Opleidingen

Wil jij AI strategisch inzetten binnen jouw organisatie? Leer hoe je AI vertaalt naar concrete toepassingen, business cases en een duidelijke roadmap voor duurzame impact. Kunstmatige intelligentie verandert organisaties. Niet als doel op zich, maar als middel om strategische keuzes te ondersteunen en toekomstbestendig te blijven. Deze training is ontwikkeld voor IT professionals, managers en consultants die AI willen vertalen naar concrete toepassingen binnen organisaties en hun processen. Na afloop ben je in staat om: · AI te koppelen aan strategische doelen en concrete organisatievraagstukken · overtuigende AI-business cases te ontwikkelen · AI te vertalen naar begrijpelijke taal voor management en stakeholders · AI-transities te begeleiden en draagvlak te creëren · een realistische AI-roadmap op te stellen Het programma combineert strategisch inzicht met praktische toepasbaarheid. Inzichten worden steeds gekoppeld aan jouw organisatiecontext, zodat leren direct relevant is voor de praktijk. Ondersteuning door Buddy, onze overkoepelende AI-ondersteuning Tijdens en na de training ondersteunt Buddy je bij de voorbereiding, verdieping en toepassing van de lesstof. Buddy helpt je bij het beantwoorden van vragen, het aanbrengen van structuur en het uitwerken van ideeën, ook buiten de trainingsdagen. Zo loopt het leerproces door richting toepa Deze training is bedoeld voor managers, IT-professionals en consultants die AI strategisch willen inzetten binnen hun organisatie. Ideaal voor professionals die AI willen vertalen naar concrete toepassingen, business cases en een duidelijke roadmap voor hun organisatie. Dag 1 – De rol van AI in organisaties & AI-maturity  Inhoud:  AI als strategische kans én uitdaging.  Het belang van data in de maatschappij en het bedrijfsleven, om uw concurrentievoordeel te behalen  AI-maturity modellen: waar staat de organisatie nu?  Koppeling AI ↔ businessdoelen.  Introductie van het eindproject.  Zelfstudieopdracht    Dag 2 – Werken met AI: prompting & toepassingen  Inhoud:  Advanced prompting: hoe stel je AI vragen die bruikbaar zijn voor management & strategie.  AI inz EXIN AI examen

Wil je starten met Data Science en AI? Onze cursus voor beginners leert je de basis van machine learning, data-analyse en AI om je techcarrière een vliegende start te geven. Deze cursus is ideaal voor iedereen die de basis van Data Science en AI wil begrijpen. Je leert belangrijke dataterminologie, essentiële statistische concepten en praktische toepassingen van data, waardoor je een sterke basis krijgt voor je Data Science-reis. De cursus omvat interactieve live sessies, toegang tot het leerplatform, persoonlijke begeleiding van je docent, deelname aan een gemeenschapsgroep en een officieel gecertificeerd diploma. Je leert de meest gebruikte dataterminologie en concepten begrijpen, weten wanneer en hoe je Data Science in echte scenario's kunt toepassen, en inzicht krijgen in veelgebruikte modellen en hun doelen. Na deze cursus ben je vertrouwd met de belangrijkste termen van Data Science en AI, begrijp je wanneer en hoe je Data Science-technieken praktisch toepast, en herken je veelgebruikte modellen en hun plaats in het data science-proces. Dit alles geeft je een solide startpunt voor een carrière of verdere verdieping in Data Science en AI. Kijk voor meer informatie op de website: https://amsterdamdataacademy.com/product/introduction-in-datascience-ai/

Wil je starten met Data Science en AI? Onze cursus voor beginners leert je de basis van machine learning, data-analyse en AI om je techcarrière een vliegende start te geven. Deze cursus is ideaal voor iedereen die de basis van Data Science en AI wil begrijpen. Je leert belangrijke dataterminologie, essentiële statistische concepten en praktische toepassingen van data, waardoor je een sterke basis krijgt voor je Data Science-reis. De cursus omvat interactieve live sessies, toegang tot het leerplatform, persoonlijke begeleiding van je docent, deelname aan een gemeenschapsgroep en een officieel gecertificeerd diploma. Je leert de meest gebruikte dataterminologie en concepten begrijpen, weten wanneer en hoe je Data Science in echte scenario's kunt toepassen, en inzicht krijgen in veelgebruikte modellen en hun doelen. Na deze cursus ben je vertrouwd met de belangrijkste termen van Data Science en AI, begrijp je wanneer en hoe je Data Science-technieken praktisch toepast, en herken je veelgebruikte modellen en hun plaats in het data science-proces. Dit alles geeft je een solide startpunt voor een carrière of verdere verdieping in Data Science en AI. Kijk voor meer informatie op de website: https://amsterdamdataacademy.com/product/introduction-in-datascience-ai/

Vergroot de sociale en psychologische veiligheid in jouw team of organisatie. Je krijgt meer inzicht, handvatten en oefent met gesprekken rond grenzen en gedrag, vanuit jouw rol als leidinggevende. De training Veilig Leiden is bedoeld voor leidinggevenden die hun rol willen versterken in het creëren en behouden van sociale en psychologische veiligheid. In een tijd waarin (seksueel) grensoverschrijdend gedrag en onveiligheid vaker besproken worden, vraagt dit om bewust, zorgvuldig en daadkrachtig leiderschap. In deze training onderzoek je wat veiligheid concreet betekent in jouw team of organisatie en welke invloed jouw gedrag, communicatie en keuzes daarop hebben. Je krijgt actuele inzichten over sociale en psychologische veiligheid, leert signalen herkennen en ontdekt wat wel en niet werkt in gesprekken over grenzen en gedrag. In een veilige leeromgeving oefen je met realistische situaties die je als leidinggevende kunt tegenkomen. De training is geschikt voor leidinggevenden, teamleiders en managers die verantwoordelijkheid dragen voor een veilige werkomgeving en zoeken naar woorden, handelingsperspectief en vertrouwen. De training Veilig Leiden is bedoeld voor leidinggevenden die hun rol willen versterken in het creëren en behouden van sociale en psychologische veiligheid. In een tijd waarin (seksueel) grensoverschrijdend gedrag en onveiligheid vaker besproken worden, vraagt dit om bewust, zorgvuldig en daadkrachtig leiderschap. In deze training onderzoek je wat veiligheid concreet betekent in jouw team of organisatie en welke invloed jouw gedrag, communicatie en keuzes daarop hebben. Je krijgt actuele inzichten over sociale en psychologische veiligheid, leert signalen herkennen en ontdekt wat wel en niet werkt in gesprekken over grenzen en gedrag. In een veilige leeromgeving oefen je met realistische situaties die je als leidinggevende kunt tegenkomen. De training is geschikt voor leidinggevenden, teamleiders en managers die verantwoordelijkheid dragen voor een veilige werkomgeving en zoeken naar woorden, handelingsperspectief en vertrouwen. Deze training is voor leidinggevenden die actief willen bijdragen aan een veilige werkomgeving. Je geeft leiding aan een team of organisatie Je wil de sociale en psychologische veiligheid concreet versterken in jouw team of organisatie Je wil meer inzicht in jouw eigen rol als leider Je wil oefenen met gesprekken en situaties rondom sociale en psychologische veiligheid Je wil meer vertrouwen ervaren in gesprekken over grensoverschrijdend gedrag

Versterk je persoonlijke kracht door inzicht in je culturele identiteit en patronen. Voor professionals met een bi-culturele achtergrond die willen werken vanuit meer authenticiteit en balans. De training Jouw Kracht in Culturele Diversiteit is bedoeld voor professionals met een bi-culturele achtergrond of meervoudige culturele identiteit die hun persoonlijke kracht bewuster en duurzamer willen inzetten. Veel deelnemers herkennen dat zij zich vaak aanpassen aan dominante normen, extra verantwoordelijkheid dragen en hoge eisen aan zichzelf stellen. Dat heeft hen ver gebracht, maar kost soms ook veel energie. In deze meerdaagse training onderzoek je waar jouw patronen, overtuigingen en krachtbronnen vandaan komen en hoe deze samenhangen met jouw culturele context. Je krijgt inzicht in hoe aanpassing, loyaliteit en doorzettingsvermogen jouw gedrag en keuzes beïnvloeden. Door reflectie, uitwisseling met gelijkgestemden en individuele coaching leer je deze kwaliteiten bewuster inzetten. Je werkt aan het innemen van de ruimte die bij jou past en het vinden van een gezonde balans tussen geven en ontvangen. Niet door jezelf te veranderen, maar door vollediger jezelf te zijn en jouw verhaal te verdiepen. Na afloop ervaar je meer rust, stevigheid en eigen regie. Je weet hoe je jouw culturele rijkdom kunt inzetten met meer energie, authenticiteit en impact in werk en leven. De training Jouw Kracht in Culturele Diversiteit is bedoeld voor professionals met een bi-culturele achtergrond of meervoudige culturele identiteit die hun persoonlijke kracht bewuster en duurzamer willen inzetten. Veel deelnemers herkennen dat zij zich vaak aanpassen aan dominante normen, extra verantwoordelijkheid dragen en hoge eisen aan zichzelf stellen. Dat heeft hen ver gebracht, maar kost soms ook veel energie. In deze meerdaagse training onderzoek je waar jouw patronen, overtuigingen en krachtbronnen vandaan komen en hoe deze samenhangen met jouw culturele context. Je krijgt inzicht in hoe aanpassing, loyaliteit en doorzettingsvermogen jouw gedrag en keuzes beïnvloeden. Door reflectie, uitwisseling met gelijkgestemden en individuele coaching leer je deze kwaliteiten bewuster inzetten. Je werkt aan het innemen van de ruimte die bij jou past en het vinden van een gezonde balans tussen geven en ontvangen. Niet door jezelf te veranderen, maar door vollediger jezelf te zijn en jouw verhaal te verdiepen. Na afloop ervaar je meer rust, stevigheid en eigen regie. Je weet hoe je jouw culturele rijkdom kunt inzetten met meer energie, authenticiteit en impact in werk e Deze training is voor professionals met een bi-culturele achtergrond of meervoudige culturele identiteit. Je past je vaak aan, draagt veel verantwoordelijkheid en ervaart druk om “extra goed” te presteren. Je merkt dat het zelden genoeg voelt, zelfs als anderen tevreden zijn. Je bent soms zoekend in het bewegen tussen verschillende werelden en verwachtingen. Je hebt behoefte aan uitwisseling met gelijkgestemden die ook hun persoonlijke kracht verder willen versterken.

Master AI Leadership with Practical Program Management AI Strategy Development: Learn to design and implement AI strategies that align with business goals, driving innovation and performance. Leading AI Projects: Gain skills in managing AI projects, ensuring timely execution, resource allocation, and effective collaboration. AI Program Integration: Understand how to integrate AI into business processes for seamless transitions and maximum value. Managing AI Teams: Lead cross-functional teams, fostering collaboration and driving continuous improvement in AI initiatives. Future-Proofing AI Programs: Stay ahead of AI trends and adapt strategies to ensure long-term competitiveness in the evolving landscape. AI Project Managers: Ideal for project managers looking to lead AI initiatives and ensure successful implementation across organizations. Business Leaders: For executives and managers aiming to integrate AI into business strategies and drive operational efficiency. Program Directors: Designed for program directors who want to master AI project management and lead cross-functional AI teams. AI Professionals: For AI specialists seeking to enhance their leadership skills and move into strategic program management roles. Change Managers: Great for professionals managing organizational change and looking to implement AI-driven transformation effectively. Leadership in AI Initiatives:Gain the skills to lead AI projects, ensuring alignment with business goals and successful project execution from start to finish. Strategic AI Integration:Learn how to seamlessly integrate AI solutions into existing systems, driving innovation and improving operational efficiency across departments. Optimized Program Management:Develop expertise in managing resources, timelines, and cross-functional teams to deliver AI projects on time and within budget. Enhanced Decision-Making:Equip yourself with the ability to make data-driven, AI-informed decisions that drive business growth and competitive advantage. Future-Proof Your Career:Prepare for leadership roles in AI by mastering program management skills that are critical for navigating the rapidly evolving AI landscape. Module 1: Foundations of AI for Program Strategy – Introduction 1.1 Understanding of AI, ML, and Deep Learning 1.2 AI Lifecycle & Real-World Applications 1.3 Societal Impact of AI 1.4 Use Case: Triage System (AI for Emergency Services) 1.5 Case Study: Retail Recommendation System (Personalizing Customer Experience) 1.6 Hands-on: Use Teachable Machine to Build a Simple AI Classifier Module 2: Identifying AI Opportunities & Use Cases 2.1 Introduce AI Strategy Alignment Frameworks: AI Canvas, Value vs Feasibility Matrix 2.2 Signs That a Process May Benefit from AI: Repetitive Tasks, Data-Rich Environments, Personalization Needs 2.3 Prioritization Techniques: Weighted Scoring, Risk-Adjusted ROI 2.4 Use-Case: Financial AI – Fraud Detection Systems Using AI 2.5 Case Study: AI-Driven Project Management System for a Program Director 2.6 Hands-on: Use Trello to Create a Board and Prioritize AI Opportunities Within a Given Scenario Module 3: Governance & Ethics in AI 3.1 Responsible AI Principles 3.2 AI Bias & Risk Mitigation 3.3 Use-case: Auditing Bias in AI-Powered Recruitment to Ensure Fair Hiring 3.4 Case Study: Mitigating Algorithmic Bias in Credit Scoring Models to Ensure Fair Lending Practices 3.5 Hands-on: Use Google’s What-If Tool in Google Colab to Evaluate Model Fairness and Bias Module 4: AI Project Lifecycle & Integration 4.1 AI Project Planning & CRISP-DM 4.2 Integration: Build vs Buy vs Partner 4.3 AI Project Management Tools 4.4 Use Cases: AI for Predictive Maintenance (Asset Management in Manufacturing) 4.5 Tool-Based Hands-on Activity: Simulate an AI Project in Asana Module 5: Data Strategy & Infrastructure for AI 5.1 Data Governance & Quality 5.2 Setting up Data Pipelines for AI 5.3 Sensitive Data Management 5.4 Use Case: Retail Inventory System — AI-driven Restocking and Demand Prediction 5.5 Case Study: Healthcare Data Security — Managing Patient Privacy in AI-Based Healthcare Systems 5.6 Tool-Based Hands-on Activity: Set up Airbyte Cloud and Build a Basic Data Pipeline Module 6: AI Integration — Build vs Buy vs Partner 6.1 Evaluating AI Solutions 6.2 Vendor Evaluation & Management 6.3 Use Case: AI Vendor Selection — Choosing Predictive Maintenance Solutions for a Manufacturing Plant 6.4 Tool-Based Hands-on Activity: Use a Vendor Selection Template to Evaluate AI Vendors (Google Sheets) Module 7: AI Risk Management & Compliance 7.1 Regulatory Frameworks 7.2 Bias Detection & Mitigation 7.3 Use Case: Facial Recognition Bias (Law Enforcement Systems) 7.4 Case Study: AI in Finance: Ensuring Compliance in AI Deployments 7.5 Tool-Based Hands-on Activity: Bias Testing & Fairness Evaluation Using KNIME and Google PAIR Facets Fairness Explorer Module 8: AI Tools & Techniques for Project Management 8.1 AI Project Management Tools 8.2 Data Management Tools 8.3 Case Study and Use Case: AI Workflow Management: Using project management tools for AI deployment in the retail sector 8.4 Tool-Based Hands-on Activity: Use Asana to simulate project timelines, setting up tasks and milestones for an AI initiative Module 9: Leadership in AI 9.1 Leading AI Teams & Change Management 9.2 Managing Stakeholders & Communication 9.3 Use Case: AI in Manufacturing: Leading AI Implementation in a Large-Scale Manufacturing Operation 9.4 Tool-Based Hands-on Activity: Use Miro to Map Stakeholder Communication Strategies and Identify Key Influencers Module 10: Scaling AI Initiatives 10.1 From Pilot to Full-Scale Deployment 10.2 Organizational Maturity Models for AI 10.3 Use Case: Scaling AI in Retail: Expanding AI-driven Recommendations Globally 10.4 Tool-Based Hands-on Activity: Create a Scaling Roadmap Using Lucidchart Outlining Key steps in Scaling AI Initiatives. Module 11: Future Trends in AI 11.1 Emerging AI Technologies 11.2 Use Case / Case Study: AI in Autonomous Vehicles: The future of AI in self-driving cars 11.3 Tool-Based Hands-on Activity: Explore Hugging Face Transformers for NLP and TensorFlow for Deep Learning Applications Module 12: Capstone Project & Presentation 12.1 Capstone Project Overview 12.2 Presentation & Feedback 12.3 Final Review & Certification – Method, Process, and Feedback Mechanism Tools you will explore Microsoft Project JIRA Trello Asana Monday.com Basecamp Wrike ClickUp GitLab Confluence Smartsheet Slack Power BI Tableau Azure DevOps AWS CloudFormation Google Cloud AI Platform TIBCO Jaspersoft RapidMiner Minitab Balsamiq Miro Zoom Jenkins Salesforce Lucidchart ServiceNow Redmine Airtable Workfront Notion QlikView Klipfolio Hootsuite Online proctored exam included, with one free retake. Exam format: 50 questions, 70% passing, 90 minutes, online proctored exam Access to all materials and exams is provided for 365 days after delivery. Instructor-led OR Self-paced course + Official exam + Digital badge De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever. Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.

Build stronger project foundations with AI+ Project Management Practitioner ™ by combining AI-assisted planning with practical decision support. Intelligent Project Operations: Discover how AI enhances planning, scheduling, task prioritization, and progress tracking to reduce manual effort and improve project consistency. Predictive Planning & Resource Optimization: Use data-driven insights for timeline forecasting, workload balancing, capacity planning, and early risk detection to keep projects on track. Governance, Compliance & Risk Awareness: Understand how AI supports documentation accuracy, change control, audit readiness, and ongoing risk monitoring in project environments. Leadership Foundations for AI-Augmented Projects: Build skills to lead teams using AI-enabled workflows, including automated reporting, real-time insights, and improved stakeholder alignment. Aspiring Project Managers: Individuals looking to build a strong foundation in project management while gaining exposure to AI-enabled workflows. Early-Career Project Professionals: Project coordinators, analysts, or junior PMs seeking to enhance planning, tracking, and reporting using AI tools. Business and Technical Professionals: Professionals involved in project execution who want to understand how AI can support timelines, resources, and risk awareness. Team Leads and Supervisors: Leaders responsible for overseeing projects who want better visibility and decision support through AI-assisted insights. Professionals Transitioning into AI-Supported Roles: Individuals aiming to stay relevant as project environments increasingly adopt AI-driven tools and data-supported execution. AI-Ready Project Foundations:An understanding of how AI supports planning, tracking, and reporting in modern project environments. Lower Manual Project Overhead:Reduced administrative effort through AI-assisted coordination and automated project updates. Greater Delivery Predictability:Improved visibility into timelines, resource usage, and early risk indicators using AI-driven insights. Enhanced Career Relevance:Alignment with project roles that increasingly value AI-supported workflows and data-aware execution. Confident Leadership in AI-Supported Teams:The ability to guide teams using AI-enhanced dashboards, automation, and real-time project intelligence. Module 1: Project Management Overview 1.1 Introduction to Project Management 1.2 Project Management Lifecycle 1.3 Advanced Project Management Tasks 1.4 Project Management Frameworks 1.5 Project Manager’s Roles and Responsibilities Module 2: Introduction to AI and ML 2.1 Introduction to Artificial Intelligence (AI) 2.2 Introduction to Machine Learning (ML) 2.3 Neural Networks 2.4 AI and ML Applications and Trends 2.5 Case Studies on AI and ML Projects Module 3: Data Driven Decision Making 3.1 The Importance of Data in Artificial Intelligence 3.2 Data Analysis Techniques 3.4 Applying Data Insights to Project Decisions 3.5 Tools for Data Visualization and Reporting 3.6 Challenges and Best Practices Module 4: AI-Driven Project Risk Management 4.1 AI in Risk Management – An Introduction 4.2 AI for Risk Mitigation and Response 4.3 AI for Financial and Resource Risk Management 4.4 AI in Risk Management: The Future Scope 4.5 Case Study – AI-based Project Risk Management Module 5: Planning Project Work Breakdown and Structuring and Project Scheduling by AI 5.1 Introduction to Work Breakdown Structure (WBS) 5.2 AI for WBS Creation 5.3 AI in Project Scheduling 5.4 AI for Resource-Constrained Scheduling 5.5 Case Studies: AI-based WBS and AI Algorithms for Project Scheduling Module 6: Effective Project Budgeting Using AI 6.1 Introduction to AI in Budgeting 6.2 AI for Estimating Costs and Budget Allocation 6.3 AI for Budget Optimization 6.4 Future of AI in Project Budgeting 6.5 Case  Study:  AI  Algorithms  for  Project  Scheduling, AI- Based Model for Estimating Costs and Budget Allocation Module 7: AI for Planning Human Resources 7.1 Introduction to AI in Human Resource Planning 7.2 AI for Workforce Allocation 7.3 AI in Skill Matching and Employee Performance Analysis 7.4 The Future of AI in Human Resource Planning 7.5 Case Studies: Designing AI-Based Models for HR Planning Module 8: Stakeholder Management Using AI 8.1 Introduction to Stakeholder Management and AI 8.2 Identifying and Categorizing Stakeholders Using AI 8.3 Stakeholder Conflicts Management with AI 8.4 Ethics and Future Prospects in AI-based Stakeholder Management 8.5 Case Studies: AI Tools for Stakeholder Management Module 9: AI-based Project Monitoring 9.1 Introduction to Project Monitoring and AI 9.2 AI-based Tools for Monitoring Project Progress 9.3 AI for Risk Monitoring 9.4 Case Studies: AI Tools for Project Monitoring Module 10: Transformative Role of Project Management 10.1 Current State of AI in Project Management 10.2 Ethical Considerations in AI-Based Project Management 10.3 Technical Challenges in AI Integration Additional Module: AI Agents for Project Management Practitioner 1. Understanding AI Agents 2. How Does an AI Agent Work 3. Applications and Trends of AI Agents in Project Management 4. Core Characteristics of AI Agents 5. Significance of AI Agents in Project Management 6. Types of AI Agents 7. Case Study-AI Agents for Agile Project Delivery – Atlassian in Action 8. Hands-On Activity Tools you will explore Python for Project Analytics Machine Learning Libraries for Project Insights (Scikit-learn, TensorFlow) Project Data Handling Tools (Pandas, NumPy) Visualization Platforms for Project Dashboards (Power BI, Tableau) Project Data Storage using SQL & NoSQL Databases APIs for Project and Workflow Integration Cloud Platforms for AI-Enabled Project Management (AWS & Azure Services) OpenAI & LangChain for AI-Assisted Project Tools Online proctored exam included, with one free retake. Exam format: 50 questions, 70% passing, 90 minutes, online proctored exam Access to all materials and exams is provided for 365 days after delivery. Instructor-led OR Self-paced course + Official exam + Digital badge De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever. Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.

Een revolutie in het gezondheidszorgmanagement dankzij intelligent beheer Operationele uitmuntendheid: Ontdek hoe AI de facturering, planning, declaraties en personeelsworkflows stroomlijnt om de administratieve lasten te verlichten. Optimalisatie van middelen: Krijg grip op voorspellende analyses, vraagprognoses en datagestuurde besluitvorming voor een efficiënte ziekenhuisvoering. Naleving & privacy: Krijg inzicht in regelgevingskaders, gegevensbeveiliging en ethische normen die essentieel zijn voor AI-gestuurde administratie. Impact op leiderschap: Rust uzelf toe om organisatorische veranderingen te leiden — van digitale dossiervoering tot geoptimaliseerde patiëntenstroom en kostenbeheersing. Managers in de gezondheidszorg: Professionals die de bedrijfsvoering willen moderniseren, de efficiëntie willen verbeteren en AI willen integreren in de dagelijkse werkprocessen. Managers van ziekenhuizen en klinieken: leidinggevenden die met behulp van AI-tools de personeelsbezetting, de toewijzing van middelen en het beheer van de patiëntenstroom willen optimaliseren. Specialisten in zorgoperaties: Personen die zich richten op het verbeteren van planning, facturering, naleving van regelgeving en procesautomatisering door middel van intelligente systemen. Professionals op het gebied van gezondheidsinformatie en EPD’s: Degenen die digitale dossiers of gezondheidsinformatica beheren en AI willen inzetten voor nauwkeurigheid, analyse en verbetering van de werkstroom. Aankomende leiders in de gezondheidszorg: Professionals aan het begin van hun carrière die AI-gestuurde administratieve vaardigheden willen ontwikkelen om concurrerend te blijven in een steeds veranderende gezondheidszorgomgeving. Operationele uitmuntendheid met AI: Beheerders krijgen de mogelijkheid om planning, facturering, declaraties en routinematige werkprocessen te stroomlijnen door middel van intelligente automatisering. Datagestuurd administratief leiderschap: Voorspellende analyses ondersteunen slimmere beslissingen op het gebied van personeelsbezetting, patiëntenstroom, voorraadbeheer en algehele benutting van middelen. Verbeterde patiëntgerichte administratie: AI-tools helpen wachttijden te verkorten, de coördinatie te verbeteren en een meer gepersonaliseerde dienstverlening te ondersteunen. Betere naleving en risicotoezicht: AI-gestuurde monitoring zorgt voor een betere naleving van regelgeving, vereisten op het gebied van gegevensprivacy en auditnormen. Toekomstgerichte administratieve vaardigheden: Certificering bouwt cruciale competenties op voor opkomende, door AI aangestuurde zorgomgevingen, wat de carrièregroei op de lange termijn versterkt. Module 1: Basisbegrippen van AI voor bestuurders in de gezondheidszorg 1.1 Inzicht in AI 1.2 AI in de dagelijkse praktijk van de gezondheidszorg 1.3 Casestudie 1.4 Praktische oefening: AI-gebaseerde classificatie van thoraxfoto's voor COVID-19 en longaandoeningen zonder programmeerwerk, met behulp van Google Teachable Machine Module 2: Datageletterdheid voor zorgbeheerders 2.1 Inzicht in soorten gegevens in de gezondheidszorg 2.2 Gegevens gebruiken voor besluitvorming 2.3 Casestudy 1: Het op AI gebaseerde ontslagbeheersysteem van het Apollo Hospital 2.4 Casestudie 2: De AI-integratie van de Cleveland Clinic voor het optimaliseren van medische facturering 2.5 Praktische oefening: verkenning zonder coderen van een analytisch dashboard voor ziekenhuizen met Vizly.ai Module 3: AI bij operationele optimalisatie 3.1 Stroomlijning van de patiëntenstroom en optimalisatie van middelen 3.2 Voorraadbeheer, onderhoud en inkoop 3.3 Casestudie 1: Door AI aangestuurde spoedoverplaatsingen tussen ziekenhuizen 3.4 Casestudie 2: AI voor het terugdringen van voorraadverspilling in de toeleveringsketens van ziekenhuizen (Mayo Clinic, Cleveland Clinic & Rush University) 3.5 Praktijsoefening: AI-gestuurde optimalisatie van ziekenhuisactiviteiten: een 'no-code' voorspellende interface met behulp van Julius AI Module 4: NLP en generatieve AI in administratief werk 4.1 Grondbeginselen van NLP en chatbots 4.2 Schrijf- en communicatietaken met generatieve AI 4.3 Casestudie: het verminderen van burn-out bij artsen door middel van ondersteuning bij klinische documentatie 4.4 Praktijsoefening: Assistent voor het samenvatten van vergaderingen voor administratief personeel in de gezondheidszorg Module 5: AI bij facturering, codering en declaraties 5.1 AI in medische codering en documentatie 5.2 Beheer van vergoedingsaanvragen en fraudedetectie 5.3 Praktijkoefening: AI-aangedreven voorspelling van afgewezen medische claims zonder programmeerkennis Module 6: Ethiek, vooringenomenheid en regelgeving bij administratieve AI 6.1 Vooroordelen identificeren in administratieve AI-tools 6.2 Juridische en compliance-overwegingen 6.3 Casestudie: Fout in AI-triage en juridische risico’s bij het North Bridge Hospital 6.4: Praktijkoefening: het analyseren van vooringenomenheid bij ziekenhuisopnames met Claude AI Module 7: AI-tools evalueren en aanschaffen 7.1 Beoordeling van AI-tools op kwaliteit en relevantie 7.2 Implementatieplanning en aanschaf 7.3 Casestudie 1: AI-gestuurde kankerdetectie in het Tata Memorial Hospital 7.4 Casestudie 2: AI-gestuurde oogscreening door Forus Health en Microsoft 7.5 Praktijkoefening: visualisatie van zorggegevens met no-code BI-tools Module 8: Telegezondheidszorg, virtuele zorg en cyberbeveiliging in het tijdperk van AI 8.1 Inzicht in cyberdreigingen in de AI-gedreven gezondheidszorg 8.2 Een veilige AI-omgeving opzetten 8.3 Casestudy 1: de WannaCry-aanval op de NHS (2017) 8.4 Casestudie 2: Ransomware-aanval op Universal Health Services (2020) 8.5 Praktijkoefening: implementatie van een AI-dashboard voor cyberbeveiligingsrisico's met Google Looker Studio Module 9: Een AI-expert worden in de administratieve omgeving 9.1 Inleiding: waarom deze module nu belangrijk is 9.2 Leiding geven aan kleinschalige AI-proefprojecten 9.3 Pilootmogelijkheden binnen afdelingen identificeren 9.4 Afstemming met belanghebbenden: IT, compliance en eerstelijnsmedewerkers 9.5 De organisatie voorbereiden 9.6 Stapsgewijze handleiding: No-Code AI voor het voorspellen van afgewezen medische declaraties met behulp van Relevance AI AI-agentmodule – AI+ zorgbeheerder en zorgverlener 1. Wat zijn AI-agenten? 2. Hoe werkt een AI-agent in de gezondheidszorg? 3. Kernkenmerken van AI-agenten 4. Het belang van AI-agenten in de gezondheidszorgadministratie 5. Betekenis voor de patiëntervaring en ziekenhuisresultaten 6. Soorten AI-agenten? 7. Toepassingen en trends in de gezondheidszorg 8. Casestudie: Johns Hopkins Health System 9. Praktijkoefening: bouw een AI-agent: agent voor het opsporen van knelpunten in de patiëntenstroom (Zapier) Tools die je gaat verkennen TensorFlow Keras Apache Spark Hadoop Power BI Python Tableau Matplotlib SQL Beheertools voor elektronische patiëntendossiers (EPD's) Platforms voor de automatisering van workflows in de gezondheidszorg Inclusief online examen onder toezicht, met één gratis herkansing. Examenopzet: 50 vragen, 70% vereist om te slagen, 90 minuten, online examen onder toezicht Toegang tot alle lesmaterialen en examens wordt gedurende 365 dagen na levering verleend. Cursus onder leiding van een docent OF Cursus in eigen tempo + Officieel examen + Digitale badge De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever. Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.

Breng een revolutie teweeg in de gezondheidszorg met AI-gestuurde medische ondersteuning. Uitmuntendheid in de omgang met patiënten: Ontdek hoe AI de communicatie met patiënten, de afsprakenplanning en de nazorg verbetert om zo de patiëntervaring te optimaliseren. Efficiëntie van de klinische workflow: Leer AI-tools te gebruiken om de opname van patiënten, het beheer van medische dossiers en de analyse van laboratoriumresultaten te stroomlijnen en zo de klinische processen te optimaliseren. Datagestuurde beslissingsondersteuning: Verwerf expertise in het gebruik van AI om zorgverleners te ondersteunen bij nauwkeurige diagnoses, behandelingsvoorstellen en patiëntmonitoring. Verbeterde medische administratie: Bereid u voor om zorgteams te ondersteunen bij AI-gestuurde administratieve taken, waardoor fouten worden verminderd, de nauwkeurigheid wordt verbeterd en snellere besluitvorming mogelijk wordt gemaakt. Professionele ondersteuners in de gezondheidszorg: Personen die hun vaardigheden willen uitbreiden met AI-tools om de patiëntenzorg te stroomlijnen en de klinische ondersteuning te verbeteren. Administratief medewerkers in medische praktijken: Professionals die geïnteresseerd zijn in het gebruik van AI om administratieve taken te automatiseren, de planning te optimaliseren en de coördinatie van patiënten te verbeteren. Klinisch personeel: verpleegkundigen, medisch assistenten en technici die AI willen integreren in hun dagelijkse werkprocessen om de efficiëntie en de patiëntenzorg te verbeteren. Aankomende medisch technici: mensen die willen werken met AI-gestuurde medische hulpmiddelen en de diagnostische mogelijkheden en patiëntmonitoring willen verbeteren. Liefhebbers van gezondheidszorgtechnologie: Personen met een passie voor het combineren van kennis over de gezondheidszorg met AI-innovaties om de digitale transformatie in medische omgevingen te stimuleren. Toenemende vraag naar AI-vaardigheden: Zorginstellingen maken steeds vaker gebruik van AI, waardoor er een grotere behoefte ontstaat aan bekwame beheerders om deze systemen te beheren. Verbeterde efficiëntie en kostenbesparing: AI stroomlijnt taken, verlaagt de kosten en verhoogt de efficiëntie, waardoor AI-expertise essentieel is voor het management in de gezondheidszorg. Verbeterde besluitvorming: AI-gestuurde data-analyse ondersteunt een betere planning van middelen en weloverwogen beslissingen, wat de resultaten in de gezondheidszorg verbetert. Naleving en risicobeheer: AI-tools helpen bestuurders bij het waarborgen van naleving van regelgeving, privacy en risicobeheer binnen zorginstellingen. Carrièremogelijkheden: De certificering opent deuren naar leidinggevende functies, waardoor u de digitale transformatie kunt aansturen en de bedrijfsvoering kunt verbeteren. Module 1: Basisbegrippen van AI voor medisch assistenten 1.1 Inzicht in AI en de toepassingen ervan in de gezondheidszorg 1.2 De rol van AI in de medische assistentie 1.3 Casestudies 1.4 Praktijksessie: functioneel onderzoek en stapsgewijze analyse van de Eka.care-app voor patiënten Module 2: Datageletterdheid voor medische assistenten 2.1 Soorten gegevens in de gezondheidszorg en het beheer daarvan 2.2 Effectief gebruik van gegevens in AI 2.3 Casestudies 2.4 Praktijksessie: gestructureerde versus ongestructureerde gegevens in de gezondheidszorg: een praktische studie met behulp van het Eka.Care-patiëntendossiersysteem Module 3: AI voor het optimaliseren van de patiëntenzorg 3.1 Verbetering van de interactie met patiënten door middel van AI 3.2 Voorspellende analyses en workflowbeheer 3.3 Casestudies 3.4 Praktijksessie: Eka.Care in de praktijk: afsprakenbeheer, slimme herinneringen en dashboards voor teleconsultaties Module 4: NLP en generatieve AI in medische documentatie 4.1 Grondbeginselen van NLP voor medische assistenten 4.2 Praktische toepassingen en risico's 4.3 Casestudies 4.4 Praktische simulatieoefening 4.5 Praktijksessie: klinische documentatie automatiseren met Eka.care: aantekeningen, samenvattingen en communicatieworkflows Module 5: AI bij diagnostiek en screening 5.1 Hulpmiddelen voor diagnostische ondersteuning 5.2 Praktijktoepassingen en simulatie 5.3 Gebruiksscenario's 5.4 Praktijsoefening: AI-gestuurde detectie van veelvoorkomende aandoeningen: beoordeling en analyse van door AI voorgestelde diagnostische inzichten met behulp van Eka Care Module 6: Ethiek, vooringenomenheid en regelgeving bij AI in de gezondheidszorg 6.1 Vooroordelen in AI herkennen en aanpakken 6.2 Juridische, ethische en nalevingskaders 6.3 Praktijsoefening: analyseren en visualiseren van vooringenomenheid in kunstmatige-intelligentiesystemen — onderzoeken van raciale, sociaaleconomische en demografische ongelijkheden met behulp van de What-If-tool van Google Module 7: AI-tools evalueren en implementeren 7.1 Selecteren en plannen van AI-implementatie 7.2 Best practices en betrokkenheid van belanghebbenden 7.3 Casestudie: Aankoop en vroege implementatie van AI-tools voor thoraxdiagnostiek binnen de nationale gezondheidszorg 7.4 Praktische simulatieoefening: Rode vlaggen herkennen in leveranciersoplossingen voor AI in medische assistentie 7.5 Praktijsoefeningen: de relevantie en effectiviteit van AI-modellen evalueren met behulp van Zoho Analytics Module 8: Cyberbeveiliging en opkomende trends in AI 8.1 Cyberbeveiligingsrisico’s en -bescherming 8.2 Toekomstige trends en voorbereiding op innovatie 8.3 Casestudies: De strategische transformatie van EY: aanpassing aan opkomende AI-technologieën 8.4 Praktijkoefeningen: veelvoorkomende cyberbeveiligingsrisico’s in de AI-gestuurde gezondheidszorg: een praktische verkenning met Google Sheets Optionele module: AI+ medisch assistent 1.1 Wat zijn AI-agenten? 1.2 Hoe werkt een AI-agent in de medische assistentie? 1.3 Kernkenmerken van AI-agenten 1.4 Het belang van AI-agenten in de gezondheidszorg 1.5 Betekenis voor de patiëntervaring en klinische resultaten 1.6 Soorten AI-agenten 1.7 Toepassingen en trends 1.8 Casestudie — Klinische documentatie met AI bij de Mayo Clinic Tools die u gaat verkennen TensorFlow Keras Python Tools voor natuurlijke taalverwerking (NLP) SQL Matplotlib Power BI Tools voor de integratie van gegevens in de gezondheidszorg Systemen voor elektronische patiëntendossiers (EPD) Platforms voor patiëntenplanning en -coördinatie Door AI aangestuurde diagnostische hulpmiddelen Tools voor de analyse van medische beeldvorming Inclusief online examen onder toezicht, met één gratis herkansing. Examenopzet: 50 vragen, 70% vereist om te slagen, 90 minuten, online examen onder toezicht Toegang tot alle materialen en examens wordt gedurende 365 dagen na levering verleend. Cursus onder leiding van een docent OF Cursus in eigen tempo + Officieel examen + Digitale badge De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever. Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.

Stop met het bouwen en implementeren van software, start met het realiseren van impact. Veel digitale transformaties stranden in complexiteit of leveren niet de beloofde waarde op. De oorzaak? Een kloof tussen de boardroom-strategie en de technische uitvoering. In de intensieve 2-daagse training Change by Design leer je hoe je deze kloof overbrugt en architectuur transformeert tot een strategisch sturingsinstrument. Onder leiding van top-level digital leaders met jarenlange ervaring in de strategische top van het Nederlandse en internationale bedrijfsleven, stap je in de wereld van succesvolle digitale besluitvorming. Geen droge theorie, maar een diepe duik in hoe high-performing organisaties écht denken, bouwen en schalen. Alles wat je leert, breng je direct in de praktijk. Tijdens de uitdagende Nordic Energy Combination-case werk je in teams aan een realistisch waardevraagstuk. Je verdedigt je keuzes voor een board en strijdt om de beste value-based aanpak. Dit is waar theorie, teamwork en een gezonde dosis competitie samenkomen. Klaar om de regie te pakken over jouw digitale landschap? Schrijf je nu in voor de eerstvolgende editie van Change by Design. Contact: Talent-Training@Heroes-corp.com Deze training is ontworpen voor IT-leiders, (enterprise) architecten en digitale strategen die niet alleen 'bij' willen blijven, maar de koers willen bepalen. "Een leerzame, energieke ervaring vol fun en directe toepasbaarheid — begeleid door zeer ervaren leiders die de klappen van de zweep kennen bij complexe digitale transformaties." Wat ga je doen?* Waarde als kompas: Definieer waarde vanuit missie en purpose met behulp van Value Cases en het Business Model Canvas. * Strategische Architectuur: Ontdek hoe architectuurkeuzes en portfoliomanagement direct bijdragen aan de bedrijfsstrategie. * Psychologie van Besluitvorming: Krijg grip op de menselijke factor. Hoe beïnvloeden unconscious biases de keuzes van de boardroom tot aan het team? * Scenario Thinking: Leer navigeren in onzekerheid en maak je organisatie weerbaar voor de digitale stappen van morgen.