Opleiding : EXIN BCS Stichting Kunstmatige Intelligentie, EXIN certificering
Praktijkcursus - 2d
- 14u00 - Ref. AIE
|
Downloaden in pdf-formaat
Deze cursus delen via mail
 | De rol en plaats van AI in organisaties situeren |
| De kenmerken van een intelligente agent identificeren en beschrijven |
| De belangrijkste bijdragen en voordelen van AI in verschillende gebruikscontexten presenteren |
| Het gegevensgestuurde leerproces en de functionele, software- en hardwaredimensies ervan uitleggen |
| De samenwerking tussen mens en machine illustreren die mogelijk wordt gemaakt door AI, met name door machinaal leren |
Doelgroep
Iedereen die de principes en het gebruik van kunstmatige intelligentie in een organisatie wil begrijpen: ontwikkelaars, projectmanagers, product-, data- of beveiligingsmanagers.
Voorafgaande vereisten
Geen.
Certificatie
L’examen consiste en un QCM de 1 heure comprenant 40 questions.
Un score minimum de 65 % est requis pour réussir l’examen.
Le passage de l’examen a lieu en ligne et en anglais sur le site EXIN.
Opleidingsprogramma
1 Inleiding tot kunstmatige intelligentie
- Definities: AI, machinaal leren, generatieve AI, robotica.
- Belangrijkste benaderingen van AI: symbolisch, statistisch, connectionistisch.
- Sleutelbegrippen: algoritme, model, training, inferentie.
- Soorten AI: zwak (narrow) en algemeen (AGI).
- Historische ontwikkelingen en vooruitzichten.
2 Maatschappelijke, milieu- en ethische gevolgen
- De effecten van AI op werkgelegenheid, vaardigheden en werkorganisatie.
- De ecologische voetafdruk van AI en hoe deze te verkleinen: ecodesign, digitale soberheid.
- Ethische principes: eerlijkheid, verklaarbaarheid, transparantie, respect voor privacy.
- Governance en naleving van regelgeving (RGPD, AI-wet).
3 Technologieën en machinaal leren
- Overzicht van gerelateerde technologieën: cloud, IoT, robotica.
- AI-waardeketen: verzamelen, voorbereiden, trainen, inzetten, toezicht houden.
- Grondbeginselen van machinaal leren: leren onder toezicht en leren zonder toezicht.
- Modelbeheer: overlearning, validatie, prestatiemetingen.
- Inleiding tot generatieve AI en taalmodellen (LLM).
4 Gegevens, kwaliteit en bestuur
- De centrale rol van gegevens in AI-systemen.
- Kwaliteitscriteria: nauwkeurigheid, volledigheid, versheid, traceerbaarheid.
- Governance: belangrijkste rollen (data-eigenaar, data steward) en verantwoordelijkheden.
- Gegevensrisico's en risicobeperkende maatregelen.
- Goede kijk- en interpretatiepraktijken.
5 Kaderstelling en kansen voor AI
- Identificeer de relevante use cases volgens de bedrijfsstrategie.
- De waarde, haalbaarheid en risico's van een AI-project analyseren.
- Opstellen van een verantwoordingsdossier en een IA business case.
- Kosten, baten en rendement op investering schatten.
- Bouw een proefplan of MVP (proof of concept).
6 Projectbeheer en AI-governance
- Rollen en belanghebbenden: sponsor, bedrijf, datawetenschapper, MLOps, juridische afdeling, DPO.
- De juiste managementaanpak kiezen (agile, iteratief, experimenteel).
- Governance: gebruiksbeleid, AI-commissie, toezicht op en controle van modellen.
- Monitoring na uitrol: drift, kwaliteit van de service, eerlijkheid.
7 Evoluerende beroepen en toenemende vaardigheden
- Nieuwe functies: AI-productmanager, ML-ingenieur, ethisch medewerker, data steward.
- Impact op bedrijven en organisaties.
- Verbetering van vaardigheden en strategieën voor omscholing/bijscholing.
- De geaugmenteerde mens: samenwerking tussen AI en menselijke expertise.
8 Praktijkvoorbeelden en feedback
- Analyse van echte cases uit verschillende bedrijfssectoren.
- Belangrijkste succesfactoren: kwaliteitsgegevens, sterke sponsoring, zakelijke acceptatie.
- Veel voorkomende oorzaken van mislukking: onduidelijk kader, gegevensschuld, gebrek aan eigenaarschap.
- Lessen die kunnen worden overgedragen naar AI-projecten van deelnemers.
DEELNEMERS
Iedereen die de principes en het gebruik van kunstmatige intelligentie in een organisatie wil begrijpen: ontwikkelaars, projectmanagers, product-, data- of beveiligingsmanagers.
VOORAFGAANDE VEREISTEN
Geen.
VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.
BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.
TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.
TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.
Iedereen die de principes en het gebruik van kunstmatige intelligentie in een organisatie wil begrijpen: ontwikkelaars, projectmanagers, product-, data- of beveiligingsmanagers.
VOORAFGAANDE VEREISTEN
Geen.
VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.
BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.
PEDAGOGISCHE EN TECHNISCHE MIDDELEN
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.
TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.
TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.
Data en plaats
Selecteer uw locatie of kies voor de les op afstand en kies vervolgens uw datum.
Klas op afstand
Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie