Opleiding: HBO Werken met AI (Online Zelfstudie)

Wil je vooroplopen in de snelgroeiende wereld van Artificial Intelligence en slimme technologieën? Met de opleiding HBO Werken met AI ontwikkel je de kennis en vaardigheden om AI effectief toe te passen binnen organisaties en maatschappelijke vraagstukken te adresseren. Je start met een introductie in de basisprincipes van AI en leert hoe je data beheert en voorbereidt, wat essentieel is voor succesvolle AI-projecten. Machine learning en modelontwikkeling maken het mogelijk om slimme systemen te bouwen die leren en verbeteren. Je ontdekt diverse AI-toepassingen in organisaties, van procesoptimalisatie tot klantgerichte oplossingen. Ethiek, wetgeving en maatschappelijke aspecten zorgen ervoor dat je AI verantwoord en transparant inzet. Projectmanagement voor AI-implementaties helpt je projecten efficiënt te leiden en resultaten te behalen. Je ontwikkelt communicatie- en samenwerkingsvaardigheden om met diverse teams succesvolle AI-initiatieven te realiseren. AI en innovatie staan centraal, zodat je continu nieuwe mogelijkheden verkent en toepast. Technische vaardigheden en tools geven je praktische handvatten om AI-technologieën te begrijpen en toe te passen. Met praktijkgericht onderzoek en innovatie draag je bij aan vooruitgang binnen jouw organisatie. Deze opleiding is perfect als je de toekomst van AI wilt vormgeven en impact wilt maken met slimme technologieën.

Bij Go2Lean is het mogelijk om opleidingen te combineren tot een totale loopbaanplanning. Je volgt alleen de door jou gekozen opleidingen. Dat sluit perfect aan op jouw loopbaan. Zo kun jij jezelf optimaal ontwikkelen. Je werkt met persoonlijke leerdoelen, praktijkcases en praktijk gerelateerde oefeningen. De opleiding bestaat uit meerdere studielessen die je in je eigen tempo doorloopt via de online leeromgeving. De aanbevolen duur om de opleiding te voltooien is drie maanden, maar je hebt maximaal zes maanden de tijd om alles volledig af te ronden.

Voor wie?

Iedere HBO praktijkstudie is ontwikkeld voor een brede doelgroep. Op basis van de aangegeven onderwerpen per studieles kun je beoordelen of deze studie relevant kan zijn voor jouw persoonlijke ontwikkeling. Voor vragen kun je altijd terecht bij onze advies & voorlichting.

Vooropleiding

Go2Lean heeft voor het kunnen deelnemen aan deze praktijkstudie geen speciale eisen gesteld aan jouw vooropleiding. Indien je twijfelt over het instapniveau, dan kun je contact opnemen met onze afdeling advies & voorlichting.

Voorbereiding

De opleiding bestaat uit meerdere studielessen die je in je eigen tempo doorloopt via de online leeromgeving. De aanbevolen duur om de opleiding te voltooien is drie maanden, maar je hebt maximaal zes maanden de tijd om alles volledig af te ronden.

Leerdoelen

• Je kent de introductie en basisprincipes van Artificial Intelligence en kunt deze toepassen.
• Je beheerst data management en voorbereidingstechnieken voor AI-projecten.
• Je ontwikkelt machine learning modellen en begrijpt de achterliggende processen.
• Je past AI-toepassingen effectief toe binnen verschillende organisaties.
• Je houdt rekening met ethiek, wetgeving en maatschappelijke aspecten rondom AI.
• Je beheert AI-projecten met aandacht voor planning en resultaatgericht werken.
• Je communiceert en werkt samen binnen AI-projectteams voor optimale resultaten.
• Je stimuleert innovatie door het inzetten van technische vaardigheden en tools in AI-ontwikkeling.

Programma

Tijdens de HBO-opleiding van Go2Lean komen de volgende onderwerpen aan bod:

Inhoud van Les 1

• Definitie en historie van AI
• Verschillende typen AI (smalle, algemene AI)
• Machine learning en deep learning basics
• Toepassingen van AI in verschillende sectoren
• Data als brandstof voor AI
• Begrippen: algoritmes, modellen, training, testen
• Verschil tussen AI, data science en automatisering
• Mogelijkheden en beperkingen van AI
• Trends en ontwikkelingen in AI
• Ethische en maatschappelijke impact van AI

Inhoud van Les 2

• Soorten data (gestructureerd, ongestructureerd)
• Datakwaliteit en datacleaning
• Data-etikettering en annotatie
• Data-analyse en visualisatie
• Gebruik van databases en datawarehouses
• Privacy en AVG (GDPR) in dataverwerking
• Data governance en data-eigendom
• Dataverzamelingstechnieken (sensoren, web scraping)
• Big data concepten en tools
• Data-integratie en interoperabiliteit

Inhoud van Les 3

• Overzicht van supervised, unsupervised en reinforcement learning
• Klassieke algoritmes (decision trees, regressie)
• Neurale netwerken en deep learning principes
• Modeltraining en validatie
• Overfitting en underfitting
• Hyperparameter tuning
• Evaluatiemethoden (accuracy, precision, recall)
• Tools en frameworks (zoals TensorFlow, Scikit-learn)
• Model interpretatie en uitleg (explainable AI)
• Deployment van AI-modellen

Inhoud van Les 4

• Procesautomatisering (RPA)
• Chatbots en virtuele assistenten
• Predictive analytics voor besluitvorming
• Beeld- en spraakherkenning
• AI in marketing en klantenservice
• Slimme productontwikkeling
• AI in logistiek en supply chain
• Risicomanagement met AI
• Human-AI samenwerking
• Evalueren en implementeren van AI-projecten

Inhoud van Les 5

• Ethische principes en dilemma’s in AI
• Transparantie en verantwoordelijkheid
• Privacy en data protection
• Bias en discriminatie in AI-systemen
• AI en werkgelegenheid
• Regelgeving en compliance (bijv. Europese AI Act)
• Maatschappelijke acceptatie van AI
• Vertrouwen in AI-systemen
• Rol van de mens in toezicht op AI
• Toekomstscenario’s en AI-governance

Inhoud van Les 6

• Projectlevenscyclus in AI-projecten
• Stakeholdermanagement
• Risicoanalyse en mitigatie
• Agile methodieken en AI-ontwikkeling
• Resource planning (mens, data, techniek)
• Kwaliteitsbewaking en testen
• Budgettering en business case opstellen
• Communicatie en rapportage
• Change management bij AI-implementatie
• Evaluatie en borging van resultaten

Inhoud van Les 7

• Technische en niet-technische communicatie
• Vertalen van AI-techniek naar business taal
• Interdisciplinair teamwork
• Stakeholder engagement en verwachtingen managen
• Presentatietechnieken voor AI-resultaten
• Documentatie en kennisdeling
• Feedbackprocessen en iteratie
• Cultuurverandering en adoptie
• Training en begeleiding van gebruikers
• Conflictmanagement in projecten

Inhoud van Les 8

• Technische en niet-technische communicatie
• Vertalen van AI-techniek naar business taal
• Interdisciplinair teamwork
• Stakeholder engagement en verwachtingen managen
• Presentatietechnieken voor AI-resultaten
• Documentatie en kennisdeling
• Feedbackprocessen en iteratie
• Cultuurverandering en adoptie
• Training en begeleiding van gebruikers
• Conflictmanagement in projecten

Inhoud van Les 9

• Programmeerconcepten (Python, R)
• Data-analyse tools (Excel, Power BI)
• AI-frameworks (TensorFlow, PyTorch)
• Cloud platforms voor AI (AWS, Azure)
• API’s en integraties
• Versiebeheer (Git)
• Experiment tracking en reproducibility
• Basis van cybersecurity voor AI
• Automatiseringstools en pipelines
• Open source AI-communities

Inhoud van Les 10

• Onderzoeksvragen formuleren binnen AI
• Literatuurstudie en bronnenonderzoek
• Methoden voor dataverzameling
• Data-analyse technieken
• Experimenten opzetten en uitvoeren
• Resultaatinterpretatie en conclusies trekken
• Rapporteren en presenteren van onderzoeksresultaten
• Implementatievoorstellen doen
• Ethische reflectie in onderzoek
• Reflectie en zelfevaluatie

Certificaat

Deze praktijkopleiding geeft jou de mogelijkheid om het bijbehorende certificaat te behalen. Tijdens de praktijkopleiding schrijf je een Verbeterplan Praktijk-Case (VPC). Hieruit moet jouw beheersing van de behandelde onderwerpen goed naar voren komen. Als je dit onderdeel met een positief resultaat afsluit, ontvang je het officiële certificaat van deze praktijkopleiding. Indien je voor twee of meer praktijkopleidingen kiest binnen hetzelfde vakgebied, dan ontvang je bij een positief resultaat een diploma!