Opleidingen

Als HRM'er en als manager heb je al een vrij goed beeld van gedrag en besluitvorming in de organisatie. Als je de kans krijgt om een project te leiden dat nieuw is voor de organisatie, dan helpt het enorm als je je snel kunt inwerken in de rol van projectmanager. Een projectmanager denkt namelijk fundamenteel anders dan een adviseur of een manager. Hoe beter jij het verschil doorziet tussen deze twee rollen, hoe sneller jij succes hebt als HR Projectmanager. In de opleiding Word HR Projectmanager vergroot je je inzicht in jezelf, leer je situaties te observeren en te analyseren, leer je nieuwe methoden en technieken en leer je hoe je met je omgeving moet omgaan en het beste kunt intervenieren.  Doel van de opleiding is dat jij met een steile leercurve leert hoe je als HRM'er of als manager een grote, interne verandering aanpakt en tot een goed einde brengt, ook als er veel stakeholders zijn en als er ICT wijzigingen bij komen kijken. Je leert wat je nodig hebt om je HR project te kunnen leiden, zonder informatie overload. In deze opleiding leer je alles wat je moet weten over praktisch projectmanagement, leiderschap, scrum, agile, Lean, ICT, gedrag, bedrijfskunde, psychologie, ontwerpen, implementeren, stakeholders en omgaan met tegenslag. De opleiding bestaat uit:  Een intakegesprek Een online academie met 9 modules en praktische templates  Feedback op je projectplan en je projectplanning 6 individuele transformatiegesprekken van een uur Certificaat op basis van een reflectieverslag De modules hebben de volgende onderwerpen: Wat is een verandering Waar begin je De projectorganisatie Projectplanning Plan van aanpak Het projectteam Omgaan met stakeholders Besturing van je project Project afronden Op de eerste dag van de opleiding ontvang je de links naar de digitale agenda voor de persoonlijke transformatiegesprekken en naar module 1 van de online Academy voor kennis en theorie. Je ontvangt iedere twee weken toegang tot een nieuwe module. Modules en updates blijven minimaal  een jaar voor jou beschikbaar. Je kunt 6 maanden lang persoonlijke sessies boeken, met uitzondering van vakanties. Tijdens deze calls bespreken we jouw praktijk en hoe het met jou gaat, omdat je het meeste leert van het verbinden van de theorie met de praktijk. Het (korte) reflectieverslag is een belangrijk onderdeel van het proces omdat je daarin stilstaat bij wat je hebt geleerd. Vanaf 18 weken kun je een reflectieverslag inleveren. Bij een goed onderbouwde transformatie ontvang je een certificaat. 

Langchain is een krachtig open-source framework waarmee je eenvoudig toepassingen kunt bouwen die gebruikmaken van Large Language Models (LLM’s) zoals GPT. Het stelt ontwikkelaars en data scientists in staat om complexe interacties met AI-modellen te structureren en workflows te automatiseren. In de praktijk wordt Langchain gebruikt voor toepassingen zoals chatbots, automatische samenvattingen, intelligente zoeksystemen en data-analyse. Tijdens de training Langchain krijg je inzicht in hoe je dit framework effectief inzet om AI-gestuurde applicaties te ontwikkelen. Je leert hoe Langchain de interactie met LLM’s stroomlijnt en hoe je verschillende modules zoals prompt chaining, memory management, tools & agents en document processing kunt combineren om intelligente workflows te creëren. Daarnaast behandelen we hoe Langchain geïntegreerd kan worden met externe databases, API’s en andere services, waardoor je toepassingen schaalbaar en efficiënt blijven. De training is praktijkgericht: naast de theoretische uitleg werk je aan een hands-on project waarin je een eigen AI-gestuurde toepassing ontwikkelt. Dit kan een chatbot zijn die externe bronnen raadpleegt, een geautomatiseerde assistent voor gegevensanalyse of een zoekmachine die gebruikmaakt van semantisch zoeken. Door middel van interactieve opdrachten en stapsgewijze begeleiding zorg je ervoor dat je niet alleen de basis van Langchain begrijpt, maar het ook in de praktijk kunt toepassen. Na afloop van de training ben je in staat om zelfstandig toepassingen te bouwen met Langchain. Je hebt een solide begrip van hoe je LLM’s aanstuurt, hoe je de prestaties optimaliseert en hoe je AI-functionaliteit integreert in bestaande applicaties. Deze kennis stelt je in staat om geavanceerde AI-oplossingen te ontwikkelen die breed inzetbaar zijn binnen verschillende sectoren, zoals customer support, data-analyse en contentgeneratie. Cursus Langchain De cursus Langchain biedt een diepgaand inzicht in het bouwen van AI-gestuurde toepassingen met behulp van Large Language Models (LLM’s). Tijdens de training leer je hoe je Langchain inzet om complexe workflows te structureren en AI-functionaliteiten te integreren in je applicaties. Je gaat aan de slag met prompt chaining, geheugenbeheer en API-integraties, en bouwt een eigen werkende toepassing. Na deze cursus heb je de vaardigheden om zelfstandig slimme en efficiënte AI-oplossingen te ontwikkelen met Langchain Bedrijfstraining Langchain Wil je Langchain in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Tijdens de Training Langchain komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud. Introductie in Langchain en LLM’s Wat is Langchain en waarom is het relevant? Overzicht van Large Language Models (LLM’s) en hun toepassingen Hoe Langchain de interactie met LLM’s vereenvoudigt Werken met Prompt Chaining Opbouw en optimalisatie van prompts Hoe prompts aan elkaar te koppelen voor geavanceerde workflows Praktijkoefening: een eenvoudige AI-conversatie opzetten Geheugenbeheer en Contextbehoud Langchain’s memory-modules: hoe behoud je context in gesprekken? Verschillende soorten geheugenmodellen en hun toepassingen Implementatie van memory management in een AI-applicatie AI Agents en Automatisering Wat zijn AI Agents en hoe werken ze binnen Langchain? Verschillende soorten agents: ReAct, zero-shot en conversatie-agents Hoe agents zelfstandig beslissingen nemen en taken uitvoeren Tools en API-Integraties Het gebruik van tools om externe acties uit te voeren Integratie met API’s en databases voor dynamische dataverwerking Een AI-app bouwen die informatie uit verschillende bronnen haalt Document Processing en Retrieval-Augmented Generation (RAG) Hoe Langchain grote hoeveelheden tekst verwerkt Zoeken en indexeren van documenten voor betere AI-responsen AI-toepassing maken met document search Debugging en Optimalisatie van Langchain-applicaties Veelvoorkomende fouten en hoe deze op te lossen Performance optimalisatie voor efficiënte AI-modellen Best practices voor schaalbare toepassingen Businesscase: AI-Toepassing bouwen Ontwikkelen Langchain-app

Python Deep Learning is een essentieel vakgebied binnen kunstmatige intelligentie en wordt breed toegepast in diverse industrieën, waaronder gezondheidszorg, financiële dienstverlening en e-commerce. Deep learning-modellen zijn in staat om complexe patronen te herkennen en geavanceerde voorspellingen te doen, wat bedrijven helpt bij het nemen van datagedreven beslissingen. Tijdens de training Python Deep Learning met businesscase krijg je een diepgaand inzicht in hoe deep learning werkt en hoe je het kunt implementeren in Python met de krachtigste frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch en FastAI. Je begint met een introductie over deep learning en de verschillen met traditionele machine learning-technieken. Vervolgens ga je aan de slag met het bouwen en trainen van neurale netwerken met Keras en TensorFlow, waarbij je leert hoe je modellen optimaliseert met technieken zoals batch normalisatie, dropout en hyperparameter-tuning. Daarna verken je shallow learning, waarbij je leert wanneer klassieke machine learning-methoden zoals lineaire regressie en decision trees effectiever kunnen zijn dan deep learning. Een belangrijk onderdeel van de training is reinforcement learning en Q-learning, waarbij je leert hoe agenten kunnen leren van interactie met hun omgeving. Je bouwt een Deep Q Network (DQN) en past reinforcement learning toe in een gesimuleerde omgeving zoals OpenAI Gym. Vervolgens maak je kennis met PyTorch, een krachtig deep learning-framework dat populair is vanwege zijn flexibiliteit en gebruiksgemak. Je leert hoe je dynamische computationale grafieken gebruikt en krijgt praktische ervaring met het trainen van modellen in PyTorch. Daarna maak je kennis met FastAI, een framework dat deep learning toegankelijk maakt met krachtige standaardinstellingen en geavanceerde mogelijkheden zoals automatische leerstrategie-optimalisatie en transfer learning. Je bouwt een FastAI-image classifier met minimale code en ontdekt hoe FastAI zich verhoudt tot andere frameworks zoals TensorFlow en PyTorch. De training sluit af met een businesscase, waarin je een deep learning-model bouwt en optimaliseert voor een realistische toepassing. Door middel van hands-on opdrachten en praktijkgerichte cases leer je hoe je deep learning effectief inzet voor voorspellende analyses, beeldherkenning en automatiseringstaken. Na afloop van de training ben je in staat om deep learning-modellen te ontwikkelen, trainen en implementeren binnen een zakelijke context, en weet je wanneer en hoe je de juiste tools moet inzetten. Cursus Python Deep Learning met businesscase Tijdens de Cursus Python Deep Learning met businesscase leer je de kracht van deep learning toepassen met Python. Je werkt met Keras, TensorFlow, PyTorch en FastAI om neurale netwerken te bouwen, trainen en optimaliseren. Daarnaast ontdek je het verschil tussen shallow en deep learning en pas je reinforcement learning toe met Q-learning en Deep Q Networks. De training combineert theorie met hands-on opdrachten, zodat je de opgedane kennis direct kunt toepassen in een zakelijke praktijkcase. Bedrijfstraining Python Deep Learning Wil je Python met deep learning inzetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Tijdens de Training Python Deep Learning met businesscase komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud. Introductie deep learning in Python Wat is Deep Learning? Overzicht van machine learning vs. deep learning De rol van neurale netwerken in deep learning Key libraries voor deep learning in Python TensorFlow: een krachtige bibliotheek voor numerieke berekeningen en deep learning Keras: vereenvoudigd deep learning met een high-level API voor het bouwen van neurale netwerken Andere belangrijke libraries: NumPy, pandas, Matplotlib voor data-analyse en visualisatie Keras en TensorFlow: De perfecte Combinatie Overzicht van TensorFlow Inleiding tot TensorFlow als deep learning-framework De rol van TensorFlow in het AI-ecosysteem Waarom Keras in TensorFlow? Gebruiksvriendelijkheid: Keras als high-level API voor het bouwen en trainen van modellen Flexibiliteit van TensorFlow gecombineerd met de eenvoud van Keras Modulariteit van Keras: bouwstenen voor snel prototypen en experimenteren Hands-on: Bouw je eerste Keras-model Opbouwen van een eenvoudig neuraal netwerk met Keras Datapreprocessing en input pipelines in TensorFlow Modeltraining, validatie en evaluatie Dieper in Keras voor Deep Learning Begrip van deep architectures Opbouwen van multi-layer perceptrons (MLPs) met Keras Hoe diepere netwerken complexere patronen kunnen vastleggen Activeringsfuncties zoals ReLU, softmax, etc. Modeltraining en optimalisatie Gradient descent, backpropagation en hoe training werkt in deep learning Waarom langer trainen de prestaties van het model kan verbeteren (overfitting vs. underfitting) Technieken zoals batch normalisatie, dropout en regulatie Hands-on: Hyperparameter tuning Optimaliseren van learning rate, epochs en batch size Transfer Learning in Keras Gebruik van pre-trained modellen (bijv. VGG, ResNet) Fine-tuning van modellen voor nieuwe taken Shallow Learning en Gestructureerde Data Introductie tot Shallow Learning Wat is shallow learning? Belangrijke verschillen tussen shallow en deep learning Lineaire regressie en andere klassieke algoritmes Overzicht van klassieke machine learning-technieken: lineaire regressie, decision trees, SVMs Wanneer werken shallow modellen beter? Focus op gestructureerde/tabulaire data Vergelijking: Shallow Learning vs. Deep Learning Sterke en zwakke punten van beide benaderingen Praktische besluitvorming: wanneer kies je welke techniek? Hands-on: Implementatie van Lineaire Regressie Lineaire regressie bouwen met TensorFlow/Keras Vergelijking van prestaties op gestructureerde data Reinforcement Learning en Q-Learning Introductie tot Reinforcement Learning (RL) Hoe RL verschilt van supervised en unsupervised learning De interactie tussen agent en omgeving en beloningssystemen Het Q-learning algoritme Concept van Q-waarden en de Bellman-vergelijking Off-policy vs. on-policy learning Deep Q Networks (DQN) en toepassingen Hands-on: Implementeren van Q-learning Gebruik van Keras om een eenvoudig Q-learning-algoritme te bouwen Training van een agent in een gesimuleerde omgeving (bijv. OpenAI Gym) Inleiding tot PyTorch Waarom PyTorch? Verschillen tussen PyTorch en TensorFlow Dynamische computationele grafieken en debugging Basisprincipes van PyTorch Tensors, autograd en het neural network-module in PyTorch Opbouw van eenvoudige modellen in PyTorch Vergelijking PyTorch vs. Keras Gebruiksvriendelijkheid, flexibiliteit en schaalbaarheid Hands-on: Bouw een model in PyTorch Implementeren van een neuraal netwerk in PyTorch Training en inferentie in PyTorch FastAI voor Snelle Deep Learning-ontwikkeling Inleiding tot FastAI High-level abstractie voor snelle deep learning-modelontwikkeling FastAI als uitbreiding van PyTorch Belangrijke kenmerken van FastAI Ondersteuning voor moderne architecturen (CNNs, RNNs, transformers) Eenvoudige implementatie van transfer learning Automatische learning rate finder, data augmentation en meer Vergelijking FastAI vs. Keras en TensorFlow Hoe FastAI modeltraining en fine-tuning versnelt Wanneer FastAI te verkiezen is boven andere frameworks Hands-on: FastAI Image Classifier Bouwen van een beeldclassificatiemodel met minimale code FastAI’s data loading en modeltraining begrijpen Model Deployment en Integratie Hoe breng je een deep learning-model in productie? Optimalisatie en efficiëntie van deep learning-modellen Integratie van modellen in de cloud en schaalbaarheid

Tijdens deze training leer je hoe Windows Autopilot het uitrolproces van apparaten vereenvoudigt en automatiseert. Windows Autopilot is een moderne oplossing waarmee IT-beheerders apparaten kunnen configureren en implementeren zonder handmatige tussenkomst. Dit maakt het ideaal voor organisaties die werken met een cloudgebaseerd IT-beheer en veel apparaten moeten uitrollen. Windows Autopilot speelt een cruciale rol in het moderne endpointbeheer, waarbij de traditionele imaging-methode plaatsmaakt voor een geautomatiseerd proces via de cloud. Dit zorgt ervoor dat nieuwe of opnieuw geïnstalleerde apparaten direct worden geconfigureerd met de juiste instellingen, beveiligingspolicies en applicaties, zodra een gebruiker inlogt met zijn of haar zakelijke account. Door de integratie met Microsoft Intune en Microsoft Entra ID kunnen apparaten volledig beheerd worden zonder dat ze fysiek door IT-medewerkers hoeven te worden aangeraakt. In deze training behandelen we zowel de basis als geavanceerde mogelijkheden van Windows Autopilot. Je leert hoe je een Autopilot-profiel aanmaakt, apparaten registreert en een soepele uitrol uitvoert binnen een organisatie. Ook ga je aan de slag met praktische configuraties, zoals het instellen van gebruikersrechten, het toepassen van beleid en het oplossen van veelvoorkomende problemen. Om de theorie direct in de praktijk te brengen, werk je met een casus waarin je Windows Autopilot inzet voor een inrichting. Hierdoor krijg je praktisch inzicht in hoe de oplossing wordt toegepast in een realistische IT-omgeving. Na afloop van de training heb je een goed begrip van hoe Windows Autopilot werkt en hoe je het binnen jouw organisatie kunt toepassen om implementatieprocessen efficiënter en gebruiksvriendelijker te maken. Cursus Windows Autopilot Windows Autopilot is dé oplossing voor het eenvoudig en efficiënt uitrollen van Windows-apparaten binnen een organisatie. In deze cursus leer je hoe je apparaten configureert, beheert en implementeert met Windows Autopilot, zonder handmatige IT-interventie. Je ontdekt hoe Autopilot integreert met Microsoft Intune en Microsoft Entra ID, en hoe je een gestroomlijnd onboardingproces opzet voor eindgebruikers. Door praktijkgerichte oefeningen krijg je inzicht in het volledige implementatieproces en leer je hoe je Windows Autopilot optimaal inzet binnen jouw IT-omgeving. Bedrijfstraining Windows Autopilot Wil je Windows Autopilot in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Tijdens de Training Windows Autopilot komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud. Windows Autopilot: basis en architectuur Wat is Windows Autopilot en waarom is het relevant? Voordelen van Windows Autopilot ten opzichte van traditionele imaging-methoden Architectuur en werking binnen een cloud- en hybride IT-infrastructuur Relatie met Microsoft Intune, Microsoft Entra ID en Windows Update for Business Verschillende Autopilot-scenario’s User-Driven Mode Self-Deploying Mode Pre-Provisioning Mode White Glove Deployment Voorbereiding en infrastructuurvereisten Licenties en abonnementen voor Windows Autopilot Netwerk- en firewallvereisten voor een succesvolle implementatie Onboarding van apparaten en de rol van hardwareleveranciers Microsoft Entra ID en Intune integratie Hybrid Join vs. Entra ID Join: verschillen en impact Configureren van Dynamic Groups voor automatische apparaatregistratie Beheer en monitoring binnen Microsoft Endpoint Manager Registratie en onboarding van apparaten Manieren om apparaten te registreren en de rol van de hardware hash Importeren en beheren van apparaten in Intune Automatische toewijzing van Autopilot-profielen via Dynamic Groups Beheren van serienummers en tracking van hardware in Endpoint Manager Windows Autopilot configureren en implementeren Opstellen en configureren van een Windows Autopilot Deployment Profile Configuratie-opties Skip OOBE-instellingen Instellen van standaardgebruikers Toepassen van policies Zero-Touch Deployment: hoe gebruikers hun apparaat direct uit de doos kunnen gebruiken Automatische applicatie-installatie met Microsoft Intune Configureren van security policies en compliance instellingen Integratie met OneDrive KFM (Known Folder Move) voor automatische bestandsmigratie Beheer en integratie met BitLocker en Windows Hello for Business Geavanceerd beheer en troubleshooting Monitoring en logging van Windows Autopilot-implementaties Gebruik van MDM Diagnostics, Event Viewer en Autopilot logs Best practices voor troubleshooting Foutopsporing en oplossen van vastgelopen implementaties Rollback-opties en herimplementatie van apparaten met Windows Autopilot Reset Automatisering en scripting Gebruik van PowerShell en Graph API voor geavanceerd beheer Schrijven van scripts voor bulk-registratie en beheer Casus: Windows Autopilot in een enterprise-omgeving Hands-on praktijkoefening: een volledige Windows Autopilot-implementatie opzetten Configureren en uitrollen van apparaten binnen verschillende deployment scenarios Beveiligings- en compliancy-uitdagingen binnen een bedrijfsomgeving Optimalisatie en schaalbaarheid van Windows Autopilot voor grotere organisaties Evaluatie en reflectie: verbeterpunten en best practices

Automatisering speelt een steeds grotere rol in bedrijfsprocessen, en AI-agents maken het mogelijk om taken efficiënter en intelligenter uit te voeren. n8n is een krachtige no-code/low-code workflow-automatiseringstool waarmee je eenvoudig taken en processen kunt automatiseren. Het biedt flexibiliteit en uitgebreide integratiemogelijkheden met verschillende API’s en AI-modellen, waardoor je workflows slimmer en effectiever kunt maken. Tijdens deze training leer je hoe je AI Agents ontwikkelt en gebruikt binnen n8n om repetitieve taken te automatiseren en processen te optimaliseren. Je begint met de basisprincipes van n8n: hoe de interface werkt, hoe je workflows opbouwt en hoe je verschillende systemen en services met elkaar verbindt. Vervolgens leer je hoe je AI Agents kunt inzetten om zelfstandig beslissingen te nemen en acties uit te voeren. We behandelen hoe AI en automatisering samenkomen binnen n8n, hoe je AI-modellen en API’s integreert en hoe je jouw agent configureert om gegevens te verzamelen, analyseren en verwerken. Je leert bijvoorbeeld hoe een AI-agent automatisch berichten kan classificeren, klantvragen kan beantwoorden of rapportages kan genereren op basis van verzamelde data. Deze training heeft een praktijkgerichte insteek. Stap voor stap bouw je een functionerende AI-agent, die zelfstandig gegevens verwerkt en geautomatiseerde acties uitvoert. Je werkt met concrete casussen, waardoor je direct ervaart hoe je n8n en AI Agents kunt inzetten binnen jouw eigen werkomgeving. De bedoeling is dat je tijdens de training complexe automatiseringsworkflows gaat ontwerpen en AI Agents te implementeren binnen n8n. Dit stelt je in staat om bedrijfsprocessen te optimaliseren, tijd te besparen en efficiënter om te gaan met data en klantinteracties. Cursus AI Agents en automation met n8n In de cursus AI Agents en Automation met n8n leer je hoe je AI en automatisering samenbrengt in krachtige workflows. Met n8n, een flexibele no-code/low-code tool, bouw je geavanceerde automatiseringen die AI-modellen kunnen aansturen en gegevens zelfstandig kunnen verwerken. Je ontdekt hoe je AI Agents configureert, integreert met externe systemen en toepast in praktijkgerichte cases. Na deze cursus kun je zelfstandig werkende AI-workflows opzetten en inzetten om bedrijfsprocessen efficiënter te maken. Bedrijfstraining AI Agents en automation met n8n Wil je AI Automation en agentic AI in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Tijdens de Training AI Agents en automation met n8n komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud. Introductie n8n en workflow-automatisering Wat is n8n en hoe werkt het? No-code/low-code automatisering: voordelen en toepassingen De n8n-interface en basisfunctionaliteiten Opzetten van eenvoudige workflows Basisprincipes van AI Agents Wat zijn AI Agents en hoe werken ze? Verschillende soorten AI Agents en hun toepassingen Hoe AI en automatisering samenkomen binnen workflows Gebruik van NLP, machine learning en geavanceerde beslislogica n8n en AI-integratie Koppelen van AI-modellen (bijv. OpenAI, Hugging Face, Claude AI) Werken met API’s, webhooks en databronnen Automatiseren van tekstverwerking, sentimentanalyse en AI-gestuurde besluitvorming Opschonen en verwerken van ongestructureerde data met AI Bouwen van een AI-agent in n8n Fase 1: Simpele AI-agent Automatische reacties genereren met AI AI gebruiken voor taakautomatisering Besluitvorming en logica instellen Fase 2: Complexe AI-agenten bouwen Multi-step decision-making agents Werken met externe databases en real-time data feeds Conditionele workflows en meerdere AI-interacties combineren Optimalisatie van prompt-engineering en AI-output Fase 3: Volledig geautomatiseerde AI-workflows Integratie met CRM-systemen, chatbots en interne tools AI inzetten voor e-mailautomatisering en klantinteractie Machine learning-modellen in de workflow verwerken Real-time monitoring en dynamische workflow-aanpassingen Geavanceerde workflow-optimalisatie Werken met parallele workflows en sub-workflows Gebruik van queues, iterators en batch-verwerking in n8n Data processing en integratie met externe services Monitoring en foutafhandeling binnen complexe workflows Praktijkcase: Een complete AI-agent implementeren Werken aan een realistische casus Voorbeeld: AI-ondersteunde helpdesk, geautomatiseerde lead-kwalificatie, sentimentanalyse Integreren van externe data en services voor maximale efficiëntie Live testen en optimaliseren van de workflow Evalueren en uitbreiden van de AI-agent voor schaalbaarheid Automatisering en AI in de praktijk: Best practices en trends Debugging en foutoplossing binnen n8n Best practices voor schaalbare AI-workflows Geavanceerde AI-toepassingen en toekomstige uitbreidingen Hoe AI Agents en workflow-automatisering zich blijven ontwikkelen

AI Automation, oftewel het automatiseren van processen met kunstmatige intelligentie, is een gamechanger in de moderne zakelijke wereld. Door AI-technologieën te combineren met automatisering, kunnen bedrijven efficiënter werken, kosten verlagen en menselijke fouten minimaliseren. Van geautomatiseerde klantenservice tot slimme data-analyse en workflowoptimalisatie, AI Automation biedt talloze mogelijkheden voor diverse sectoren zoals finance, marketing, en logistiek. In de praktijk wordt AI Automation steeds vaker toegepast bij repetitieve taken zoals het verwerken van klantvragen met chatbots, het analyseren van grote datasets om trends te herkennen, en het automatiseren van besluitvormingsprocessen. Dit stelt organisaties in staat om sneller en nauwkeuriger te werken en zich te richten op strategische taken. Tijdens deze training krijg je een begrip van AI Automation. Je leert over de basisprincipes van AI en hoe automatisering hiermee wordt gecombineerd. We behandelen verschillende tools en technieken zoals RPA (Robotic Process Automation), machine learning en AI-gestuurde workflowoptimalisatie. Daarnaast ga je aan de slag met een praktijkcase waarin je zelf een eenvoudige AI-gebaseerde automatiseringsoplossing ontwikkelt. De training is praktijkgericht en helpt je niet alleen begrijpen hoe AI Automation werkt, maar ook hoe je het direct kunt toepassen in je eigen werkomgeving. Door hands-on oefeningen en een realistische casus, ben je na afloop in staat om de eerste stappen te zetten in het implementeren van AI Automation binnen jouw organisatie. Cursus AI Automation AI Automation is de sleutel tot efficiëntere bedrijfsprocessen en een slimmere werkomgeving. Tijdens deze cursus leer je de basisprincipes van AI Automation, inclusief het gebruik van machine learning, RPA (Robotic Process Automation) en andere geavanceerde technologieën. Je ontdekt hoe AI kan helpen bij het automatiseren van repetitieve taken en besluitvormingsprocessen. Door praktijkgerichte oefeningen en een casus leer je hoe je AI Automation effectief kunt inzetten in je eigen werkomgeving. Bedrijfstraining AI Automation Wil je AI Automation in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Tijdens de Training AI Automation komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud. Introductie AI Automation Wat is AI Automation en waarom is het belangrijk? Voorbeelden van AI Automation in de praktijk Voordelen en uitdagingen van AI-gestuurde automatisering Basisprincipes van AI en Automatisering Wat is kunstmatige intelligentie? Het verschil tussen traditionele automatisering en AI Automation Overzicht van AI-technieken Machine learning en deep learning Robotic Process Automation (RPA) Natural Language Processing (NLP) Tools en Technologieën voor AI Automation Populaire AI-automatiseringstools No-code en low-code AI Automation Open-source workflow automation tools Integratie van AI met workflow automation n8n ActivePieces Andere relevante tools Large Language Models (LLM) Wat is een LLM en hoe werkt het? Gebruik van LLM’s in automatiseringsprocessen Voorbeelden van AI-gestuurde workflows met LLM’s Praktische Toepassingen van AI Automation Automatiseren van repetitieve taken Data-invoer en -verwerking Documentanalyse en tekstverwerking AI-gestuurde klantenservice Chatbots en voice assistants Geautomatiseerde e-mailresponssystemen AI en workflow-optimalisatie Geautomatiseerde besluitvorming AI-gestuurde rapportages en data-analyse Hands-on: AI Automation Casus Opzetten van een eenvoudige AI Automation-oplossing Gebruik van een AI-tool in combinatie met een LLM Creëren van een geautomatiseerde workflow in n8n, ActivePieces of een andere tool Integratie met een LLM voor slimme data-analyse of tekstgeneratie Implementeren van een AI-beslissingsmodel Input en verwerking van data AI-gestuurde acties en beslissingen Testen en optimaliseren van de AI-workflow Debugging en foutafhandeling Verbeteren van efficiëntie en nauwkeurigheid Afronding en volgende stappen Hoe implementeer je AI Automation in je eigen organisatie? Aanbevolen vervolgstappen en verdere verdieping

Proefexamen Cisco Certified Network Associate (CCNA 200-301) Met dit proefexamen test je of je klaar bent om het examen Cisco Certified Network Associate (CCNA 200-301) te halen. Onze proefexamens zijn zo opgezet dat ze de echte certificeringsexamens zo dicht mogelijk benaderen. Zowel op inhoud als in de vorm waarin de vragen worden gesteld.

Voel je je soms tegengehouden door iets wat sterker lijkt dan jij? Perfectionistisch, uitstelgedrag of twijfel aan jezelf? Deze cursus helpt je om dat te doorbreken. Wil jij leven zonder faalangst? Vo Leven zonder faalangst: Jouw Reis naar Meer Zelfvertrouwen Heb jij wel eens het gevoel dat je wordt tegengehouden door die constante twijfel en onzekerheid? Misschien merk je dat je handen trillen voor een belangrijke presentatie of dat je telkens weer verlamd raakt door de gedachte "ik kan dit niet". Dan is deze cursus precies wat jij nodig hebt om jouw leven een flinke boost te geven! Wat is faalangst? Faalangst is meer dan alleen zenuwen of lichte onzekerheid. Het is een patroon van zelfbeperkende overtuigingen dat jou vaak weerhoudt van het benutten van jouw talenten. Het is die stem in je hoofd die fluistert dat je niet goed genoeg bent, dat fouten maken iets is om je voor te schamen, en dat elke stap vooruit een risico is dat je liever niet neemt. In deze cursus ontdek jij hoe faalangst werkt en leer je waarom deze angst niet iets is wat je hebt, maar iets wat je doet. Hierdoor krijg je de macht terug over jouw keuzes en acties. Leer hoe je beperkende overtuigingen kunt doorbreken Als jij genoeg hebt van de constante innerlijke strijd en de rem die je op de been houdt, dan biedt deze cursus jou een praktische oplossing. Jij gaat leren hoe je je (onbewuste) brein kunt begrij

Effectieve coaching die bijdraagt aan persoonlijke ontwikkeling en het verbeteren van prestaties van een individu of een team Effectieve coaching die bijdraagt aan persoonlijke ontwikkeling en het verbeteren van prestaties van een individu of een team

Effectieve coaching die bijdraagt aan persoonlijke ontwikkeling en het verbeteren van prestaties van een individu of een team Effectieve coaching die bijdraagt aan persoonlijke ontwikkeling en het verbeteren van prestaties van een individu of een team