Postgraduaat Applied AI in business

Stap in de boeiende wereld van artificiële intelligentie en ontdek hoe AI een katalysator kan zijn voor innovatie en groei in jouw organisatie. In dit onderdeel leer je:

• De kracht en mogelijkheden van AI begrijpen en hoe deze strategisch kunnen worden ingezet in diverse bedrijfsdomeinen zoals HR, marketing, klantenservice, verkoop, productie en finance.
• De Vlaamse, Belgische en Europese AI-initiatieven en steunmaatregelen ontdekken, en hoe deze jouw organisatie kunnen versterken.
• AI-bedrijven in België leren kennen en hun expertise benutten.
• Bedrijfsdoelstellingen vertalen naar concrete AI-use cases en deze evalueren met behulp van het AI Canvas.
• De readiness van jouw organisatie voor AI inschatten en strategieën ontwikkelen om mogelijke kloofgebieden te overbruggen.
• Jouw rol als AI facilitator definiëren en de vaardigheden ontwikkelen die nodig zijn om AI binnen een organisatie succesvol te introduceren.
• Inspiratie opdoen voor het ontwikkelen van een eigen AI use case en reeds de nodige vaardigheden ontwikkelen waarmee je direct aan de slag kan.

Onderwijsleeractiviteiten

Introduction in AI

Artificiële intelligentie heeft al een enorme impact op ons dagelijks leven, van gepersonaliseerde reclame tot slimme verkeerslichten. Maar hoe zit het met AI in de bedrijfswereld? Wat is de echte waarde van AI, en waar liggen de grenzen?
Mieke De Ketelaere, gerenommeerd AI-expert en ambassadeur van deze opleiding, introduceert je in de fascinerende wereld van AI. Tijdens deze sessie krijg je praktische informatie over de opleiding en maak je kennis met je medestudenten. Dit inspirerende startpunt biedt een solide basis voor de reis die voor je ligt.

Je ontvangt tijdens deze sessie haar boek Mens versus machine – Artificiële intelligentie ontrafeld” om direct in de sfeer te komen.

Over de docent

Strategic AI applications in business

Je ontdekt hoe AI en generatieve AI kan gebruikt worden in diverse bedrijfsfuncties zoals marketing, klantenservice, verkoop, productie en finance. Je leert hoe AI niet alleen processen efficiënter maakt, maar ook innovatie stimuleert en waarde toevoegt binnen verschillende bedrijfsdomeinen. 

• Marketing: AI voor klantsegmentatie, gepersonaliseerde campagnes en realtime campagne-analyse. Generatieve AI voor het genereren van unieke content.
• Klantenservice: Generatieve AI-gedreven chatbots en virtuele assistenten voor 24/7 klantinteractie. 
• Verkoop: AI voor verkoopvoorspellingen en klantrelatiebeheer (CRM). 
• Productie: Slimme productie, voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole en supply chain-optimalisatie. Nieuwe semantische zoekmogelijkheden met gebruik van LLMs.
• Finance: AI voor financiële analyse, risicomanagement en automatisering van boekhouding.

Tijdens dit onderdeel worden verschillende AI-technieken behandeld, zoals AI agents, AI model evaluatie en AI Governance. Deze technieken helpen bedrijven om AI naadloos te integreren in hun processen en samenwerking te verbeteren.  

Je krijgt dus volop inspiratie om je eigen use case uit te werken.

Over de docent

How to detect and translate a business need in AI terms

Detecteren en vertalen van bedrijfsbehoeften in AI-termen

Waarom AI? Wat kan het betekenen voor jouw organisatie? In deze sessie leer je:

• Bedrijfsdoelstellingen koppelen aan relevante AI-oplossingen.
• Waardevolle AI-use cases identificeren en prioriteren.

Een waardevoorstel (value case) voor een specifieke use case ontwikkelen, inclusief strategische en financiële overwegingen.
We bouwen stap voor stap aan een duidelijk verhaal dat strategie, voordelen, financiële haalbaarheid en de weg naar implementatie samenbrengt.

Over de docent

AI canvas and tools

Het AI Canvas is een krachtig hulpmiddel om AI-use cases te evalueren en uit te werken. In deze sessie leer je:

• Een use case diepgaand analyseren en de haalbaarheid inschatten.
• Beslissen of een AI-idee de moeite waard is om verder te ontwikkelen.

Daarnaast is er ruimte om jouw specifieke AI-use case te bespreken en feedback te krijgen. Deze praktische sessie biedt een directe meerwaarde voor jouw organisatie.

Over de docent

AI readiness

Niet elke organisatie is meteen klaar voor AI. Om AI succesvol te implementeren, moet je weten waar je organisatie staat en wat nodig is om vooruitgang te boeken. In deze sessie leer je:

• De analytics-maturiteit van een organisatie evalueren.
• Strategieën ontwikkelen om kloofgebieden te overbruggen, met aandacht voor mensen, processen, technologie en data.

Deze inzichten helpen je om een solide basis te leggen voor duurzame AI-implementaties.

Over de docent

Generative AI and prompt engineering

Ontdek hoe je generatieve AI en promptdesign kunt inzetten om diverse bedrijfsprocessen te verbeteren en innovaties te versnellen. Je leert Large Language Models (LLM) zoals ChatGPT en Claude 3.7 maar ook open source varianten als DeepSeek effectief toe te passen om taken te automatiseren, creatief te ondersteunen en bedrijfsprocessen te optimaliseren. Dit stelt je in staat om generatieve AI tools strategisch te gebruiken en toe te passen in uiteenlopende bedrijfsdomeinen, van klantenservice tot contentcreatie.

Je leert efficiënte en gerichte prompts ontwerpen die de gewenste output opleveren. Door deze prompts slim in te zetten, haal je het meeste uit generatieve AI en genereer je waardevolle, nauwkeurige resultaten. Met deze vaardigheden kun je direct aan de slag om jouw eigen AI use case te ontwikkelen en toe te passen binnen je organisatie!

Over de docent

AI landscape in Belgium

In deze sessie ontdek je het uitgebreide ecosysteem van AI-programma’s in Vlaanderen, Wallonië en Brussel, met bijzondere aandacht voor het Vlaams AI-impulsprogramma.

We bespreken:

• Strategisch basisonderzoek, met voorbeelden van Proof of Concepts (PoC’s).
• Initiatieven die AI-adoptie bevorderen en steunmaatregelen van VLAIO.
• Europese AI-context en de opkomst van European Digital Innovation Hubs.

Daarnaast leer je Belgische AI-bedrijven kennen. Dankzij een duidelijke segmentatie en concrete voorbeelden krijg je inzicht in hun expertise en toegevoegde waarde.

Over de docent

Facilitation techniques

Als AI facilitator speel je een sleutelrol in het begeleiden van workshops en brainstormsessies. In deze sessie leer je:

• Effectieve facilitatietechnieken om groepen te begeleiden bij het ontdekken van relevante AI-use cases.
• Hoe je zo’n brainstorm aanpakt en workshops structureert om de juiste prioriteiten te stellen en draagvlak te creëren.

Je ontwikkelt vaardigheden die essentieel zijn om AI succesvol te integreren in organisaties.

Over de docent

Transformeer data in inzichten en bouw toekomstbestendige AI-oplossingen.

Kwalitatieve data vormt de solide basis waarop AI zijn kracht en effectiviteit bouwt. Zonder hoogwaardige en goed beheerde data is het onmogelijk om waardevolle AI-oplossingen te ontwikkelen. Deze module biedt een diepgaande verkenning van data en artificiële intelligentie.

Ontdek hoe je data effectief beheert, analyseert en omzet in waardevolle zakelijke inzichten. We nemen je mee door de meest relevante tools, methoden en strategieën om data en AI maximaal te benutten:

• Begrijp de fundamenten van databeheer en -analyse: van relationele databases tot complexe gegevensmodellen.
• Ontwikkel vaardigheden in statistiek, hypothesetesten en machine learning om data te vertalen naar waardevolle inzichten.
• Leer hoe AI en data governance organisaties helpen bij strategische besluitvorming en innovaties.
• Krijg praktische inzichten in het ontwerp en de implementatie van datagedreven oplossingen.

Na deze module ben je niet alleen voorbereid om in een data-gedreven organisatie te werken, maar beschik je ook over de kennis en tools om AI en data om te zetten in strategische bedrijfsvoordelen. Bouw de toekomst met data en AI!

Onderwijsleeractiviteiten

Data engineering

De fundamenten van databeheer: bouw een solide basis voor je data-infrastructuur.
Data-engineering is de ruggengraat van elke datagedreven organisatie. In dit onderdeel leer je hoe je een robuuste data-architectuur opzet die aansluit bij de informatiebehoeften van je organisatie en die kan omgaan met de steeds grotere hoeveelheden en complexiteit van data.

• Databasebeheer: ontdek de verschillende soorten databases – relationele, niet-relationele en vector databases. Vector databases zijn ideaal voor complexe gegevensstructuren, bijvoorbeeld voor AI-toepassingen en real-time analytics.
• Relationale concepten: begrijp hoe tabellen, relaties, keys en constraints werken, en leer waarom normalisatie essentieel is voor gegevensintegriteit.
• Datamodellering en ontwerp: Ontwikkel efficiënte relationele ontwerpen die afhankelijkheden en integriteit waarborgen.
• Van operationele systemen tot datalakes: leer de verschillen tussen operationele systemen, datawarehouses en datalakes, en hoe deze moderne data-infrastructuren omgaan met ongestructureerde en real-time data.

Dit onderdeel biedt praktische tools en technieken om data-infrastructuur te verbeteren en klaar te maken voor de uitdagingen van AI en machine learning.

Over de docent

Data science

Van data naar inzichten
In dit onderdeel leer je hoe je data effectief analyseert en vertaalt naar waardevolle inzichten die strategische beslissingen aandrijven. Je ontwikkelt de analytische vaardigheden die nodig zijn om data te gebruiken voor het beantwoorden van zakelijke vraagstukken.

• Beschrijvende statistieken: Analyseer data om trends, patronen en afwijkingen te ontdekken, met behulp van moderne statistische technieken.
• Hypothesetesten: valideer je inzichten met statistische methoden om datagestuurde beslissingen te nemen.
• Datamodellering: structureer en organiseer data voor diepgaande analyses.
• Data Science, artificial intelligence en andere hedendaagse topics.

Dit onderdeel biedt praktijkgerichte voorbeelden, tools en technieken waarmee je data-analyses kunt uitvoeren die echte waarde leveren in de bedrijfscontext. Je wordt voorbereid om AI en data science toe te passen in de bedrijfswereld van morgen.

Over de docent

Data governance

Beheers je data, beheer je toekomst.

Goede data governance is van cruciaal belang voor het waarborgen van de kwaliteit, veiligheid en naleving van gegevens in je organisatie. In dit onderdeel leer je hoe je een transparant en effectief besluitvormingsproces rondom data en IT kunt opzetten, waarbij je alle relevante stakeholders systematisch betrekt.

• Het DAMA-wiel: Leer de fundamenten van efficiënte data governance, waaronder datakwaliteit, data-integriteit, opslag, beveiliging en architectuur. Je leert ook over data privacy en de impact van regelgeving zoals de GDPR en de EU AI Act. 
• Verantwoordelijkheid en transparantie: Ontwikkel mechanismen voor een duidelijke toewijzing van verantwoordelijkheid en stroomlijn de besluitvorming over data. Dit helpt je de kosten van databeheer te verlagen en zorgt voor compliance met de geldende wet- en regelgeving.
• Praktische aspecten: Ontdek hoe je data governance effectief toepast in de praktijk, met aandacht voor datamodellering, business intelligence, metadata, contentmanagement en data lineage.

Na dit onderdeel ben je in staat een solide data governance-strategie te implementeren die je organisatie helpt bij het veilig beheren van data en het genereren van consistente, waardevolle inzichten.

Over de docent

AI, machine learning and deep learning

De kracht van artificiële intelligentie: maak de vertaalslag naar de praktijk.

Artificiële Intelligentie (AI) en machine learning zijn revolutionaire technologieën die steeds meer organisaties transformeren. In dit onderdeel leer je niet alleen wat AI en machine learning inhouden, maar ook hoe je deze technologieën praktisch kunt inzetten om echte bedrijfsproblemen op te lossen.

• Introductie tot AI: Begrijp de geschiedenis, de evolutie en de toekomstige impact van AI. Je ontdekt waarom AI zo'n game-changer is voor verschillende industrieën en hoe het organisaties helpt in hun digitale transformatie.
• Machine learning-methoden: Verken de belangrijkste machine learning-technieken, zoals supervised, unsupervised en reinforcement learning. Je krijgt inzicht in hoe neurale netwerken, deep learning en transfer learning werken en hoe ze AI mogelijk maken om complexe taken uit te voeren.
• Hands-on ervaring: Krijg praktische ervaring met AI-tools en -technieken, zoals het implementeren van lineaire regressie, decision trees en andere machine learning-methoden. Je kunt ook experimenteren met toonaangevende AI-platforms zoals Google AI Education, en leert hoe je modellen kunt trainen en evalueren.
• Data als basis voor AI: Ontdek waarom data digitalisatie en integriteit cruciaal zijn voor succesvolle AI-implementaties. Je leert hoe AI-modellen afhankelijk zijn van schone, goed beheerde data en waarom datakwaliteit essentieel is voor het trainen van betrouwbare modellen.

Na dit onderdeel ben je in staat om een bedrijfsprobleem om te zetten in een datagestuurde oplossing, ondersteund door machine learning, en kun je AI toepassen om strategische bedrijfsvoordelen te behalen.

Over de docent

AI traps and AI operationalisation

Creatieve AI-ideeën ontspruiten in een onverslaanbaar tempo, en organisaties verkennen de nieuwe opkomende mogelijkheden van machine learning en AI. Maar dan rijst de vraag: Hoe houden we die miljoenen geautomatiseerde beslissingen in de hand? Hoe houden we controle over deze beslissingen? Hoe garanderen we dat AI doet wat van hem wordt verwacht? En hoe kunnen we voorkomen dat AI onverwacht gedrag vertoont?

AI Operationaliseren: Waarde creëren en valkuilen vermijden

Het ontwikkelen van AI-modellen is slechts het begin; de echte uitdaging ligt in het succesvol implementeren en beheren ervan. Dit onderdeel leert je hoe je AI kunt operationaliseren en valkuilen kunt vermijden.

• AI operationalisatie: Ontdek wat nodig is om machine learning-modellen om te zetten in waardevolle oplossingen (deployment of operationalisatie van machine learning)
• LLMops (Large Language Model Operations): Leer hoe je effectief[IV1]  gebruik kunt maken van bestaande LLM-oplossingen, zoals GPT-modellen, zonder alles zelf te moeten bouwen. Het kiezen van het juiste model en het inrichten van een efficiënte LLM-operatie is een continu proces, waarin kosten-batenanalyse essentieel is.
• AI-valkuilen: Begrijp hoe verkeerde data, onbetrouwbare modellen of falende performance monitoring de effectiviteit van AI kunnen ondermijnen. Leer hoe je fouten op data-, model- en prestatieniveau herkent en oplost.
• Continu leren en verbeteren: Begrijp hoe je AI-systemen beheert met voortdurende optimalisatie om betrouwbare prestaties te garanderen, vandaag en in de toekomst.

Dit onderdeel biedt je de kennis en tools om AI effectief, duurzaam en verantwoord in je organisatie te integreren, met een focus op waardecreatie, risicobeheersing en het voorkomen van onverwachte uitkomsten.

Over de docent

In dit opleidingsonderdeel ontwikkel je een geïntegreerde kijk op Enterprise Architecture: je leert hoe je strategische doelstellingen vertaalt naar concrete projecten, capabilities en oplossingen die de organisatie versterken. Je verdiept je in business-, applicatie- en technologiearchitectuur, ontdekt hoe je processen optimaliseert in lijn met IT en maakt doordachte make-or-buybeslissingen. Met Design Thinking voeg je daar een gebruikersgerichte en innovatieve aanpak aan toe.

Tijdens de afsluitende workshop breng je alles in de praktijk. Je past de methodieken toe op een realistische case en vertaalt strategie naar gemodelleerde businessflows en eerste requirements. Zo koppel je inzicht aan toepasbare resultaten die je meteen kan inzetten in je eigen context.

Onderwijsleeractiviteiten

Architecture - Design - Building

Strategische en Business Architectuur

• Leer hoe je zakelijke doelstellingen vertaalt naar concrete projecten en producten die de organisatiedoelen ondersteunen.
• Ontdek hoe je waarde-ketens en capabilities definieert en een structuur ontwikkelt voor bedrijfsorganisatie, processen en services.
• Begrijp de rol van de business architect in het verbinden van IT en business en het initiëren van business process management op strategisch niveau.

Applicatie Architectuur

• Krijg inzicht in hoe applicatiearchitectuur de businessarchitectuur automatiseert en optimaliseert.
• Leer hoe je applicaties en databases effectief afstemt om bedrijfsprocessen te vereenvoudigen en te verbeteren.
• Verken architectuurprincipes met betrekking tot cloud services voor een flexibele en schaalbare infrastructuur.

Technologie en Enterprise Architectuur

• Begrijp de basisprincipes van technologie- en enterprise architectuur, van hardware en platformen tot servers en software.
• Leer hoe technologie-infrastructuur de kern vormt voor de succesvolle implementatie van AI-oplossingen en het ondersteunen van de organisatie.

Make or Buy

• Leer hoe je strategische beslissingen maakt over het zelf ontwikkelen of inkopen van producten en diensten.
• Ontwikkel inzicht in het proces van capability building, resource planning en het opstellen van migratiepaden voor bedrijfsdoelen.

Business Process Management (BPM)

• Verken de basisprincipes van procesbeheer en ontdek hoe je processen kunt verbeteren om de effectiviteit van de organisatie te waarborgen.
• Leer hoe je verbeteringstrajecten (BPI) ontwikkelt die volledig in sync zijn met de applicatiearchitectuur en bijdragen aan de transformatie van bedrijfsprocessen.

Design Thinking

• Ontdek de Design Thinking-aanpak en hoe je bedrijfsproblemen oplost vanuit een gebruikersgericht perspectief.
• Leer hoe je iteratieve processen toepast voor het creëren van oplossingen die voldoen aan de zakelijke en gebruikersbehoeften.

Over de docenten

Workshop Enterprise Architecture

Als afsluiter van dit onderdeel ga je zelf aan de slag: je duikt één dag lang in de wereld van Enterprise Architecture en ervaar hoe je strategie vertaalt naar realistische, werkbare bedrijfsoplossingen. Tijdens deze praktijkgerichte workshop werk je in team aan een herkenbare real-life case (Nike) en leer je hoe je met capability-based planning, operating models, ArchiMate en BPMN de brug slaat tussen visie, organisatie en processen.

Je ontdekt hoe je strategische doelen concreet maakt, een capability map uitbouwt, businessflows modelleert en eerste requirements identificeert. Je vertrekt na deze dag niet alleen met inzicht, maar met toepasbare output die je meteen in je eigen context kan inzetten.

Over de docent

Je leert AI breed te integreren, met oog voor mens, maatschappij en wetgeving.

In dit onderdeel krijg je inzicht in de juridische, sociologische en ethische aspecten van AI. Je leert hoe regelgeving zoals GDPR en IP-wetgeving AI-projecten beïnvloedt en hoe je AI verantwoord implementeert binnen een organisatie. Daarnaast ontdek je hoe mens en innovatie elkaar beïnvloeden, waarom transparantie en vertrouwen cruciaal zijn en hoe je een ethics roadmap opstelt. Tot slot krijg je tools en strategieën aangereikt om AI duurzaam en maatschappelijk verantwoord te integreren.

Onderwijsleeractiviteiten

The human factor - legal perspective and EU AI act

Information security & data privacy 

In deze sessie krijg je inzicht in de juridische kaders rond AI en data en leer je hoe je deze in de praktijk toepast om AI-oplossingen correct en verantwoord te implementeren:

• Regelgeving en beleid: Overzicht van AI-regulering op Vlaams, Belgisch en EU-niveau, met speciale aandacht voor de EU AI Act en de impact ervan op bedrijven.
• Juridische aspecten van AI: Impact van IP-wetgeving, GDPR en consumentenbescherming op de ontwikkeling en het gebruik van AI.
• AI in de praktijk: Analyse en toepassing van juridische principes via concrete cases, met focus op compliance en risicobeheersing.
• Post-gebruik van AI: Wettelijke aandachtspunten bij datagebruik, ethische risico’s en verantwoord AI-gebruik binnen organisaties.

Over de docent

The human factor - sociological perspective

Mens en Innovatie 

Mens en innovatie verhouden zich vreemd tegenover elkaar: mensen maken innovaties maar innovaties bepalen ook wat mensen doen. We staan stil bij deze vreemde verhouding om beter te begrijpen waarom ethiek in innovatie zo uitdagend is om uit te voeren en tot een goed einde te brengen.

Aan de hand van voorbeelden leer je waarom het onmogelijk is om volledig te voorspellen hoe een innovatie gebruikt zal worden door diverse gebruikers. Een korte stakeholder-inleving-oefening maakt dit duidelijk en toont je enkele methodes om je innovatie vanuit een ander perspectief te bekijken zodat je vlotter op het onverwachte kan anticiperen.

Vertrouwen in AI

Het hoofdidee van deze sessie is dat vertrouwen, transparantie en explainability in AI relationeel zijn. Het gaat dus niet over hoeveel vertrouwen mensen in AI hebben maar wel, hoe staat een bepaalde persoon tegenover één specifieke vorm van AI en de context waarin die wordt toegepast.

Een medewerker van het Kenniscentrum Data & Maatschappij gaat met jou en je team na hoe je vertrouwen in je innovatie kan creëren, niet enkel bij de early adaptors (diegenen die niet meer van je innovatie moeten overtuigd worden en direct je innovatie oppikken) maar ook bij diegenen die niet direct de meerwaarde van je innovatie inzien of misschien wel de meerwaarde inzien, maar toch nog tegen een aantal struikelblokken aanlopen (bv. moeilijkheden qua gebruik).

Over de docent

The human factor - ethical perspective

Een ethisch bedrijf met verantwoorde AI-implementaties 

Er komen steeds meer open brieven en kritische stemmen van medewerkers van techbedrijven om rekening te houden met ethiek in AI. Ook de EU zet met regulering en de Trustworthy AI principes in op een beleid waar bedrijven pro-actief aan de slag gaan.

In deze module bekijken we ethisch en verantwoord ondernemen op bedrijfsniveau. Niet alleen AI-talent moet overtuigd worden, ook werknemers die met AI aan de slag gaan vragen om dit op een werkbare manier te doen. Vraag aan een vakbond of een werknemer wat die van AI vindt en de kans is groot dat er snel bezorgdheden naar boven komen.

In deze sessie bekijken we hoe je een ethics road map opbouwt om de waarden die leven op de gehele werkvloer te vertalen naar een plan. Die road map biedt een eerste kader aan je organisatie op ethische vragen die zich het vaakst voordoen omtrent jouw AI producten of diensten.

AI implementeren in een bedrijf is niet alleen een technische bezigheid. Door klanten en werknemers op tijd te betrekken kan je verschillende obstakels identificeren voor ze zich voordoen. In groep wordt aan de hand van een aantal methodieken nagedacht over mogelijke strategieën om de digitale (AI-)transformatie goed te laten verlopen.

Over de docent

Sustainable AI in business

Artificiële intelligentie is meer dan alleen een IT-project. Het kan menselijke, juridische, operationele en ethische implicaties hebben. Om een AI-project duurzaam te maken binnen je organisatie zul je zeker met al deze aspecten rekening moeten houden.

De werkgeversorganisatie Agoria ontwikkelde een gratis online cursus met tips en tools die je kan gebruiken bij het plannen van een duurzaam AI-project, zodat iedereen die met een AI-project te maken krijgt er ook baat bij heeft. Op korte en lange termijn.

Na het volgen van de online cursus (1,5 uur) heb je een helikopterview over de menselijke, juridische, operationele en ethische implicaties, en gaan we in debat met de ontwikkelaars van de cursus. 

Over de docenten

In dit opleidingsonderdeel krijg je de kans om AI in de praktijk te verkennen en zelf aan de slag te gaan met de nieuwste technologieën. Je leert hoe je AI-oplossingen kunt ontwikkelen, implementeren en optimaliseren door middel van hands-on workshops. Deze workshops stellen je in staat om praktische ervaring op te doen met verschillende AI-technieken, van machine learning tot computer vision, en je eigen AI-projecten te realiseren.

De workshops worden strategisch ingepland in het lesrooster binnen de verschillende opleidingsonderdelen, zodat je op het juiste moment beschikt over de nodige praktische kennis om jouw AI use case succesvol uit te werken.

Onderwijsleeractiviteiten

Hands-on AI workshop - LLM, RAG and AI agents

In deze hands-on workshop leer je hoe je een lokale AI-chatbot bouwt die vragen kan beantwoorden op basis van documenten en eigen kennisbronnen. We maken gebruik van Ollama om een Local Large Language Model (LLM) uit te voeren en Flowise, een no-code platform, om de chatbot visueel samen te stellen.

Je ontdekt hoe je Retrieval-Augmented Generation (RAG) toepast om externe kennisbronnen te integreren zonder het model opnieuw te trainen. We behandelen ook fine-tuning, waarmee je het model beter afstemt op specifieke domeinen.

Na deze workshop heb je een werkende chatbot en kun je Local LLM’s inzetten voor bedrijfsspecifieke toepassingen.

Over de docent

Hands-on AI workshop - managed AI met AWS

Je ontdekt hoe je AI-toepassingen kunt ontwikkelen met behulp van de krachtige cloudinfrastructuur van Amazon Web Services (AWS).

De cloud maakt het eenvoudig voor iedereen om de steeds groter wordende hoeveelheid data bij te houden. Maar de echte waarde van de cloud ligt in de uitgebreide set aan bouwstenen die het ter beschikking stelt voor jouw applicatie.

Je leert over managed AI-services en hoe je deze kunt gebruiken om schaalbare, veilige en efficiënte AI-oplossingen te bouwen zonder diepgaande technische kennis van cloudinfrastructuur. Je krijgt zo inzicht in hoe AWS een belangrijke bijdrage kan leveren in business en wat de voordelen ervan zijn.

Tijdens de sessie ga je hands-on aan de slag met AI tools die AWS ter beschikking stelt om snel modellen te trainen. Je leert verder ook hoe je generatieve AI modellen kan gebruiken, zonder de infrastructuur zelf op te zetten of te beheren. 

Over de docent

Hands-on AI workshop - machine learning

In deze praktische workshop duiken we in de wereld van Machine Learning, waarbij we zowel low-code als code-gebaseerde tools gebruiken om modellen te bouwen, trainen en optimaliseren.  

We starten met een vergelijking tussen open-source en closed-source machine learning-oplossingen, gevolgd door een hands-on sessie met KNIME (low-code ML) en Google Colab en PyCaret (code-gebaseerde ML). Je leert hoe je data voorbereidt, modellen traint en hun prestaties evalueert en optimaliseert.  

Na deze workshop ben je in staat om zelfstandig machine learning-modellen te ontwikkelen en te verfijnen voor jouw eigen toepassingen.

Over de docent

Hands-on AI workshop - computer vision

In deze praktische workshop leer je hoe je Computer Vision toepast voor classificatie, objectdetectie, segmentatie, pose-estimatie en tracking. 

We vergelijken open-source en closed-source oplossingen en werken hands-on met Google Colab en YOLO (You Only Look Once), een krachtige AI-techniek voor beeldherkenning.  Je ontdekt hoe je een eigen computervisiemodel traint, van data-annotatie en augmentatie tot modelvalidatie en export. 

Na deze workshop heb je een stevig begrip van Computer Vision-workflows en kun je zelf modellen bouwen en inzetten.

Over de docent

Je werkt een relevante AI use case uit voor je bedrijf waarin je alle opgedane kennis van het postgraduaat toepast.

Onderwijsleeractiviteiten

Building an ethical AI use case

Tijdens de opleiding werk je zelfstandig een concreet project / AI use case uit, bij voorkeur een nood of uitdaging binnen jouw bedrijf/organisatie.  

Uit de succesverhalen (en minder geslaagde projecten) bij de vorige modules, laat je je inspireren voor de uitwerking van je eigen case. Je past de theorie uit de verschillende modules in praktijk toe en werkt een volledige AI-project uit. Het onderwerp moet raakvlakken hebben met meerdere aspecten van het programma 'Applied AI in business'. Het gaat over een projectvoorstel, niet over de effectieve realisatie van het project. 

Je wordt voor je AI use case begeleid door een externe coach / AI-professional, die jou op regelmatige tijdstippen feedback kan geven op de voortgang van je volledige dossier. Je krijgt ook enkele deelopdrachten.

Op het einde van de opleiding zal je de AI use case aan de hand van een presentatie en mondelinge verdediging toelichten aan een jury.

Stap in de boeiende wereld van artificiële intelligentie en ontdek hoe AI een katalysator kan zijn voor innovatie en groei in jouw organisatie. In dit onderdeel leer je:

• De kracht en mogelijkheden van AI begrijpen en hoe deze strategisch kunnen worden ingezet in diverse bedrijfsdomeinen zoals HR, marketing, klantenservice, verkoop, productie en finance.
• De Vlaamse, Belgische en Europese AI-initiatieven en steunmaatregelen ontdekken, en hoe deze jouw organisatie kunnen versterken.
• AI-bedrijven in België leren kennen en hun expertise benutten.
• Bedrijfsdoelstellingen vertalen naar concrete AI-use cases en deze evalueren met behulp van het AI Canvas.
• De readiness van jouw organisatie voor AI inschatten en strategieën ontwikkelen om mogelijke kloofgebieden te overbruggen.
• Jouw rol als AI facilitator definiëren en de vaardigheden ontwikkelen die nodig zijn om AI binnen een organisatie succesvol te introduceren.
• Inspiratie opdoen voor het ontwikkelen van een eigen AI use case en reeds de nodige vaardigheden ontwikkelen waarmee je direct aan de slag kan.

Onderwijsleeractiviteiten

Introduction in AI

Artificiële intelligentie heeft al een enorme impact op ons dagelijks leven, van gepersonaliseerde reclame tot slimme verkeerslichten. Maar hoe zit het met AI in de bedrijfswereld? Wat is de echte waarde van AI, en waar liggen de grenzen?
Mieke De Ketelaere, gerenommeerd AI-expert en ambassadeur van deze opleiding, introduceert je in de fascinerende wereld van AI. Tijdens deze sessie krijg je praktische informatie over de opleiding en maak je kennis met je medestudenten. Dit inspirerende startpunt biedt een solide basis voor de reis die voor je ligt.

Je ontvangt tijdens deze sessie haar boek Mens versus machine – Artificiële intelligentie ontrafeld” om direct in de sfeer te komen.

Over de docent

Strategic AI applications in business

Je ontdekt hoe AI en generatieve AI kan gebruikt worden in diverse bedrijfsfuncties zoals marketing, klantenservice, verkoop, productie en finance. Je leert hoe AI niet alleen processen efficiënter maakt, maar ook innovatie stimuleert en waarde toevoegt binnen verschillende bedrijfsdomeinen. 

• Marketing: AI voor klantsegmentatie, gepersonaliseerde campagnes en realtime campagne-analyse. Generatieve AI voor het genereren van unieke content.
• Klantenservice: Generatieve AI-gedreven chatbots en virtuele assistenten voor 24/7 klantinteractie. 
• Verkoop: AI voor verkoopvoorspellingen en klantrelatiebeheer (CRM). 
• Productie: Slimme productie, voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole en supply chain-optimalisatie. Nieuwe semantische zoekmogelijkheden met gebruik van LLMs.
• Finance: AI voor financiële analyse, risicomanagement en automatisering van boekhouding.

Tijdens dit onderdeel worden verschillende AI-technieken behandeld, zoals AI agents, AI model evaluatie en AI Governance. Deze technieken helpen bedrijven om AI naadloos te integreren in hun processen en samenwerking te verbeteren.  

Je krijgt dus volop inspiratie om je eigen use case uit te werken.

Over de docent

How to detect and translate a business need in AI terms

Detecteren en vertalen van bedrijfsbehoeften in AI-termen

Waarom AI? Wat kan het betekenen voor jouw organisatie? In deze sessie leer je:

• Bedrijfsdoelstellingen koppelen aan relevante AI-oplossingen.
• Waardevolle AI-use cases identificeren en prioriteren.

Een waardevoorstel (value case) voor een specifieke use case ontwikkelen, inclusief strategische en financiële overwegingen.
We bouwen stap voor stap aan een duidelijk verhaal dat strategie, voordelen, financiële haalbaarheid en de weg naar implementatie samenbrengt.

Over de docent

AI canvas and tools

Het AI Canvas is een krachtig hulpmiddel om AI-use cases te evalueren en uit te werken. In deze sessie leer je:

• Een use case diepgaand analyseren en de haalbaarheid inschatten.
• Beslissen of een AI-idee de moeite waard is om verder te ontwikkelen.

Daarnaast is er ruimte om jouw specifieke AI-use case te bespreken en feedback te krijgen. Deze praktische sessie biedt een directe meerwaarde voor jouw organisatie.

Over de docent

AI readiness

Niet elke organisatie is meteen klaar voor AI. Om AI succesvol te implementeren, moet je weten waar je organisatie staat en wat nodig is om vooruitgang te boeken. In deze sessie leer je:

• De analytics-maturiteit van een organisatie evalueren.
• Strategieën ontwikkelen om kloofgebieden te overbruggen, met aandacht voor mensen, processen, technologie en data.

Deze inzichten helpen je om een solide basis te leggen voor duurzame AI-implementaties.

Over de docent

Generative AI and prompt engineering

Ontdek hoe je generatieve AI en promptdesign kunt inzetten om diverse bedrijfsprocessen te verbeteren en innovaties te versnellen. Je leert Large Language Models (LLM) zoals ChatGPT en Claude 3.7 maar ook open source varianten als DeepSeek effectief toe te passen om taken te automatiseren, creatief te ondersteunen en bedrijfsprocessen te optimaliseren. Dit stelt je in staat om generatieve AI tools strategisch te gebruiken en toe te passen in uiteenlopende bedrijfsdomeinen, van klantenservice tot contentcreatie.

Je leert efficiënte en gerichte prompts ontwerpen die de gewenste output opleveren. Door deze prompts slim in te zetten, haal je het meeste uit generatieve AI en genereer je waardevolle, nauwkeurige resultaten. Met deze vaardigheden kun je direct aan de slag om jouw eigen AI use case te ontwikkelen en toe te passen binnen je organisatie!

Over de docent

AI landscape in Belgium

In deze sessie ontdek je het uitgebreide ecosysteem van AI-programma’s in Vlaanderen, Wallonië en Brussel, met bijzondere aandacht voor het Vlaams AI-impulsprogramma.

We bespreken:

• Strategisch basisonderzoek, met voorbeelden van Proof of Concepts (PoC’s).
• Initiatieven die AI-adoptie bevorderen en steunmaatregelen van VLAIO.
• Europese AI-context en de opkomst van European Digital Innovation Hubs.

Daarnaast leer je Belgische AI-bedrijven kennen. Dankzij een duidelijke segmentatie en concrete voorbeelden krijg je inzicht in hun expertise en toegevoegde waarde.

Over de docent

Facilitation techniques

Als AI facilitator speel je een sleutelrol in het begeleiden van workshops en brainstormsessies. In deze sessie leer je:

• Effectieve facilitatietechnieken om groepen te begeleiden bij het ontdekken van relevante AI-use cases.
• Hoe je zo’n brainstorm aanpakt en workshops structureert om de juiste prioriteiten te stellen en draagvlak te creëren.

Je ontwikkelt vaardigheden die essentieel zijn om AI succesvol te integreren in organisaties.

Over de docent

Transformeer data in inzichten en bouw toekomstbestendige AI-oplossingen.

Kwalitatieve data vormt de solide basis waarop AI zijn kracht en effectiviteit bouwt. Zonder hoogwaardige en goed beheerde data is het onmogelijk om waardevolle AI-oplossingen te ontwikkelen. Deze module biedt een diepgaande verkenning van data en artificiële intelligentie.

Ontdek hoe je data effectief beheert, analyseert en omzet in waardevolle zakelijke inzichten. We nemen je mee door de meest relevante tools, methoden en strategieën om data en AI maximaal te benutten:

• Begrijp de fundamenten van databeheer en -analyse: van relationele databases tot complexe gegevensmodellen.
• Ontwikkel vaardigheden in statistiek, hypothesetesten en machine learning om data te vertalen naar waardevolle inzichten.
• Leer hoe AI en data governance organisaties helpen bij strategische besluitvorming en innovaties.
• Krijg praktische inzichten in het ontwerp en de implementatie van datagedreven oplossingen.

Na deze module ben je niet alleen voorbereid om in een data-gedreven organisatie te werken, maar beschik je ook over de kennis en tools om AI en data om te zetten in strategische bedrijfsvoordelen. Bouw de toekomst met data en AI!

Onderwijsleeractiviteiten

Data engineering

De fundamenten van databeheer: bouw een solide basis voor je data-infrastructuur.
Data-engineering is de ruggengraat van elke datagedreven organisatie. In dit onderdeel leer je hoe je een robuuste data-architectuur opzet die aansluit bij de informatiebehoeften van je organisatie en die kan omgaan met de steeds grotere hoeveelheden en complexiteit van data.

• Databasebeheer: ontdek de verschillende soorten databases – relationele, niet-relationele en vector databases. Vector databases zijn ideaal voor complexe gegevensstructuren, bijvoorbeeld voor AI-toepassingen en real-time analytics.
• Relationale concepten: begrijp hoe tabellen, relaties, keys en constraints werken, en leer waarom normalisatie essentieel is voor gegevensintegriteit.
• Datamodellering en ontwerp: Ontwikkel efficiënte relationele ontwerpen die afhankelijkheden en integriteit waarborgen.
• Van operationele systemen tot datalakes: leer de verschillen tussen operationele systemen, datawarehouses en datalakes, en hoe deze moderne data-infrastructuren omgaan met ongestructureerde en real-time data.

Dit onderdeel biedt praktische tools en technieken om data-infrastructuur te verbeteren en klaar te maken voor de uitdagingen van AI en machine learning.

Over de docent

Data science

Van data naar inzichten
In dit onderdeel leer je hoe je data effectief analyseert en vertaalt naar waardevolle inzichten die strategische beslissingen aandrijven. Je ontwikkelt de analytische vaardigheden die nodig zijn om data te gebruiken voor het beantwoorden van zakelijke vraagstukken.

• Beschrijvende statistieken: Analyseer data om trends, patronen en afwijkingen te ontdekken, met behulp van moderne statistische technieken.
• Hypothesetesten: valideer je inzichten met statistische methoden om datagestuurde beslissingen te nemen.
• Datamodellering: structureer en organiseer data voor diepgaande analyses.
• Data Science, artificial intelligence en andere hedendaagse topics.

Dit onderdeel biedt praktijkgerichte voorbeelden, tools en technieken waarmee je data-analyses kunt uitvoeren die echte waarde leveren in de bedrijfscontext. Je wordt voorbereid om AI en data science toe te passen in de bedrijfswereld van morgen.

Over de docent

Data governance

Beheers je data, beheer je toekomst.

Goede data governance is van cruciaal belang voor het waarborgen van de kwaliteit, veiligheid en naleving van gegevens in je organisatie. In dit onderdeel leer je hoe je een transparant en effectief besluitvormingsproces rondom data en IT kunt opzetten, waarbij je alle relevante stakeholders systematisch betrekt.

• Het DAMA-wiel: Leer de fundamenten van efficiënte data governance, waaronder datakwaliteit, data-integriteit, opslag, beveiliging en architectuur. Je leert ook over data privacy en de impact van regelgeving zoals de GDPR en de EU AI Act. 
• Verantwoordelijkheid en transparantie: Ontwikkel mechanismen voor een duidelijke toewijzing van verantwoordelijkheid en stroomlijn de besluitvorming over data. Dit helpt je de kosten van databeheer te verlagen en zorgt voor compliance met de geldende wet- en regelgeving.
• Praktische aspecten: Ontdek hoe je data governance effectief toepast in de praktijk, met aandacht voor datamodellering, business intelligence, metadata, contentmanagement en data lineage.

Na dit onderdeel ben je in staat een solide data governance-strategie te implementeren die je organisatie helpt bij het veilig beheren van data en het genereren van consistente, waardevolle inzichten.

Over de docent

AI, machine learning and deep learning

De kracht van artificiële intelligentie: maak de vertaalslag naar de praktijk.

Artificiële Intelligentie (AI) en machine learning zijn revolutionaire technologieën die steeds meer organisaties transformeren. In dit onderdeel leer je niet alleen wat AI en machine learning inhouden, maar ook hoe je deze technologieën praktisch kunt inzetten om echte bedrijfsproblemen op te lossen.

• Introductie tot AI: Begrijp de geschiedenis, de evolutie en de toekomstige impact van AI. Je ontdekt waarom AI zo'n game-changer is voor verschillende industrieën en hoe het organisaties helpt in hun digitale transformatie.
• Machine learning-methoden: Verken de belangrijkste machine learning-technieken, zoals supervised, unsupervised en reinforcement learning. Je krijgt inzicht in hoe neurale netwerken, deep learning en transfer learning werken en hoe ze AI mogelijk maken om complexe taken uit te voeren.
• Hands-on ervaring: Krijg praktische ervaring met AI-tools en -technieken, zoals het implementeren van lineaire regressie, decision trees en andere machine learning-methoden. Je kunt ook experimenteren met toonaangevende AI-platforms zoals Google AI Education, en leert hoe je modellen kunt trainen en evalueren.
• Data als basis voor AI: Ontdek waarom data digitalisatie en integriteit cruciaal zijn voor succesvolle AI-implementaties. Je leert hoe AI-modellen afhankelijk zijn van schone, goed beheerde data en waarom datakwaliteit essentieel is voor het trainen van betrouwbare modellen.

Na dit onderdeel ben je in staat om een bedrijfsprobleem om te zetten in een datagestuurde oplossing, ondersteund door machine learning, en kun je AI toepassen om strategische bedrijfsvoordelen te behalen.

Over de docent

AI traps and AI operationalisation

Creatieve AI-ideeën ontspruiten in een onverslaanbaar tempo, en organisaties verkennen de nieuwe opkomende mogelijkheden van machine learning en AI. Maar dan rijst de vraag: Hoe houden we die miljoenen geautomatiseerde beslissingen in de hand? Hoe houden we controle over deze beslissingen? Hoe garanderen we dat AI doet wat van hem wordt verwacht? En hoe kunnen we voorkomen dat AI onverwacht gedrag vertoont?

AI Operationaliseren: Waarde creëren en valkuilen vermijden

Het ontwikkelen van AI-modellen is slechts het begin; de echte uitdaging ligt in het succesvol implementeren en beheren ervan. Dit onderdeel leert je hoe je AI kunt operationaliseren en valkuilen kunt vermijden.

• AI operationalisatie: Ontdek wat nodig is om machine learning-modellen om te zetten in waardevolle oplossingen (deployment of operationalisatie van machine learning)
• LLMops (Large Language Model Operations): Leer hoe je effectief[IV1]  gebruik kunt maken van bestaande LLM-oplossingen, zoals GPT-modellen, zonder alles zelf te moeten bouwen. Het kiezen van het juiste model en het inrichten van een efficiënte LLM-operatie is een continu proces, waarin kosten-batenanalyse essentieel is.
• AI-valkuilen: Begrijp hoe verkeerde data, onbetrouwbare modellen of falende performance monitoring de effectiviteit van AI kunnen ondermijnen. Leer hoe je fouten op data-, model- en prestatieniveau herkent en oplost.
• Continu leren en verbeteren: Begrijp hoe je AI-systemen beheert met voortdurende optimalisatie om betrouwbare prestaties te garanderen, vandaag en in de toekomst.

Dit onderdeel biedt je de kennis en tools om AI effectief, duurzaam en verantwoord in je organisatie te integreren, met een focus op waardecreatie, risicobeheersing en het voorkomen van onverwachte uitkomsten.

Over de docent

In dit opleidingsonderdeel ontwikkel je een geïntegreerde kijk op Enterprise Architecture: je leert hoe je strategische doelstellingen vertaalt naar concrete projecten, capabilities en oplossingen die de organisatie versterken. Je verdiept je in business-, applicatie- en technologiearchitectuur, ontdekt hoe je processen optimaliseert in lijn met IT en maakt doordachte make-or-buybeslissingen. Met Design Thinking voeg je daar een gebruikersgerichte en innovatieve aanpak aan toe.

Tijdens de afsluitende workshop breng je alles in de praktijk. Je past de methodieken toe op een realistische case en vertaalt strategie naar gemodelleerde businessflows en eerste requirements. Zo koppel je inzicht aan toepasbare resultaten die je meteen kan inzetten in je eigen context.

Onderwijsleeractiviteiten

Architecture - Design - Building

Strategische en Business Architectuur

• Leer hoe je zakelijke doelstellingen vertaalt naar concrete projecten en producten die de organisatiedoelen ondersteunen.
• Ontdek hoe je waarde-ketens en capabilities definieert en een structuur ontwikkelt voor bedrijfsorganisatie, processen en services.
• Begrijp de rol van de business architect in het verbinden van IT en business en het initiëren van business process management op strategisch niveau.

Applicatie Architectuur

• Krijg inzicht in hoe applicatiearchitectuur de businessarchitectuur automatiseert en optimaliseert.
• Leer hoe je applicaties en databases effectief afstemt om bedrijfsprocessen te vereenvoudigen en te verbeteren.
• Verken architectuurprincipes met betrekking tot cloud services voor een flexibele en schaalbare infrastructuur.

Technologie en Enterprise Architectuur

• Begrijp de basisprincipes van technologie- en enterprise architectuur, van hardware en platformen tot servers en software.
• Leer hoe technologie-infrastructuur de kern vormt voor de succesvolle implementatie van AI-oplossingen en het ondersteunen van de organisatie.

Make or Buy

• Leer hoe je strategische beslissingen maakt over het zelf ontwikkelen of inkopen van producten en diensten.
• Ontwikkel inzicht in het proces van capability building, resource planning en het opstellen van migratiepaden voor bedrijfsdoelen.

Business Process Management (BPM)

• Verken de basisprincipes van procesbeheer en ontdek hoe je processen kunt verbeteren om de effectiviteit van de organisatie te waarborgen.
• Leer hoe je verbeteringstrajecten (BPI) ontwikkelt die volledig in sync zijn met de applicatiearchitectuur en bijdragen aan de transformatie van bedrijfsprocessen.

Design Thinking

• Ontdek de Design Thinking-aanpak en hoe je bedrijfsproblemen oplost vanuit een gebruikersgericht perspectief.
• Leer hoe je iteratieve processen toepast voor het creëren van oplossingen die voldoen aan de zakelijke en gebruikersbehoeften.

Over de docent

Workshop Enterprise Architecture

Als afsluiter van dit onderdeel ga je zelf aan de slag: je duikt één dag lang in de wereld van Enterprise Architecture en ervaar hoe je strategie vertaalt naar realistische, werkbare bedrijfsoplossingen. Tijdens deze praktijkgerichte workshop werk je in team aan een herkenbare real-life case (Nike) en leer je hoe je met capability-based planning, operating models, ArchiMate en BPMN de brug slaat tussen visie, organisatie en processen.

Je ontdekt hoe je strategische doelen concreet maakt, een capability map uitbouwt, businessflows modelleert en eerste requirements identificeert. Je vertrekt na deze dag niet alleen met inzicht, maar met toepasbare output die je meteen in je eigen context kan inzetten.

Over de docent

Je leert AI breed te integreren, met oog voor mens, maatschappij en wetgeving.

In dit onderdeel krijg je inzicht in de juridische, sociologische en ethische aspecten van AI. Je leert hoe regelgeving zoals GDPR en IP-wetgeving AI-projecten beïnvloedt en hoe je AI verantwoord implementeert binnen een organisatie. Daarnaast ontdek je hoe mens en innovatie elkaar beïnvloeden, waarom transparantie en vertrouwen cruciaal zijn en hoe je een ethics roadmap opstelt. Tot slot krijg je tools en strategieën aangereikt om AI duurzaam en maatschappelijk verantwoord te integreren.

Onderwijsleeractiviteiten

AI regulation and the EU AI Act

Information security & data privacy 

In deze sessie krijg je inzicht in de juridische kaders rond AI en data en leer je hoe je deze in de praktijk toepast om AI-oplossingen correct en verantwoord te implementeren:

• Regelgeving en beleid: Overzicht van AI-regulering op Vlaams, Belgisch en EU-niveau, met speciale aandacht voor de EU AI Act en de impact ervan op bedrijven.
• Juridische aspecten van AI: Impact van IP-wetgeving, GDPR en consumentenbescherming op de ontwikkeling en het gebruik van AI.
• AI in de praktijk: Analyse en toepassing van juridische principes via concrete cases, met focus op compliance en risicobeheersing.
• Post-gebruik van AI: Wettelijke aandachtspunten bij datagebruik, ethische risico’s en verantwoord AI-gebruik binnen organisaties.

Over de docent

AI and Social Impact

Mens en Innovatie 

Mens en innovatie verhouden zich vreemd tegenover elkaar: mensen maken innovaties maar innovaties bepalen ook wat mensen doen. We staan stil bij deze vreemde verhouding om beter te begrijpen waarom ethiek in innovatie zo uitdagend is om uit te voeren en tot een goed einde te brengen.

Aan de hand van voorbeelden leer je waarom het onmogelijk is om volledig te voorspellen hoe een innovatie gebruikt zal worden door diverse gebruikers. Een korte stakeholder-inleving-oefening maakt dit duidelijk en toont je enkele methodes om je innovatie vanuit een ander perspectief te bekijken zodat je vlotter op het onverwachte kan anticiperen.

Vertrouwen in AI

Het hoofdidee van deze sessie is dat vertrouwen, transparantie en explainability in AI relationeel zijn. Het gaat dus niet over hoeveel vertrouwen mensen in AI hebben maar wel, hoe staat een bepaalde persoon tegenover één specifieke vorm van AI en de context waarin die wordt toegepast.

Een medewerker van het Kenniscentrum Data & Maatschappij gaat met jou en je team na hoe je vertrouwen in je innovatie kan creëren, niet enkel bij de early adaptors (diegenen die niet meer van je innovatie moeten overtuigd worden en direct je innovatie oppikken) maar ook bij diegenen die niet direct de meerwaarde van je innovatie inzien of misschien wel de meerwaarde inzien, maar toch nog tegen een aantal struikelblokken aanlopen (bv. moeilijkheden qua gebruik).

Over de docent

Ethics and responsible decision-making

Een ethisch bedrijf met verantwoorde AI-implementaties 

Er komen steeds meer open brieven en kritische stemmen van medewerkers van techbedrijven om rekening te houden met ethiek in AI. Ook de EU zet met regulering en de Trustworthy AI principes in op een beleid waar bedrijven pro-actief aan de slag gaan.

In deze module bekijken we ethisch en verantwoord ondernemen op bedrijfsniveau. Niet alleen AI-talent moet overtuigd worden, ook werknemers die met AI aan de slag gaan vragen om dit op een werkbare manier te doen. Vraag aan een vakbond of een werknemer wat die van AI vindt en de kans is groot dat er snel bezorgdheden naar boven komen.

In deze sessie bekijken we hoe je een ethics road map opbouwt om de waarden die leven op de gehele werkvloer te vertalen naar een plan. Die road map biedt een eerste kader aan je organisatie op ethische vragen die zich het vaakst voordoen omtrent jouw AI producten of diensten.

AI implementeren in een bedrijf is niet alleen een technische bezigheid. Door klanten en werknemers op tijd te betrekken kan je verschillende obstakels identificeren voor ze zich voordoen. In groep wordt aan de hand van een aantal methodieken nagedacht over mogelijke strategieën om de digitale (AI-)transformatie goed te laten verlopen.

Over de docent

Sustainable AI in business

Artificiële intelligentie is meer dan alleen een IT-project. Het kan menselijke, juridische, operationele en ethische implicaties hebben. Om een AI-project duurzaam te maken binnen je organisatie zul je zeker met al deze aspecten rekening moeten houden.

De werkgeversorganisatie Agoria ontwikkelde een gratis online cursus met tips en tools die je kan gebruiken bij het plannen van een duurzaam AI-project, zodat iedereen die met een AI-project te maken krijgt er ook baat bij heeft. Op korte en lange termijn.

Na het volgen van de online cursus (1,5 uur) heb je een helikopterview over de menselijke, juridische, operationele en ethische implicaties, en gaan we in debat met de ontwikkelaars van de cursus. 

Over de docenten

In dit opleidingsonderdeel krijg je de kans om AI in de praktijk te verkennen en zelf aan de slag te gaan met de nieuwste technologieën. Je leert hoe je AI-oplossingen kunt ontwikkelen, implementeren en optimaliseren door middel van hands-on workshops. Deze workshops stellen je in staat om praktische ervaring op te doen met verschillende AI-technieken, van machine learning tot computer vision, en je eigen AI-projecten te realiseren.

De workshops worden strategisch ingepland in het lesrooster binnen de verschillende opleidingsonderdelen, zodat je op het juiste moment beschikt over de nodige praktische kennis om jouw AI use case succesvol uit te werken.

Onderwijsleeractiviteiten

Hands-on AI workshop - LLM, RAG and AI agents

In deze hands-on workshop leer je hoe je een lokale AI-chatbot bouwt die vragen kan beantwoorden op basis van documenten en eigen kennisbronnen. We maken gebruik van Ollama om een Local Large Language Model (LLM) uit te voeren en Flowise, een no-code platform, om de chatbot visueel samen te stellen.

Je ontdekt hoe je Retrieval-Augmented Generation (RAG) toepast om externe kennisbronnen te integreren zonder het model opnieuw te trainen. We behandelen ook fine-tuning, waarmee je het model beter afstemt op specifieke domeinen.

Na deze workshop heb je een werkende chatbot en kun je Local LLM’s inzetten voor bedrijfsspecifieke toepassingen.

Over de docent

Hands-on AI workshop - managed AI met AWS

Je ontdekt hoe je AI-toepassingen kunt ontwikkelen met behulp van de krachtige cloudinfrastructuur van Amazon Web Services (AWS).

De cloud maakt het eenvoudig voor iedereen om de steeds groter wordende hoeveelheid data bij te houden. Maar de echte waarde van de cloud ligt in de uitgebreide set aan bouwstenen die het ter beschikking stelt voor jouw applicatie.

Je leert over managed AI-services en hoe je deze kunt gebruiken om schaalbare, veilige en efficiënte AI-oplossingen te bouwen zonder diepgaande technische kennis van cloudinfrastructuur. Je krijgt zo inzicht in hoe AWS een belangrijke bijdrage kan leveren in business en wat de voordelen ervan zijn.

Tijdens de sessie ga je hands-on aan de slag met AI tools die AWS ter beschikking stelt om snel modellen te trainen. Je leert verder ook hoe je generatieve AI modellen kan gebruiken, zonder de infrastructuur zelf op te zetten of te beheren. 

Over de docent

Hands-on AI workshop - machine learning

In deze praktische workshop duiken we in de wereld van Machine Learning, waarbij we zowel low-code als code-gebaseerde tools gebruiken om modellen te bouwen, trainen en optimaliseren.  

We starten met een vergelijking tussen open-source en closed-source machine learning-oplossingen, gevolgd door een hands-on sessie met KNIME (low-code ML) en Google Colab en PyCaret (code-gebaseerde ML). Je leert hoe je data voorbereidt, modellen traint en hun prestaties evalueert en optimaliseert.  

Na deze workshop ben je in staat om zelfstandig machine learning-modellen te ontwikkelen en te verfijnen voor jouw eigen toepassingen.

Over de docent

Hands-on AI workshop - computer vision

In deze praktische workshop leer je hoe je Computer Vision toepast voor classificatie, objectdetectie, segmentatie, pose-estimatie en tracking. 

We vergelijken open-source en closed-source oplossingen en werken hands-on met Google Colab en YOLO (You Only Look Once), een krachtige AI-techniek voor beeldherkenning.  Je ontdekt hoe je een eigen computervisiemodel traint, van data-annotatie en augmentatie tot modelvalidatie en export. 

Na deze workshop heb je een stevig begrip van Computer Vision-workflows en kun je zelf modellen bouwen en inzetten.

Over de docent

Je werkt een relevante AI use case uit voor je bedrijf waarin je alle opgedane kennis van het postgraduaat toepast.

Onderwijsleeractiviteiten

Building an ethical AI use case

Tijdens de opleiding werk je zelfstandig een concreet AI-projectvoorstel uit, bij voorkeur rond een uitdaging of opportuniteit binnen je eigen organisatie. Daarbij laat je je inspireren door de succesverhalen én de minder geslaagde cases uit de voorgaande modules.

Je vertaalt de inzichten uit het programma naar de praktijk en ontwikkelt een onderbouwde AI use case die verschillende aspecten van het postgraduaat Applied AI in Business samenbrengt. De focus ligt op het uitwerken van een sterk projectvoorstel, niet op de effectieve implementatie.

Gedurende het traject krijg je begeleiding van een externe coach of AI-professional, die op regelmatige momenten feedback geeft op de voortgang van je dossier. Via enkele gerichte deelopdrachten bouw je stap voor stap aan je finale case.

Aan het einde van de opleiding presenteer en verdedig je je AI use case voor een jury. Zo toon je hoe je AI op een doordachte, haalbare en ethisch verantwoorde manier kan inzetten binnen een organisatie.