Online Large Language Models (LLMs) Opleiding. in België

Deze instructeurgeleide live-training in België (online of ter plekke) is gericht op senior managementprofessionals die willen begrijpen wat LLMs zijn, hun potentiële impact op bedrijfsprocessen verkennen en praktische toepassingen van AI-tools zoals ChatGPT, Microsoft Copilot of Grok evalueren voor echte taken als contentcreatie, dataverzameling en besluitvorming.

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

• Begrijpen wat LLMs zijn en hoe tools zoals ChatGPT en Copilot werken.
• Prompt-technieken gebruiken om praktische, betrouwbare resultaten uit LLMs te halen.
• Reële use cases evalueren zoals e-mailversturen, documentensamenvatten en productiviteitsautomatisering.
• Investeerderskansen en strategische toepassingen voor AI-aanname identificeren.

Deze instructeurgeleide live-training in België (online of ter plaatse) is gericht op topmanagementteams die de strategische waarde van LLM's en enterprise AI-tools willen begrijpen. De deelnemers zullen onderzoeken hoe deze tools in hoge niveaus van werkprocessen kunnen worden geïntegreerd, betere prompts kunnen schrijven en kansen voor verhoogde productiviteit en ROI door AI-aanname kunnen evalueren.

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

• Inzicht krijgen in hoe LLM's werken en hoe tools zoals ChatGPT en Copilot ze toepassen.
• Gebruik maken van promptgebaseerde interacties om taken te automatiseren en te versnellen.
• AI-tools toepassen in echte scenario's zoals het opstellen van e-mails, samenvatten van rapporten en beoordelen van overeenkomsten.
• De strategische voordelen, beperkingen en licentieoverwegingen voor de aanname van LLM's evalueren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op AI-onderzoekers, datawetenschappers en ontwikkelaars op tussen- tot gevorderd niveau die Meta AI's Large Language Models willen begrijpen, aanpassen en implementeren voor verschillende NLP-toepassingen.

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

• De architectuur en werking van Meta AI's Large Language Models te begrijpen.
• Meta AI LLMs in te stellen en aan te passen voor specifieke toepassingen.
• LLM-gebaseerde toepassingen te implementeren zoals samenvattingen van tekst, chatbots en sentimentanalyse.
• Grote taalmodellen efficiënt te optimaliseren en in te zetten.

Deze live training onder leiding van een docent in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-professionals, business analysts en technologieleiders met een tussen niveau kennis, die de principes van generatieve AI en de toepassingen van LLM's in een zakelijke omgeving willen begrijpen. Deelnemers leren over transformers, prompt engineering en ethische overwegingen bij het implementeren van deze modellen voor echte oplossingen.

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

• de onderliggende principes van generatieve AI en large language models te begrijpen.
• LLM's te implementeren en fine-tunen voor specifieke zakelijke toepassingen.
• prompt engineering-technieken toe te passen voor optimale model outputs.
• ethische overwegingen te herkennen en risico's te beheren bij het inzetten van LLM's.

Deze instructiegebaseerde, live training in België (online of op locatie) is gericht op AI-professionals en ethici op middelniveau, datawetenschappers en ingenieurs, en beleidsmakers en belanghebbenden die de ethische landschap van LLM's willen begrijpen en navigeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ethische kwesties en uitdagingen geassocieerd met LLM's identificeren.
• Ethische kaders en principes toepassen op de implementatie van LLM's.
• De maatschappelijke impact van LLM's beoordelen en potentiële risico's mitigeren.
• Strategieën voor verantwoord AI-ontwikkeling en gebruik ontwikkelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op NLP-beoefenaars en datawetenschappers op gemiddeld niveau, makers en vertalers van inhoud, en wereldwijde bedrijven die LLM's willen gebruiken voor taalvertaling en het creëren van meertalige inhoud.

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

• Begrijp de principes van meertalig leren en vertalen met LLM's.
• Implementeer LLM's voor het vertalen van inhoud tussen verschillende talen.
• Creëer en beheer meertalige datasets voor het trainen van LLM's.
• Ontwikkel strategieën voor het handhaven van consistentie en kwaliteit in vertalingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor financiële analisten, datawetenschappers en beleggingsprofessionals op gemiddeld niveau die LLM's willen gebruiken voor financiële marktanalyse en -voorspelling.

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

• Begrijp de toepassing van LLM's in financiële marktanalyse.
• Gebruik LLM's om financieel nieuws, rapporten en gegevens te verwerken voor marktinzichten.
• Ontwikkel voorspellende modellen voor aandelenkoersen, markttrends en economische indicatoren.
• Integreer LLM-inzichten in besluitvormingsprocessen voor investeringen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor milieuwetenschappers en -onderzoekers van gemiddeld niveau, data-analisten en beleidsmakers en milieuadvocaten die LLM's willen gebruiken voor milieumodellering en -analyse.

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

• Begrijp de toepassing van LLM's in de milieuwetenschappen.
• Gebruik LLM's om milieugegevens te analyseren en te modelleren.
• Interpreteren van LLM-outputs voor milieueffectrapportages.
• Communiceer bevindingen effectief om beleids- en instandhoudingsinspanningen te informeren.

Dit instructeurgeleide, live-training in België (online of ter plekke) is gericht op VR- en AR-ontwikkelaars van middel niveau, gamedesigners en AI-ingenieurs die LLMs willen integreren in VR- en AR-toepassingen om meer verbindende en responsieve omgevingen te creëren.

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

• Het belang van LLMs begrijpen bij het creëren van immersive VR- en AR-ervaringen.
• VR- en AR-toepassingen ontwikkelen die gebruikmaken van LLMs voor interactieve dialogen en inhoudsgeneratie.
• LLMs integreren met VR- en AR-ontwikkelingshulpmiddelen voor verhoogde gebruikersbetrokkenheid.
• Best practices toepassen bij het ontwerpen van AI-gedreven narraties en interacties in virtuele ruimten.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers op gemiddeld niveau, machine learning-ingenieurs en softwareontwikkelaars die Large Language Models (LLMs) willen toepassen op multimodale gegevens voor geavanceerde AI-toepassingen.

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

• Begrijp de principes van multimodaal leren met LLM's.
• Implementeer LLM's om tekst-, beeld- en audiogegevens te verwerken en te analyseren.
• Ontwikkel applicaties die gebruikmaken van de sterke punten van multimodale data-integratie.
• Evalueer de prestaties van multimodale LLM-systemen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor cyberbeveiligingsprofessionals en datawetenschappers op gemiddeld niveau die LLM's willen gebruiken voor het verbeteren van cyberbeveiligingsmaatregelen en informatie over bedreigingen.

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

• Begrijp de rol van LLM's in cyberbeveiliging.
• Implementeer LLM's voor het detecteren en analyseren van bedreigingen.
• Gebruik LLM's voor automatisering en respons op beveiliging.
• Integreer LLM's met bestaande beveiligingsinfrastructuur.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en bedrijfsanalisten op gemiddeld niveau die grote taalmodellen (LLM's) willen gebruiken om trends en gedrag in verschillende industrieën te voorspellen.

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

• Begrijp de grondbeginselen van LLM's en hun rol in voorspellende analyses.
• Implementeer LLM's om gegevens in verschillende industrieën te analyseren en te voorspellen.
• Evalueer de effectiviteit van voorspellende modellen met behulp van LLM's.
• Integreer LLM's met bestaande pijplijnen voor gegevensverwerking.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau die een uitgebreid begrip en praktische vaardigheden willen verwerven in zowel Large Language Models (LLMs) als Reinforcement Learning (RL).

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

• Begrijp de componenten en functionaliteit van transformatormodellen.
• Optimaliseer en verfijn LLM's voor specifieke taken en toepassingen.
• Begrijp de kernprincipes en methodologieën van reinforcement learning.
• Leer hoe reinforcement learning-technieken de prestaties van LLM's kunnen verbeteren.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor makers van inhoud op gemiddeld niveau, marketeers en onderwijstechnologen die de kracht van LLM's willen benutten voor het genereren van hoogwaardige, diverse en boeiende inhoud in verschillende domeinen.

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

• Begrijp de mogelijkheden van LLM's en hun toepassing bij het genereren van inhoud.
• Stel LLM's in en gebruik ze voor het genereren van verschillende soorten inhoud.
• Pas best practices toe voor het vragen en verfijnen van LLM's om de gewenste output te produceren.
• Evalueer de kwaliteit van door AI gegenereerde inhoud en verfijn deze voor specifieke doelgroepen.
• Ontdek geavanceerde technieken voor het genereren van creatieve en multimodale content met LLM's.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor docenten, EdTech-professionals en onderzoekers met verschillende niveaus van ervaring en expertise die LLM's willen gebruiken voor het creëren van gepersonaliseerde educatieve ervaringen.

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

• Begrijp de architectuur en mogelijkheden van LLM's.
• Identificeer mogelijkheden voor personalisatie in educatieve inhoud met behulp van LLM's.
• Ontwerp adaptieve leerplatforms die LLM's gebruiken voor het personaliseren van inhoud.
• Implementeer LLM-gestuurde strategieën om de betrokkenheid van studenten en leerresultaten te verbeteren.
• Evalueer de effectiviteit van LLM's in onderwijsomgevingen en neem datagestuurde beslissingen voor

Deze instructiegestuurde, live training in België (online of op locatie) is gericht op ML-practitioners en AI-ontwikkelaars met een tussenliggende vaardigheidsgraad die open-weight modellen zoals LLaMA, Mistral en Qwen willen fijnafstemmen en implementeren voor specifieke zakelijke of interne toepassingen.

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

• Het ecosysteem en de verschillen tussen open-source LLM's te begrijpen.
• Datasets en fijnafstemconfiguraties voor modellen zoals LLaMA, Mistral en Qwen voor te bereiden.
• Fijnafstem-pijplijnen uit te voeren met Hugging Face Transformers en PEFT.
• Fijnafgestemde modellen te evalueren, op te slaan en te implementeren in veilige omgevingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor softwareontwikkelaars en datawetenschappers van beginners- tot gemiddeld niveau die LLM's willen implementeren in spraakherkennings- en synthesesystemen.

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

• Begrijp de rol van LLM's in spraaktechnologieën.
• Implementeer LLM's voor nauwkeurige spraakherkenning en natuurlijk klinkende spraaksynthese.
• Integreer LLM's met spraakherkenningsengines en spraaksynthesizers.
• Evalueer en verbeter de prestaties van spraaksystemen met behulp van LLM's.
• Blijf op de hoogte van de huidige trends en toekomstige richtingen in spraaktechnologieën.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor klantenondersteuning op beginners- tot gemiddeld niveau en IT-professionals die LLM's willen implementeren om responsieve en intelligente chatbots voor klantenondersteuning te creëren.

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

• Begrijp de grondbeginselen en architectuur van Large Language Models (LLMs).
• Ontwerp en integreer LLM's in systemen voor klantenondersteuning.
• Verbeter het reactievermogen en de gebruikerservaring van chatbots.
• Pak ethische overwegingen aan en zorg voor naleving van industrienormen.
• Implementeer en onderhoud een op LLM gebaseerde chatbot voor toepassingen in de echte wereld.

Deze instructeur-geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers en AI-engineers met een tusseniveau die hun grote taalmodellen meer betaalbaar en efficiënt willen finetunen met behulp van methoden zoals LoRA, Adapter Tuning en Prefix Tuning.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De theorie achter parameter-efficiënte fine-tuning benaderingen begrijpen.
• LoRA, Adapter Tuning en Prefix Tuning implementeren met behulp van Hugging Face PEFT.
• Prestatie- en kostenafwegingen vergelijken tussen PEFT-methoden en volledige fine-tuning.
• Fine-getuned LLM's implementeren en schalen met verminderde rekenkracht- en opslagvereisten.

Deze instructeurgeleide live training in België (online of op locatie) is gericht op machine learning engineers, AI-ontwikkelaars en datawetenschappers op intermiddelair tot geavanceerd niveau die willen leren hoe ze QLoRA kunnen gebruiken om grote modellen efficiënt af te stemmen op specifieke taken en aanpassingen.

Na voltooiing van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De theorie achter QLoRA en kwantisatietechnieken voor LLMs te begrijpen.
• QLoRA te implementeren bij het afstemmen van grote taalmodellen voor domeinspecifieke toepassingen.
• De prestaties van het afstemmen te optimaliseren op beperkte computatiebronnen door middel van kwantisering.
• Afgestemde modellen efficiënt te implementeren en te evalueren in real-world toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data- en marketingprofessionals op gemiddeld niveau die LLM's willen toepassen om het publieke sentiment uit verschillende tekstbronnen zoals posts op sociale media, productrecensies en feedback van klanten, te analyseren en te interpreteren.

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

• Begrijp de principes van sentimentanalyse en de toepassing ervan met behulp van LLM's.
• Gegevenssets voorverwerken en voorbereiden voor sentimentanalyse.
• Train en verfijn LLM's om het sentiment in tekst nauwkeurig weer te geven.
• Analyseer het sentiment in realtime van sociale media en andere tekstbronnen.
• Integreer de bevindingen van sentimentanalyse in bedrijfsstrategieën en besluitvormingsprocessen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor softwareontwikkelaars en technische schrijvers van gemiddeld niveau die LLM's willen gebruiken om hun codeerworkflow te stroomlijnen en gedetailleerde, uitgebreide documentatie te maken.

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

• Begrijp de rol van LLM's bij het automatiseren van het genereren van code en softwaredocumentatie.
• Gebruik LLM's om nauwkeurige en efficiënte codefragmenten en documentatie te maken.
• Integreer LLM's in hun levenscyclus van softwareontwikkeling voor een hogere productiviteit.
• Handhaaf documentatienormen van hoge kwaliteit met behulp van geautomatiseerde tools.
• Behandel ethische overwegingen en best practices voor het gebruik van AI bij softwareontwikkeling.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor zakelijke professionals en data-analisten van gemiddeld niveau die de kracht van LLM's willen benutten voor het extraheren van zakelijke inzichten.

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

• Begrijp de grondbeginselen en toepassingen van LLM's in de context van business intelligence.
• Pas LLM's toe om grote datasets te analyseren en zinvolle inzichten te verkrijgen.
• Integreer LLM-gestuurde analyses in strategische zakelijke besluitvormingsprocessen.
• Evalueer de ethische overwegingen en best practices voor het gebruik van LLM's in het bedrijfsleven.
• Anticipeer op toekomstige trends op het gebied van AI en bereid u voor op het veranderende landschap van business intelligence.

Deze live training in België (online of op locatie) onder leiding van een instructeur is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op gemiddeld tot gevorderd niveau die LlamaIndex onder de knie willen krijgen om innovatieve LLM-applicaties te ontwikkelen.

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

• LlamaIndex instellen en configureren voor gebruik met LLM's.
• Indexeer en query aangepaste gegevenssets met behulp van LlamaIndex om de LLM-functionaliteit te verbeteren.
• Ontwerp en ontwikkel geavanceerde applicaties die gebruik maken van LlamaIndex en LLM's.
• Begrijp en pas best practices toe voor het werken met LLM's en LlamaIndex.
• Navigeer door de ethische overwegingen die betrokken zijn bij het implementeren van LLM-aangedreven applicaties.

Deze door een instructeur gegeven, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-onderzoekers, machine learning professionals en datawetenschappers op intermediair niveau die LlamaIndex willen gebruiken om de capaciteiten van AI-modellen te verbeteren en ze nauwkeuriger en betrouwbaarder te maken voor verschillende toepassingen.

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

• De principes en componenten van LlamaIndex te begrijpen.
• Data in te voeren en te structureren voor gebruik met LLMs.
• Contextverrijking te implementeren om de prestaties van AI-modellen te verbeteren.
• LlamaIndex te integreren in bestaande AI-systemen en workflows.

Deze instructeurgeleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals op middelbaar niveau die de kracht van prompt engineering en few-shot learning willen inzetten om de prestaties van LLMs voor praktische toepassingen te optimaliseren.

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

• De principes van prompt engineering en few-shot learning te begrijpen.
• Effectieve prompts voor verschillende NLP-taken te ontwerpen.
• Few-shot technieken te benutten om LLMs met minimale gegevens aan te passen.
• De prestaties van LLMs voor praktische toepassingen te optimaliseren.

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ingenieurs, AI-specialisten en localiseringsleiders die grote taalmodellen (LLM's) willen implementeren voor automatische vertaling, kwaliteitsbeoordeling en ondernemingsgovernance.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Ondernemingsklaar LLM-localisatiepipelines bouwen die open en eigengemaakte modellen integreren.
• Geautomatiseerde QA-workflows en kwaliteitsmetrieken implementeren voor consistente vertalingen.
• Governance- en goedkeuringskaders opstellen voor de productie van meertalige inhoud.
• Schaalbare, controleerbare LLM-gedreven localisatiesystemen implementeren in beveiligde omgevingen.

AI voor SQL is de toepassing van kunstmatige intelligentie en grote taalmodellen (LLMs) om het genereren, uitvoeren en interpreteren van SQL-queries in bedrijfsdataomgevingen te automatiseren, optimaliseren en verbeteren.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op data ingenieurs en technische leiders met een tussenliggend niveau die AI-mogelijkheden willen integreren in SQL-werkstromen om natuurlijke taal-query's, intelligente optimalisatie en geautomatiseerde data-analyse mogelijk te maken.

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

• LLMs zoals GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen en Mistral te integreren in SQL-omgevingen.
• Natuurlijke-taal-naar-SQL-pijplijnen op te bouwen voor gespreksgerichte data-toegang.
• AI-geleide query-optimalisatie en foutdetectie te implementeren.
• Veilige, controleerbare AI-SQL-werkstromen voor bedrijfsgebruik te ontwerpen.

Opzet van de cursus

• Interactieve les en bespreking.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab-omgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor aanvragen naar een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om te plannen.

LangGraph 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.

Vertex AI biedt krachtige hulpmiddelen voor het bouwen van multimodale LLM-workflows die tekst-, audio- en afbeeldingsgegevens integreren in één pijplijn. Met ondersteuning voor lange contextvensters en Gemini API-parameters worden geavanceerde toepassingen mogelijk op het gebied van planning, redenering en cross-modale intelligentie.

Deze door instructeurs begeide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een intermediate tot gevorderd niveau die multimodale AI-workflows in Vertex AI willen ontwerpen, bouwen en optimaliseren.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Gemini-modellen gebruiken voor multimodale invoer en uitvoer.
• Workflows met lange context implementeren voor complexe redenering.
• Pijplijnen ontwerpen die tekst-, audio- en afbeeldingsanalyse integreren.
• De parameters van de Gemini API optimaliseren voor prestaties en kostenefficiëntie.

Indeling van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Hands-on labs met multimodale workflows.
• Projectopdrachten voor praktische multimodale use cases.

Mogelijkheden voor aanpassing van de cursus

• Neem contact met ons op voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus.

LangGraph 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.

Deze instructeur-gelede, live-training (online of ter plekke) is gericht op AI-ontwikkelaars en localisatie-ingenieurs van middel niveau die schaalbare, geautomatiseerde vertalingspipelines willen ontwerpen met zowel proprietaire als open-source LLMs.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Vertalingswerkstromen ontwerpen en implementeren met behulp van moderne LLM-frameworks en -APIs.
• Open-source- en commerciële modellen integreren in schaalbare vertalingssystemen.
• De vertaalkwaliteit optimaliseren door fijnafstelling, prompt-engineering en automatisering.
• Een kostenefficiënte en complyante vertalinfrastuctuur implementeren voor enterprise-omgevingen.

LangGraph 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.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars met een tussenliggend niveau die willen leren hoe ze generatieve AI met LLMs voor verschillende taken en domeinen kunnen gebruiken.

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

• Uitleggen wat generatieve AI is en hoe het werkt.
• De transformer-architectuur die LLMs aandrijft beschrijven.
• Empirische schaalgrenzen gebruiken om LLMs te optimaliseren voor verschillende taken en beperkingen.
• State-of-the-art tools en methoden toepassen om LLMs te trainen, fijnafstellen en implementeren.
• De kansen en risico's van generatieve AI voor samenleving en bedrijfsleven bespreken.

Grote taalachtiestelsels (LLM's) en autonome agentframeworks zoals AutoGen en CrewAI herdefiniëren hoe DevOps-teamstaken automatiseren, zoals het bijhouden van wijzigingen, het genereren van tests en het triagen van meldingen door menselijke samenwerking en besluitvorming te simuleren.

Deze instructiegebaseerde, live training (online of op locatie) is gericht op engineers op gevorderd niveau die DevOps-automatiseringswerkstromen willen ontwerpen en implementeren die worden aangedreven door grote taalachtiestelsels (LLM's) en multi-agent-systemen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• LLM-gebaseerde agenten integreren in CI/CD-werkstromen voor slimme automatisering.
• Testgeneratie, commitanalyse en wijzigingssamenvattingen automatiseren met behulp van agenten.
• Meerdere agenten coördineren voor het triagen van meldingen, het genereren van reacties en het geven van DevOps-aanbevelingen.
• Veilige en onderhoudbare door agenten aangedreven werkstromen bouwen met open-sourceframeworks.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor maatwerk

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus in te plannen.

Postgres is een geavanceerde open-source relationele database die kan dienen als basis voor AI-geleide systemen en data-intelligentie-applicaties.

Dit instructeur-geloodste, live training (online of ter plaatse) is gericht op middelbare databasemanagementprofessionals en ontwikkelaars die AI-functionaliteit rechtstreeks binnen Postgres willen integreren, beheren en optimaliseren.

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

• Postgres-extensies voor AI-workloads in te stellen en te configureren.
• Embeddings en gelijkeniszoekingen te implementeren met pgvector.
• Open source en proprietaire LLMs (Large Language Models) te integreren met Postgres voor real-time inzichten.
• Postgres te optimaliseren voor het afhandelen van AI-geleide queries en workflows.

Cursusindeling

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktische implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te regelen.

Deze instructiegestuurde, live training in België (online of op locatie) is gericht op AI-ontwikkelaars, architecten en productmanagers met een midden- tot gevorderd niveau die risico's die samenhangen met LLM-gestuurde applicaties, zoals prompt-injectie, datalekken en ongefiltreerde output, willen identificeren en beperken, terwijl ze veiligheidscontroles toepassen zoals invoervalidatie, mens-in-de-lus toezicht en output-guardrails.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De kernkwetsbaarheden van LLM-gebaseerde systemen te begrijpen.
• Beveiligde ontwerpprincipes toe te passen op de architectuur van LLM-applicaties.
• Tools zoals Guardrails AI en LangChain te gebruiken voor validatie, filtering en veiligheid.
• Technieken zoals sandboxing, red teaming en mens-in-de-lus controle te integreren in productieklare pipelines.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die voorgeïnstrueerde modellen willen aanpassen aan specifieke taken en datasets.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• de principes van fine-tunen en de toepassingen ervan begrijpen.
• datasets voorbereiden voor het fine-tunen van voorgeïnstrueerde modellen.
• grote taalmodellen (LLM's) fine-tunen voor NLP-taken.
• modelprestaties optimaliseren en veelvoorkomende uitdagingen aanpakken.

LLM's voor Codebegrip, Refactoring en Documentatie is een technische cursus gericht op het toepassen van Large Language Models (LLM's) om de codekwaliteit te verbeteren, technische schuld te verminderen en taken voor documentatie binnen softwareteams te automatiseren.

Deze instructiegeleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor softwareprofessionals van intermediair tot geavanceerd niveau die LLM's, zoals GPT, willen gebruiken om complexe of legacy-codebases effectiever te analyseren, te refactoren en te documenteren.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• LLM's gebruiken om code, afhankelijkheden en logica in onbekende repositories uit te leggen.
• Anti-patterns identificeren en refactoren om de leesbaarheid van code te verbeteren.
• In-line commentaar, README-bestanden en API-documentatie automatisch genereren en onderhouden.
• LLM-gedreven inzichten integreren in bestaande CI/CD- en reviewworkflows.

Opzet van de Cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijktoepassingen.
• Hands-on implementatie in een live-labo-omgeving.

Mogelijkheden voor Cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een op maat gemaakte training voor deze cursus te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld niveau, AI-ontwikkelaars en AI-enthousiastelingen die LLM's willen gebruiken om verschillende NLP-taken uit te voeren en nieuwe en diverse inhoud voor verschillende doeleinden te creëren.

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

• Creëer een ontwikkelomgeving met LLM's en essentiële tools.
• Voer NLU- en NLI-taken vakkundig uit met LLM's.
• Extractie, deductie en effectief gebruik van kennisgrafieken.
• Genereer en beheer dialogen met behulp van LLM's voor gesprekstoepassingen.
• Evalueer de kwaliteit en diversiteit van inhoud die wordt gegenereerd door LLM's en generatieve AI.
• Ethische principes toepassen en zorgen voor eerlijkheid en verantwoord gebruik van LLM's.

LangGraph 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.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die grote taalmodellen willen gebruiken voor verschillende natuurlijke taaltaken.

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

• Zet een ontwikkelomgeving op met een populaire LLM.
• Maak een basis-LLM en verfijn deze op een aangepaste dataset.
• Gebruik LLM's voor verschillende taken in natuurlijke taal, zoals tekstsamenvatting, vraagbeantwoording, tekstgeneratie en meer.
• Debug en evalueer LLM's met behulp van tools zoals TensorBoard, PyTorch Lightning en Hugging Face datasets.

Deze training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ingenieurs in observability en SRE die LLMs en AI willen integreren in hun workflows voor monitoring, waarschuwingen en incidentanalyse.

Deze begeleidde, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op IT-ondersteuningsprofessionals die AI-tools en automatiseringsplatforms willen gebruiken om ondersteuningsprocessen te stroomlijnen, antwoorden te standaardiseren en de handmatige inspanning voor documentatie te verminderen.

Deze instructiegestuurde, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor engineers en architects met intermediate kennisniveau die Tencent Hunyuan willen inzetten om grote modellen en MoE-modellen te implementeren met lagere latentie, hogere throughput en betere kostenbeheersing.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: productie-deployement patronen voor Hunyuan uitleggen, de inference-prestaties optimaliseren, batching- en kwantisatiestrategieën implementeren en schaalbare serving-operaties plannen.

Deze training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars met een tussenliggend niveau, technische productteams en AI-specialisten die Hunyuan-modellen willen gebruiken om multimodale applicaties voor generatie en levering van afbeeldingen, 3D en video te maken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: prompt-gebaseerde workflows opzetten, multimodale assets genereren en evalueren, outputs leveren via apps of APIs en Hunyuan-functionaliteit koppelen aan enterprise-productstapels.

Cursusdoelen transformeren van software- en AI-ingenieurs tot juridisch ingenieurs – de mensen die daadwerkelijk AI-systemen bouwen voor juridische taken (eDiscovery, review, onderzoeken).

In twee dagen bouwen deelnemers de volledige kernstack: verwerk en extraheer rommelige juridische data uit de echte wereld, zoek en haal deze op, voeg retrieval-augmented generation (RAG) toe met bronvermeldingen, houd het privé via een lokaal model en bewijs dit, voer een verdedigbare AI-review uit met rechtvaardige metrics, en pak het resultaat in voor implementatie.

Deze door een instructeur begeide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-professionals van beginnend / gevorderd / uitgebreid niveau die MCP willen gebruiken om AI-assistenten te verbinden met externe tools, gegevens en enterprise-services.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: MCP-concepten uitleggen, kernarchitectuurcomponenten identificeren, een basisintegratie opzetten en beveiligingsbest practices toepassen.

Deze live training, begeleid door een instructeur, in België (online of op locatie) is gericht op enterprise-architecten met een tussen niveau die het Model Context Protocol willen gebruiken om veilige, schaalbare en beheersbare agent-integratieplatforms voor enterprise-omgevingen te ontwerpen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: MCP-architectuur en enterprise patronen uitleggen, veilige integratieplatforms ontwerpen, governance en toegangscontroles toepassen, en implementatie- en schalingsmogelijkheden evalueren.

Deze door instructeurs geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, architecten en platformengineers op gevorderd niveau die MCP willen gebruiken om betrouwbare servers en clients te bouwen voor enterprise-implementatie en -beheer.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: MCP-architectuur in de praktijk uitleggen, productieklare integraties bouwen, MCP-services implementeren en monitoren, en patronen voor versiebeheer, resistentie en ondersteuning toepassen.

Deze door een instructeur begeleidde, live training in België (online of op locatie) is gericht op IT-leiders van het middenkader, compliance-professionals, securityteams en enterprise architecten die soevereine AI-principes en governancepraktijken willen gebruiken om AI-omgevingen te ontwerpen die gevoelige gegevens beschermen, voldoen aan lokalisatievereisten en de afhankelijkheid van leveranciers beperken.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om: soevereine AI-concepten uit te leggen, hosting- en governanceopties te evalueren, controles voor prompts en logs vast te stellen en een praktisch implementatiepad op te stellen.