AIBO Artificial Intelligence (AI) voor bedrijven en overheid - Inclusief Examen Klassikaal

Volg de Artificial Intelligence (AI) Essentials en leer de basis van het gebruik van AI

Na afronding van deze training kun je onder andere:

• Beschrijven wat AI is
• De algemene principes van AI benoemen
• Verschillende toepassingen van AI gebruiken

De Nederlandse AI Coalitie (NL AIC) heeft een standaard ontwikkeld voor professionals die Kunstmatige Intelligentie (AI) willen integreren in hun zakelijke omgeving. In deze cursus "Artificial Intelligence (AI) voor Bedrijven & Overheid" leer je veel meer dan alleen de basics van chatbots zoals ChatGPT. Deze training biedt een solide basiskennis van AI en laat je zien hoe je de voordelen van AI kunt benutten voor jouw organisatie. Daarnaast worden de risico’s, do's en don'ts van AI uitgebreid behandeld.

Na afloop van de cursus ontvang je een voucher voor het officiële NL AIC-examen. Verwerf de essentiële kennis en certificering om AI succesvol te implementeren in jouw bedrijfs- of overheidsomgeving.

Lesmethode

Dit is een klassikale training en wordt verzorgd op locatie of in een virtual classroom.

Doelgroep

De AI for Business-opleiding is bedoeld voor leidinggevenden, managers en professionals die verder willen gaan dan een basiskennis en inzicht willen krijgen in wat AI is, hoe het werkt en waar het kan worden toegepast - met inbegrip van zowel de voordelen als de risico's.

Het is daarom ideaal voor mensen voor wie het concept van AI relatief nieuw is en die zich willen bekwamen in AI, die overwegen betrokken te raken bij de toepassing van AI of die weloverwogen beslissingen moeten nemen over de toepassing van AI in hun bedrijfsdomein.

De AI for Business-opleiding is bedoeld voor leidinggevenden, managers en professionals die verder willen gaan dan een basiskennis en inzicht willen krijgen in wat AI is, hoe het werkt en waar het kan worden toegepast - met inbegrip van zowel de voordelen als de risico's.

Het is daarom ideaal voor mensen voor wie het concept van AI relatief nieuw is en die zich willen bekwamen in AI, die overwegen betrokken te raken bij de toepassing van AI of die weloverwogen beslissingen moeten nemen over de toepassing van AI in hun bedrijfsdomein.

Voorkennis

Er is voor deze training geen voorkennis nodig.Er is voor deze training geen voorkennis nodig.

Onderdelen

• AI-fundamentals
• Toepassing van AI in de praktijk
• Ethiek, betrouwbaarheid en coëxistentie van mens en machine
• Toekomstige ontwikkelingen van AI

Deel 4: De kandidaat heeft zicht op toekomstige ontwikkelingen van AI

8. Je hebt zicht op de toekomstige ontwikkelingen van AI

Deze sectie markeert toekomstige richtingen en toepassingen van AI.

Deel 1: De kandidaat kent de grondbeginselen van AI

1. Je bent in staat de kansen van AI te herkennen

Deze sectie beschrijft een reeks toepassingen van AI, hoe deze organisaties en de samenleving beïnvloeden, welke waarde ze creëren en hun onderliggende gebruik van data, algoritmen en leerbenaderingen. Ook wordt de rol van de NL AIC bij het bevorderen van het heilzame en ethische gebruik van AI beschreven. Daarnaast bevat dit onderdeel voorbeelden van belangrijke domeinen zoals classificatiesystemen, prognoses, clusteranalyse, spraak-, beeld- en natuurlijke taalverwerking.

2. Je begrijpt het verschil tussen data, robots en kunstmatige intelligentie

Dit onderdeel beschrijft een gemeenschappelijk vocabulaire rond gegevens, gegevenswetenschap, algoritmen, menselijk logisch denken versus intelligente agents. En het geeft definities voor belangrijke items. Het beschrijft ook Intelligent Agent-types, robotica en agentmodellen.

3. Je begrijpt hoe voorspellingen, algoritmen, machine- en deep learning werken

Dit deel introduceert de verschillende niveaus van voorspellingen, een overzicht van de belangrijkste algoritmen en de leerbenaderingen. Ook wordt benadrukt welke soorten algoritmen welke soorten problemen aanpakken.

Deel 2: De kandidaat kan AI-toepassingen gebruiken in de praktijk

4. Je begrijpt welke stappen ondernomen moeten worden om een AI-toepassing te ontwikkelen en te beoordelen

In dit deel wordt een basisbenadering voor het bouwen van een eenvoudige AI-toepassing beschreven. Daarnaast wordt de CRISP-DM-methode beschreven, waarbij de betrokken stappen worden benadrukt en het bewustzijn van de zakelijke context en betrouwbaarheidsbeoordeling bij elke stap worden vergroot. Valkuilen zoals overfitting, underfitting en vooroordelen worden gemarkeerd. Tenslotte lees je hoe je tegemoetkomt aan de behoefte aan innovatie en creativiteit, inclusief teamorganisatie.

5. Datamanagement en de relatie met AI

Verklaart bewustwording van de afhankelijkheid van gegevens en hoe gegevens voor AI-toepassingen kunnen worden verkregen, voorbereid, beheerd, verstrekt en geschaald. Pakt de rol van de cloud aan voor het beheren van gegevens en verwerkingscapaciteit. Benadrukt de risico's die zich voordoen in gegevens en die van invloed zijn op de betrouwbaarheid.

Deel 3: De kandidaat is in staat ethische risico’s en dilemma’s te herkennen, en heeft zicht op hoe mens en machine samen kunnen werken

6. Je bent in staat ethische risico’s en dilemma’s te herkennen

Dit deel geeft uitleg over hoe je de risico's en ethische dilemma's aanpakt die verband houden met AI, inclusief de behoefte aan verklaarbare AI. En het introduceert de ethische richtlijnen van de EU en de noodzaak om het vertrouwen van de samenleving in het gebruik van AI te behouden.

 7. Je krijgt inzicht in het samenwerken tussen mens en machine

Hier behandelen we de combinatie van menselijke en machinecapaciteiten in een organisatie die de vraag beantwoordt of AI de mens zal vervangen (singulariteit). Ook bespreken we sleutelrollen van bedrijfsbeheer, domeinexpertise, analyse en gegevensbeheerders, en hoe deze rollen samenwerken.

• AI-fundamentals
• Toepassing van AI in de praktijk
• Ethiek, betrouwbaarheid en coëxistentie van mens en machine
• Toekomstige ontwikkelingen van AI

Deel 4: De kandidaat heeft zicht op toekomstige ontwikkelingen van AI

8. Je hebt zicht op de toekomstige ontwikkelingen van AI

Deze sectie markeert toekomstige richtingen en toepassingen van AI.

Deel 1: De kandidaat kent de grondbeginselen van AI

1. Je bent in staat de kansen van AI te herkennen

Deze sectie beschrijft een reeks toepassingen van AI, hoe deze organisaties en de samenleving beïnvloeden, welke waarde ze creëren en hun onderliggende gebruik van data, algoritmen en leerbenaderingen. Ook wordt de rol van de NL AIC bij het bevorderen van het heilzame en ethische gebruik van AI beschreven. Daarnaast bevat dit onderdeel voorbeelden van belangrijke domeinen zoals classificatiesystemen, prognoses, clusteranalyse, spraak-, beeld- en natuurlijke taalverwerking.

2. Je begrijpt het verschil tussen data, robots en kunstmatige intelligentie

Dit onderdeel beschrijft een gemeenschappelijk vocabulaire rond gegevens, gegevenswetenschap, algoritmen, menselijk logisch denken versus intelligente agents. En het geeft definities voor belangrijke items. Het beschrijft ook Intelligent Agent-types, robotica en agentmodellen.

3. Je begrijpt hoe voorspellingen, algoritmen, machine- en deep learning werken

Dit deel introduceert de verschillende niveaus van voorspellingen, een overzicht van de belangrijkste algoritmen en de leerbenaderingen. Ook wordt benadrukt welke soorten algoritmen welke soorten problemen aanpakken.

Deel 2: De kandidaat kan AI-toepassingen gebruiken in de praktijk

4. Je begrijpt welke stappen ondernomen moeten worden om een AI-toepassing te ontwikkelen en te beoordelen

In dit deel wordt een basisbenadering voor het bouwen van een eenvoudige AI-toepassing beschreven. Daarnaast wordt de CRISP-DM-methode beschreven, waarbij de betrokken stappen worden benadrukt en het bewustzijn van de zakelijke context en betrouwbaarheidsbeoordeling bij elke stap worden vergroot. Valkuilen zoals overfitting, underfitting en vooroordelen worden gemarkeerd. Tenslotte lees je hoe je tegemoetkomt aan de behoefte aan innovatie en creativiteit, inclusief teamorganisatie.

5. Datamanagement en de relatie met AI

Verklaart bewustwording van de afhankelijkheid van gegevens en hoe gegevens voor AI-toepassingen kunnen worden verkregen, voorbereid, beheerd, verstrekt en geschaald. Pakt de rol van de cloud aan voor het beheren van gegevens en verwerkingscapaciteit. Benadrukt de risico's die zich voordoen in gegevens en die van invloed zijn op de betrouwbaarheid.

Deel 3: De kandidaat is in staat ethische risico’s en dilemma’s te herkennen, en heeft zicht op hoe mens en machine samen kunnen werken

6. Je bent in staat ethische risico’s en dilemma’s te herkennen

Dit deel geeft uitleg over hoe je de risico's en ethische dilemma's aanpakt die verband houden met AI, inclusief de behoefte aan verklaarbare AI. En het introduceert de ethische richtlijnen van de EU en de noodzaak om het vertrouwen van de samenleving in het gebruik van AI te behouden.

 7. Je krijgt inzicht in het samenwerken tussen mens en machine

Hier behandelen we de combinatie van menselijke en machinecapaciteiten in een organisatie die de vraag beantwoordt of AI de mens zal vervangen (singulariteit). Ook bespreken we sleutelrollen van bedrijfsbeheer, domeinexpertise, analyse en gegevensbeheerders, en hoe deze rollen samenwerken.