformeren van datasets
Dag 2 - Machine Learning-fundamenten voor beoefenaars
• Concepten van supervised en unsupervised learning
• Feature engineering en technieken voor data-preparatie
• Basisprincipes van modeltraining met scikit-learn
• Modelevaluatie en prestatiemetrieken
• Introductie tot concepten van modeldeployment
• Praktische oefening: bouwen van een eenvoudig voorspellend model
Dag 3 - Introductie tot LLM's en Prompt Engineering
• Grote taalmodellen begrijpen en hoe ze werken
• Tokenisatie, contextvensters en beperkingen
• Principes en technieken voor prompt-ontwerp
• Zero-shot en few-shot prompting
• Strategieën voor het evalueren en itereren van prompts
• Praktische oefeningen in prompt-engineering
Dag 4 - Bouwen van AI-toepassingen met LLM's
• Gebruik van LLM-API's in Python
• Concepten voor gestructureerde outputs en function calling
• Het bouwen van chat- en taakgebaseerde toepassingen
• Introductie tot Retrieval Augmented Generation (RAG)
• LLM's verbinden met externe gegevensbronnen
• Mini-project: bouwen van een eenvoudige AI-assistent
Dag 5 - Inzetklaar maken van AI-oplossingen
• Ontwerpen van schaalbare AI-werkstromen
• AI integreren in datapijplijnen
• Monitoring en verbetering van modelprestaties
• Kostenoptimalisatie en strategieën voor API-gebruik
• Beveiligingsaspecten en verantwoorde AI
• Eindproject: bouwen van een end-to-end AI-oplossing
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Op maat gemaakte toegepaste kunstmatige intelligentie en LLM-engineering met Python Training Cursus - Boeking
Op maat gemaakte toegepaste kunstmatige intelligentie en LLM-engineering met Python Training Cursus - Navraag
Op maat gemaakte toegepaste kunstmatige intelligentie en LLM-engineering met Python - Consultancyaanvraag
Getuigenissen (2)
De instructeur was zeer beschikbaar om al mijn vragen te beantwoorden.
Caterina - Stamtech
Cursus - Developing APIs with Python and FastAPI
Automatisch vertaald
Instructeur ontwikkelt de training op basis van het tempo van de deelnemer
Farris Chua
Cursus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Automatisch vertaald
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Advanced LangGraph: Optimaliseren, Foutopsporing en Monitoring van Complexe Grafieken
35 UrenLangGraph is een framework voor het bouwen van toestandsbewuste, multi-actor LLM-toepassingen als samenstellbare grafieken met een duurzame toestand en controle over de uitvoering.
Deze door een docent geleide live training (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde AI-platformingenieurs, DevOps voor AI en ML-architecten die hun productieklassen LangGraph-systeem willen optimaliseren, debuggen, monitoren en beheren.
Na deze training kunnen de deelnemers:
- Complexe LangGraph-topologieën ontwerpen en optimaliseren voor snelheid, kosten en schaalbaarheid.
- Betrouwbaarheid ontwerpen met herhalingen, time-outs, idempotentie en herstel op basis van controlepunten.
- De uitvoering van grafieken tracen, de toestand inspecteren en productieproblemen systematisch reproduceren.
- Grafieken instrumenteren met logboeken, metrieken en traces, implementeren in productie en de SLAs en kosten monitoren.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktijkopdrachten.
- Handmatige implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Coding Agents Bouwen met Devstral: Van Agent Ontwerp tot Tooling
14 UrenDevstral 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.
Data-analyse met Python, Pandas en Numpy
14 UrenDeze door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en data-analisten op intermediair niveau die hun vaardigheden in data-analyse en manipulatie met behulp van Pandas en NumPy willen verbeteren.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Een ontwikkelomgeving instellen die Python, Pandas en NumPy omvat.
- Een data-analyseapplicatie maken met behulp van Pandas en NumPy.
- Geavanceerde data-wrangling-, sorterings- en filteroperaties uitvoeren.
- Aggregaatoperaties uitvoeren en tijdreeksdata analyseren.
- Data visualiseren met Matplotlib en andere visualisatiebibliotheken.
- Hun data-analysecode debuggen en optimaliseren.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 UrenDevstral en Mistral modellen zijn open-source AI-technologieën die ontworpen zijn voor flexibele implementatie, verfijning en schaalbare integratie.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ML-engineers op het niveau tussen gevorderd en geavanceerd, platformteams en onderzoekers die willen zelf hosten, verfijnen en de Devstral en Mistral modellen beheren in productieomgevingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- Self-hosted omgevingen voor Devstral en Mistral modellen instellen en configureren.
- Verfijningstechnieken toepassen voor domein-specifieke prestaties.
- Versiebeheer, monitoring en levenscyclusbeheer implementeren.
- De veiligheid, naleving en verantwoord gebruik van open-source modellen waarborgen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Pratijkgerichte oefeningen in zelf-hosting en verfijning.
- Live-lab implementatie van governance- en monitoringpipelines.
Aanpasopties voor de cursus
- Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.
FARM (FastAPI, React en MongoDB) Full Stack Development
14 UrenDeze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars die de FARM (FastAPI, React en MongoDB)-stack willen gebruiken om dynamische, hoge-prestatie en schaalbare webtoepassingen te bouwen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Het noodzakelijke ontwikkelomgeving inrichten dat FastAPI, React en MongoDB integreert.
- De belangrijkste concepten, functies en voordelen van de FARM-stack begrijpen.
- Leren hoe je REST APIs kunt bouwen met FastAPI.
- Leren hoe je interactieve toepassingen kunt ontwerpen met React.
- Toepassingen (front-end en back-end) ontwikkelen, testen en implementeren met de FARM-stack.
API's ontwikkelen met Python en FastAPI
14 UrenDit door de instructeur geleide live-training in België (online of on-site) is gericht op ontwikkelaars die FastAPI willen gebruiken met Python om RESTful API's sneller en gemakkelijker te bouwen, testen en implementeren.
Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
- Het benodigde ontwikkelomgeving op te zetten om API's met Python en FastAPI te ontwikkelen.
- API's sneller en gemakkelijker te creëren met behulp van de FastAPI-bibliotheek.
- Te leren hoe je data-modellen en schema's kunt maken op basis van Pydantic en OpenAPI.
- API's aan een database te koppelen met SQLAlchemy.
- Veiligheid en authenticatie in API's te implementeren met de FastAPI-hulpmiddelen.
- Container-afbeeldingen te bouwen en web-API's naar een cloud-server te implementeren.
Fiji: Afbeeldingverwerking voor biotechnologie en toxicologie
14 UrenDeze instructeurgeleide live-training in België (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot geavanceerde onderzoekers en laboratoriaprofessionals die afbeeldingen willen verwerken en analyseren met betrekking tot histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
- De Fiji-interface te navigeren en ImageJ’s kernfuncties te gebruiken.
- Wetenschappelijke afbeeldingen voor betere analyse te verwerken en te verbeteren.
- Afbeeldingen kwantitatief te analyseren, waaronder celtelling en oppervlakteberekening.
- Herhaalde taken te automatiseren met behulp van macros en plugins.
- Werkprocessen aan te passen voor specifieke afbeeldingsanalysebehoeften in biologisch onderzoek.
LangGraph Toepassingen in Financiële Sector
35 UrenLangGraph is een framework voor het bouwen van toestandhoudende, multi-actor LLM-applicaties als samenstelbare grafieken met een persistente toestand en controle over de uitvoering.
Deze door instructeurs geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op professionals op intermediair tot geavanceerd niveau die LangGraph-gebaseerde financiële oplossingen willen ontwerpen, implementeren en beheersen met de juiste governance, observeerbaarheid en naleving.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Financieel specifieke LangGraph-workflows ontwerpen die voldoen aan de voorschriften en audit-eisen.
- Financiële datastandaarden en ontologieën integreren in de grafiektoestand en tooling.
- Betrouwbaarheid, veiligheid en mens-in-de-lus-controles implementeren voor kritieke processen.
- LangGraph-systemen implementeren, bewaken en optimaliseren voor prestaties, kosten en SLAs.
Formaat van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handmatige implementatie in een live-labomgeving.
Cursus aanpassingsopties
- Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om te regelen.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting en Chaining
14 UrenLangGraph is een framework voor het bouwen van LLM-toepassingen met een grafische structuur die ondersteuning biedt voor planning, vertakking, toolgebruik, geheugen en gecontroleerde uitvoering.
Deze instructiegebaseerde, live training (online of op locatie) is gericht op beginners die als developer, prompt engineer of data specialist betrouwbare, multi-step LLM-workflows willen ontwerpen en bouwen met LangGraph.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- De kernconcepten van LangGraph (nodes, edges, state) uitleggen en weten wanneer ze te gebruiken.
- prompt chains maken die vertakken, tools aanroepen en geheugen bijhouden.
- retrieval en externe API's integreren in graph-workflows.
- LangGraph-apps testen, debuggen en evalueren op betrouwbaarheid en veiligheid.
Opzet van de Cursus
- Interactieve lezing en begeleid discussie.
- Gestructureerde labs en code-walkthroughs in een sandbox-omgeving.
- Scenario-gebaseerde oefeningen over ontwerp, testen en evaluatie.
Mogelijkheden voor Cursusaanpassing
- Wilt u een aangepaste training voor deze cursus aanvragen? Neem contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.
LangGraph in de Gezondheidszorg: Workflow Orchestratie voor Gereguleerde Omgevingen
35 UrenLangGraph maakt stateful, multi-actor workflows mogelijk die door LLMs worden aangedreven, met precieze controle over uitvoeringspaden en toestandspersistentie. In de gezondheidszorg zijn deze mogelijkheden cruciaal voor naleving, interoperabiliteit en het bouwen van beslissingsondersteunende systemen die aansluiten bij medische workflows.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die LangGraph-gebaseerde gezondheidsoplossingen willen ontwerpen, implementeren en beheren, terwijl zij zich bezighouden met regulerende, ethische en operationele uitdagingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- LangGraph-workflows specifiek voor de gezondheidszorg ontwerpen met inachtneming van naleving en auditabiliteit.
- LangGraph-applicaties integreren met medische ontologieën en standaarden (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Bewaarde praktijken toepassen voor betrouwbaarheid, traceerbaarheid en uitlegbaarheid in gevoelige omgevingen.
- LangGraph-applicaties in productiesettings in de gezondheidszorg implementeren, bewaken en valideren.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Handson-oefeningen met echte casestudies.
- Implementatiepraktijk in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
LangGraph voor juridische toepassingen
35 UrenLangGraph is een framework om stateful, multi-actor LLM-toepassingen te bouwen als composable grafieken met persistente staat en nauwkeurige controle over de uitvoering.
Deze instructeurgeleide live-training (online of op locatie) is gericht op professionals van middelmatig tot geavanceerd niveau die willen ontwerpen, implementeren en bedrijven juridische oplossingen gebaseerd op LangGraph met de benodigde compliantie-, traceerbaarheids- en governancecontroles.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
- Juridische specifieke LangGraph-werkstroomontwerpen die auditbaarheid en compliantie waarborgen.
- Rechtsbegrippen en documentstandaarden integreren in de grafiektoestand en -verwerking.
- Controles implementeren, mens-in-de-lus goedkeuringen en traceerbare beslissingstrajecten.
- LangGraph-services in productie implementeren, bewaken en onderhouden met observabiliteit en kostencontrole.
Format van de cursus
- Interactieve presentatie en discussie.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handson implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsmogelijkheden
- Voor op maat gemaakte training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.
Dynamische workflows bouwen met LangGraph en LLM-agents
14 UrenLangGraph is een framework voor het samenstellen van grafiekgestructureerde LLM-workflows die vertakking, hulpprogrammabruggebruik, geheugen en gecontroleerde uitvoering ondersteunen.
Deze instructorgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor engineers en productteams met een tussenliggend vaakniveau die LangGraphs grafische logica willen combineren met LLM-agentloops om dynamische, contextbewuste toepassingen te bouwen, zoals klantensupport-agents, beslissingsbomen en informatieverzoeksysteem.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- Grafiekgebaseerde workflows ontwerpen die LLM-agents, hulpprogramma's en geheugen coördineren.
- Conditionele routering, retry's en fallbacks implementeren voor robuuste uitvoering.
- Het ophalen van data, API's en gestructureerde uitvoer integreren in agentloops.
- Agentgedrag evalueren, monitoren en versterken voor betrouwbaarheid en veiligheid.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezing en begeleide discussie.
- Gefaciliteerde labs en code-walkthroughs in een sandbox-omgeving.
- Scenario-gebaseerde ontwerfoefeningen en peerreviews.
Opties voor aanpassing van de cursus
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.
LangGraph voor Marketing Automation
14 UrenLangGraph is een graf gebaseerde orkestratieframework dat conditionele, meervoudige stappen van LLM's en hulpmiddelen Workflows mogelijk maakt, ideaal voor het automatiseren en personaliseren van contentpipelines.
Deze instructeur-led live training (online of on-site) is gericht op middelgevorderde marketers, contentstrategisten en automation developers die dynamische, takkenvormige e-mailcampagnes en contentgeneratiepipelines willen implementeren met LangGraph.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Graf-gestructureerde content en e-mailworkflows te ontwerpen met conditionele logica.
- LLM's, API's en gegevensbronnen te integreren voor geautomatiseerde personalisering.
- De staat, het geheugen en de context over meervoudige campagnestappen te beheren.
- Workflow-prestaties en leveringsresultaten te evalueren, te monitoren en te optimaliseren.
Cursusformat
- Interactieve lezingen en groepsdiscussies.
- Praktijklessen voor het implementeren van e-mailworkflows en contentpipelines.
- Scenario-gebaseerde oefeningen over personalisering, segmentatie en takkenlogica.
Cursus Aanpassingsmogelijkheden
- Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om de details te regelen.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 UrenLe Chat Enterprise is een privé ChatOps-oplossing die veilige, aanpasbare en geregelde conversatie-AI-mogelijkheden biedt voor organisaties, met ondersteuning voor RBAC, SSO, connectors en integraties met bedrijfsapplicaties.
Deze door een docent geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor productmanagers, IT-leiders, oplossingeningenieurs en beveiligings/compliance-teams op intermediair niveau die Le Chat Enterprise willen implementeren, configureren en regelen in bedrijfsomgevingen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Le Chat Enterprise opzetten en configureren voor veilige implementaties.
- RBAC, SSO en compliance-gedreven controles inschakelen.
- Le Chat integreren met bedrijfsapplicaties en databestanden.
- Beheers- en admin-playbooks ontwerpen en implementeren voor ChatOps.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en praktijkopdrachten.
- Handen-aan-implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Kostenefficiënte LLM-architecturen: Mistral op schaal (Prestatie- / kostenengineering)
14 UrenMistral is een familie van hoogwaardige large language models (LLM's), geoptimaliseerd voor kostenefficiënte productie-implementatie op grote schaal.
Deze training, geleid door een instructeur, wordt aangeboden (online of op locatie) en is bedoeld voor infrastructuuringenieurs, cloudarchitecten en MLOps-verantwoordelijken met een gevorderd niveau. Ze leren hoe ze op basis van Mistral architecturen ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor maximale doorvoer en minimale kosten.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Schalebare implementatiepatronen voor Mistral Medium 3 toepassen.
- Batching, kwantisatie en efficiënte serving-strategieën toepassen.
- Inferencekosten optimaliseren zonder afbreuk aan de prestaties.
- Productierijpe serving-topologieën ontwerpen voor enterprise-workloads.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktische toepassingen.
- Hands-on implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden voor maatwerk
- Wilt u deze cursus op maat laten aanpassen? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.