Opleiding: Training AI Algoritmes

Algoritmes vormen de kern van Artificial Intelligence. Ze bepalen hoe systemen leren, voorspellen, beslissen en reageren. Hoewel het concept ‘kunstmatige intelligentie’ vaak als één geheel wordt gezien, draait de werking van elke toepassing uiteindelijk om de selectie en inzet van het juiste algoritme. Van eenvoudige regressiemodellen tot complexe deep learning-architecturen: elk algoritme heeft zijn eigen logica, sterktes, beperkingen en toepassingsgebied.

In de praktijk worden algoritmes strategisch gekozen op basis van wat nodig is: snelheid, uitlegbaarheid, nauwkeurigheid, schaalbaarheid of compliance. In sectoren als overheid, zorg, marketing, financiën en logistiek worden algoritmes binnen AI ingezet om processen te automatiseren, patronen te herkennen of klantgedrag te voorspellen. De impact is groot, en daarom is inzicht in het ‘waarom’ achter de algoritmekeuze essentieel — zeker als je verantwoordelijk bent voor implementatie, toezicht of strategie.

Tijdens de training AI algoritmes gaan we niet programmeren, maar wél diepgaand analyseren. Je leert de werking van veelgebruikte algoritmes begrijpen — zoals beslisbomen, k-means clustering, lineaire regressie, support vector machines, neurale netwerken en reinforcement learning. Daarbij onderzoeken we hun eigenschappen, toepasbaarheid en de strategische vragen die je moet stellen bij elk algoritme: wat doet het? Wat zijn de randvoorwaarden? Is het uitlegbaar? Welke risico’s brengt het met zich mee?

De training is opgebouwd rond een centrale casus. Deze casus vormt het uitgangspunt om algoritmes te analyseren, te vergelijken en te selecteren. Daarbij oefen je met het stellen van de juiste vragen en leer je hoe je op basis van kenmerken en context tot een verantwoorde keuze komt. Denk aan vragen als: welke data zijn beschikbaar? Moet het algoritme uitlegbaar zijn? Is er sprake van bias? Hoe past het binnen de organisatorische en maatschappelijke context?

Deze aanpak maakt de training zeer praktijkgericht. Je leert geen code schrijven, maar je leert wél kritisch kijken naar de logica achter algoritmes — en hoe je deze kennis inzet bij strategische besluitvorming over kunstmatige intelligentie. Na afloop kun je algoritmes niet alleen herkennen en begrijpen, maar ook beargumenteren waarom een specifiek algoritme wél of juist níet geschikt is voor jouw toepassing.

Cursus AI algoritmen

De cursus AI algoritmes biedt een helder overzicht van veelgebruikte algoritmes binnen kunstmatige intelligentie. Je leert hoe deze algoritmes werken, welke vragen je moet stellen om hun inzet te beoordelen, en hoe je ze strategisch selecteert op basis van context en doelstellingen. Aan de hand van een casus analyseer je algoritmes zoals beslisbomen, regressie, neurale netwerken en clustering, en ontdek je hoe ze in de praktijk worden ingezet. De cursus legt de nadruk op inzicht, toepasbaarheid en kritische reflectie

Bedrijfstraining AI algoritmes

Wil je als organisatie je aan de slag met AI algoritmes? 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 Algoritmes 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.

Deze training biedt inzicht in de werking, toepassingen en strategische inzet van veelgebruikte algoritmes binnen kunstmatige intelligentie. Aan de hand van een centrale casus analyseren deelnemers de eigenschappen van diverse algoritmes en oefenen ze in het stellen van de juiste vragen. De training is gericht op het begrijpen van algoritmische keuzes en hun implicaties voor de praktijk.

• Introductie algoritmes in kunstmatige intelligentie
• • Wat zijn algoritmes en waarom zijn ze cruciaal binnen AI
  • Overzicht van hoofdtypen: classificatie, regressie, clustering en optimalisatie
• Beslisbomen – transparante besluitvorming op basis van regels
• • Inzet voor duidelijke ‘als-dan’-structuren
  • Toepassingen bij risicobeoordeling, diagnose en klantselectie
  • Voor- en nadelen bij uitlegbaarheid en schaalbaarheid
• Lineaire en logistische regressie – voorspellen van numerieke of binaire uitkomsten
• • Inzicht in causale verbanden en trends
  • Geschikt voor prijsmodellen, conversieanalyse en inschatting van kansen
  • Beperkingen in niet-lineaire situaties
• Support Vector Machines (SVM) – optimale scheidingslijnen vinden tussen categorieën
• • Sterk bij complexe classificatievraagstukken
  • Toepasbaar bij beeldherkenning, fraudeopsporing en medische data
  • Minder geschikt bij grote datasets met veel ruis
• K-means clustering – groepen ontdekken zonder vooraf labels te kennen
• • Groepeer automatisch vergelijkbare items of gedragspatronen
  • Toepassingen in klantsegmentatie, patroonherkenning, doelgroepanalyse
  • Belangrijkste uitdaging: juiste aantal clusters bepalen
• Neurale netwerken – leren door voorbeelden en complex patroonherkenning
• • Inspiratie uit het menselijk brein
  • Toepassingen bij beeld- en spraakherkenning, aanbevelingssystemen
  • Krachtig maar moeilijk uitlegbaar; risico’s op bias
• Genetische algoritmes – iteratief zoeken naar de beste oplossing
• • Gebaseerd op natuurlijke selectie en evolutie
  • Toepasbaar bij planningsproblemen en optimalisatievraagstukken
  • Voordeel: flexibel bij complexe, slecht gestructureerde problemen
• Reinforcement learning – leren door beloning en straf in dynamische omgevingen
• • Toepassingen in robotics, spelstrategieën, slimme navigatie
  • Continue verbetering op basis van ervaring
  • Vereist langdurige training en goede feedbackmechanismen
• Casus: strategische keuze van algoritme
• • Analyse van een centrale casus (aangebracht of aangereikt)
  • Kiezen, bevragen en beargumenteren van algoritme-inzet
  • Reflectie op relevante factoren: uitlegbaarheid, context, bias
• Verantwoord algoritmegebruik en strategische reflectie
• • Ethische vragen en maatschappelijke afwegingen
  • Compliance als overweging, geen juridisch kader
  • Hoe maak je keuzes verantwoord en transparant