
Opleidingen
58.512
resultaten
Course Large Language Models
Amsterdam
do 3 jul. 2025
en 9 andere data
This course Large Language Models provides a comprehensive understanding of large language models (LLMs), from foundational architectures like transformers to advanced topics like fine-tuning, safety,
Intro to LLMs
This module introduces LLMs and their evolution, from GPT to BERT and T5. It explains transformers, attention, and tokenization. Participants explore training objectives, scaling laws, and key differences between pretraining and fine-tuning. Open source vs proprietary models are also compared.
Model Architectures
Participants learn LLM types: decoders, encoder-decoders, and key models like GPT, LLaMA, and PaLM. It covers training pipelines, optimizers, and precision formats. Tools like Hugging Face and Deepspeed are introduced, plus tuning techniques like LoRA and in-context learning.
Training LLMs
This module focuses on preparing and fine-tuning data for LLMs. It includes tokenizer setup, adapters, SFT, and avoiding overfitting. Participants learn metrics for evaluation, model alignment, and benchmarking. Hugging Face tools and best practices are emphasized.
LLM Deployment
Participants learn how to serve and optimize LLMs for production. Topics include quantization, distillation, and cloud deployment (AWS, Azure, GCP). Also covered are LangChain integration, embeddings, caching, and reducing inference costs with scalable strategies.
Safety and Bias
Focus is on LLM safety: identifying and reducing bias, model auditing, and prompt attacks. Topics include explainability, red teaming, and moderation. Legal and privacy concerns are discussed, with strategies for responsible LLM deployment.
LLM Use Cases
The course ends with real-world LLM applications in code, legal, health, and education. Use cases include RAG systems, agents, and plugins. Participants explore enterprise integration, model evaluation, and research trends shaping the future of LLMs.
Audience course Large Language Models
The course Large Language Models is intended for software engineers, data scientists, and technical professionals who want to work with large language models (LLMs).
Prerequisites Large Language Models Course
To participate in the course, a basic understanding of Python and machine learning is required. Familiarity with neural networks or natural language processing is useful.
Realization training Large Language Models
The course is led by an experienced trainer and includes a mix of theory and hands-on exercises. Demonstrations and case studies involving LLMs are used to illustrate key concepts.
Large Language Models Certificate
After successfully completing the course, attendants receive a certificate of participation in the course Large Language Models.
Modules
Module 1: Intro to LLMs
What are LLMs?
Transformer architecture
Training Objectives (causal, masked)
Evolution of LLMs (GPT, BERT, T5)
Open Source vs Proprietary LLMs
Tokenization and Vocabulary
Attention Mechanism
Model Scaling Laws
Transfer Learning
Pretraining vs Fine-Tuning
Module 2: Model Architectures
Decoder vs Encoder-Decoder Models
GPT, LLaMA, T5, and PaLM
Training Pipeline Overview
Optimizers (Adam, Adafactor)
Precision (FP32, FP16, quantization)
Transformers (HF), Megatron, Deepspeed
Parameter vs Instruction Suning
LoRA and QLoRA
In-context Learning
Reinforcement Learning with HF
Module 3: Training LLMs
Dataset Creation and Curation
Tokenizer Customization
Data Preprocessing
Fine-Tuning with Hugging Face
SFT (Supervised Fine-Tuning)
Adapters and LoRA
Evaluation Metrics
Avoiding Overfitting
Model Alignment
Model Evaluation and Benchmarking
Module 4: LLM Deployment
Inference Optimization
Model Distillation
Quantization Techniques
Hosting on AWS, GCP, Azure
Using Model Gateways
LangChain and Semantic Search
Vector Stores and Embeddings
Caching Responses
Load Balancing
Cost Optimization Strategies
Module 5: Safety and Bias
Understanding Model Biases
Mitigation Strategies
Model Auditing
Adversarial Prompts
User Privacy
Filtering and Moderation
Red Teaming
Explainability in LLMs
Interpreting Outputs
Regulatory and Legal Issues
Module 6: LLM Use Cases
Coding Assistants
AI for Legal and Finance
Education and Learning
Health Care and Biotech
Chatbots and Agents
RAG Systems
Tool Use and Plugins
Enterprise Use of LLMs
Evaluating New Models
Future Directions LLM Research

€1.499
Klassikaal
max 12
2 dagen
Course AI with GitHub Copilot
Amsterdam
ma 7 jul. 2025
en 9 andere data
The course AI with GitHub Copilot course teaches you how to enhance and streamline software development with AI assistance.
Intro to Copilot
This module introduces GitHub Copilot and the Codex model behind it. Participants learn setup, IDE integration, and supported languages. It covers how Copilot provides suggestions, when to accept or edit code, and the differences between Copilot and ChatGPT. Best practices and Copilot Labs are also briefly discussed.
Programming with Copilot
Participants learn to use Copilot for writing functions, generating tests, and refactoring. It covers documentation, debugging, and prompt strategies. The module highlights boilerplate handling, common code patterns, and how to troubleshoot less useful output from Copilot.
Collaborative Development
This module explores Copilot in team settings. It covers Git versioning, pull requests, and code reviews. Participants learn about GitHub Actions, automating tasks, and working with secure dependencies. Tips for commit messages and continuous integration are included.
AI-Powered Testing
Focus is on generating and maintaining tests using Copilot. It includes unit tests, TDD, and mocks. Tools for test coverage and quality are introduced, as well as automation, test data, and basic security checks during testing.
Security and Ethics
Participants explore safe Copilot use, covering secure coding and license handling. It addresses bias, responsible usage, IP concerns, and Copilot’s data limitations. The need for human review and code compliance is emphasized.
Beyond Copilot
The final module looks at Copilot alternatives and future trends. It discusses TabNine, CodeWhisperer, and Copilot CLI. Topics include AI-powered IDEs, DevOps support, automated reviews, and how Copilot boosts developer productivity.
Audience Course AI with GitHub Copilot
The course AI with GitHub Copilot is intended for software developers, DevOps engineers, and technical teams who want to leverage AI to accelerate their development workflows using GitHub Copilot.
Prerequisites Course AI with GitHub Copilot
Participants should have programming experience with languages such as Python, JavaScript, or TypeScript. Basic understanding of Git and modern development environments is recommended.
Training Method Course AI with GitHub Copilot
This course blends theory with hands-on labs and interactive demos. Real-world software development scenarios and practical examples are used throughout.
Certificate Course AI with GitHub Copilot
Upon successful completion, attendants receive a certificate of participation in Course AI with GitHub Copilot.
Modules
Module 1: Intro to Copilot
What is GitHub Copilot?
Underlying AI model (Codex)
Setup and Installation
IDE Integrations
Languages and Frameworks
Suggestions and Completions
Best Practices
Accepting and Editing
Copilot Labs
Copilot vs ChatGPT
Module 2: Programming with Copilot
Writing Functions with Copilot
Unit Test Generation
Refactoring Legacy Code
Code Documentation
Debugging with Copilot
Pair Programming Concepts
Handling Boilerplate Code
Patterns and Idioms
Prompting for Code Snippets
Troubleshooting Copilot Output
Module 3: Collaborative Development
Working with Teams
Version Control with Git
Pair Programming with Copilot
Code Review and Suggestions
Integrating with GitHub Actions
Pull Requests and Automation
Managing Dependencies
Secure Code Generation
Writing Commit Messages
Continuous Integration
Module 4: AI-Powered Testing
Unit and Integration Tests
Test Case Automation
TDD with Copilot
Mocks and Stubs
Debugging Test Failures
Code Coverage Tools
Test-driven Refactoring
Test Data Generation
Security Testing
Code Quality Assurance
Module 5: Security and Ethics
Secure Coding Practices
Avoiding Leakage Credentials
Managing open-source licenses
Bias and Fairness in Suggestions
Compliance with Standards
Managing Copilot Suggestions
Responsible Usage
IP and Copyright Considerations
Training Data Issues
Human Review Importance
Module 6: Beyond Copilot
Open Source Alternatives
CodeWhisperer and TabNine
Copilot CLI
Embedding AI in Custom IDEs
Evaluating Code Models
AI in DevOps
AI Code Review Assistants
Future AI in Software Development
Developer Productivity Metrics
Integrating Copilot in Workflows

€1.499
Klassikaal
max 12
2 dagen
Course Open Source AI
Amsterdam
ma 14 jul. 2025
en 9 andere data
The course Open Source AI dives into the power of open-source LLMs like DeepSeek, Mistral, and LLaMA.
Overview of Open LLMs
This module explores popular open-source models like DeepSeek, Mistral, and LLaMA. It compares architectures, discusses model hubs like Hugging Face, performance, token usage, pricing, and responsible deployment practices.
Getting Started with DeepSeek
Participants learn how to install and configure DeepSeek, use multilingual features, and apply basic prompting. The module also covers integration, model compression, performance tips, and deployment options for developers.
Prompting and Tooling
Explore prompting techniques including zero-shot, few-shot, chaining, and function calling. Learn about LangChain, RAG pipelines, custom memory, vector stores, and managing chat history and agent flows efficiently.
Fine-Tuning Open Models
This module focuses on fine-tuning workflows using datasets, LoRA, and PEFT. You'll explore training via Colab or AWS, testing outputs, evaluating prompts, embeddings, and enabling models to evolve through continuous learning.
Deployment and Scaling
Participants learn how to deploy models using FastAPI, Streamlit, and Docker. It also covers optimization, edge/cloud strategies, local setups, performance monitoring, version control, and cost-aware deployment planning.
Case Studies
See real-world applications like legal summarizers, healthcare chatbots, and multilingual generators. Other cases include AI CRMs, educational bots, retrieval tools, and open-source copilots with embedded memory.
Audience course Open Source AI
The course Open Source AI is intended for developers, data scientists, machine learning engineers, and AI enthusiasts who want to work with open source AI tools.
Prerequisites Open Source AI Course
To participate in the course, basic knowledge of Python and data analysis is required. Experience with machine learning or neural networks is beneficial.
Realization training Open Source AI
The course is conducted under the guidance of an experienced trainer, with theory and practice alternating. Practical examples and case studies are used for illustration.
Open Source AI Certificate
After successfully completing the course, participants will receive a certificate of participation in the course Open Source AI.
Modules
Module 1: Overview of Open LLMs
DeepSeek, Mistral, Mixtral, and LLaMA
Benefits of open-source AI
Architecture comparisons
Use cases and performance
Hugging Face and model hubs
Responsible deployment
Token limits and pricing
Embeddings and tokenizers
Current limitations
Benchmarking tools
Module 2: Getting Started with DeepSeek
DeepSeek architecture
Installing and configuring
Sample use cases
Prompting strategies
Tools and APIs
Multilingual capabilities
Performance tips
Model compression
Developer integrations
Deployment options
Module 3: Prompting and Tooling
Zero-shot vs few-shot
Prompt chaining
Function calling
LangChain basics
RAG workflows
Vector databases
Indexing content
Custom memory solutions
Chat history management
Agent architecture
Module 4: Fine-Tuning Open Models
Dataset preparation
Supervised fine-tuning
LoRA and PEFT
Training pipelines
Using Colab/AWS for training
Evaluation and testing
Prompt evaluation
Embedding evaluation
Real-world use cases
Continuous learning
Module 5: Deployment and Scaling
API wrappers
Using FastAPI with models
Streamlit for frontends
Dockerized deployments
Resource optimization
Running locally
Edge vs cloud deployment
Monitoring performance
Versioning models
Cost considerations
Module 6: Case Studies
Legal document summarizer
Healthcare chatbot
AI-powered CRM assistant
Multilingual content generator
Financial insights analyzer
Open-source copilot
Email generator with memory
Search-augmented assistants
Education and tutoring bots
Knowledge retrieval systems

€1.499
Klassikaal
max 12
2 dagen
Course Building AI Agents
Amsterdam
ma 30 jun. 2025
en 9 andere data
The course Building AI Agents teaches you to build intelligent AI agents that reason, act, and collaborate autonomously.
Intro AI Agents
The course begins with a look at what AI agents are, how they differ from chatbots, and their core components like autonomy and decision-making. It covers LLMs as reasoning tools, agent frameworks like LangChain, memory usage, tools, and common challenges.
LangChain Fundamentals
This module explores the LangChain architecture. Topics include chains vs agents, templates, memory modules, document loaders, streaming output, tool integration, and how to debug agents using LangSmith.
Building First Agent
Learn to create your first AI agent by choosing a model, setting goals, integrating tools, managing memory, and writing effective prompts. Also covered: error handling, multi-step tasks, personality, and monitoring output.
Multi-Agent Systems
Participants explore collaboration between agents using frameworks like CrewAI and Autogen. The module covers roles, messaging, goal refinement, workflow monitoring, task decomposition, and evaluation techniques.
Agent Use Cases
Dive into real-world applications like coding assistants, customer service bots, finance and research agents, enterprise tasks, web deployment, Slack integration, and analytics to assess impact and improve performance.
Future of AI Agents
The course ends with trends in AI agents—self-improvement, real-time sensing, ethical concerns, memory growth, regulation, and human-agent teamwork. It also looks at future marketplaces and safety controls.
Audience Course Building AI Agents
The course Building AI Agents is intended for software developers, data scientists, and AI practitioners who want to learn how to design autonomous agents using LLM's.
Prerequisites Building AI Agents Course
To participate in this course, a basic understanding of Python programming and machine learning concepts is required. Familiarity with APIs and prompt engineering is useful.
Realization Training Building AI Agents
The course is conducted under the guidance of the trainer, combining theory with hands-on exercises. Real-world examples and practical case studies are used throughout the training.
Building AI Agents Certificate
After successfully completing the course, participants will receive a certificate of participation in Building AI Agents.
Modules
Module 1: Intro AI Agents
What is an AI agent?
Core Components
Autonomy and Decision Making
Agents vs Chatbots
Key Frameworks (LangChain, Auto-GPT)
LLMs as Reasoning Engines
Tools and APIs
Role of Memory
Agent Use Cases
Challenges and Risks
Module 2: LangChain Fundamentals
LangChain Architecture
Chains and Agents
Prompts and Templates
Tool Integrations
Document Loaders
Memory Modules
Output Parsers
Streaming Output
Agent executors
LangSmith for Debugging
Module 3: Building First Agent
Choosing an LLM
Defining Goals and Actions
Using Tools (search, calculator)
Writing Prompts for Agents
Handling Errors and Retries
Adding Personality
Managing State and Memory
Multi-step Tasks
Logging and Monitoring
Sandbox Environments
Module 4: Multi-Agent Systems
Collaboration Between Agents
CrewAI and Autogen Overview
Roles and Responsibilities
Message Passing between Agents
Task Decomposition
Goal Refinement
Monitoring Progress
Conflict Resolution
Complex Workflows
Evaluation Strategies
Module 5: Agent Use Cases
Coding Assistant
Research Assistant
Personal Finance Agent
Enterprise Task Agent
AI Bots for Customer Support
Integrating with Slack/Teams
Running on the Web
Continuous Learning Agents
Logging and Analytics
Measuring Impact
Module 6: Future of AI Agents
Self-Improving Agents
Memory Evolution
Real-time Environment Sensing
AI Decision Making
Simulated Personalities
Ethics and Control
Guardrails and Safety
Regulation Implications
Agent Marketplaces
Agent + Human Collaboration

€1.499
Klassikaal
max 12
2 dagen
Course Microservices .NET
Amsterdam
ma 7 jul. 2025
en 9 andere data
In the Microservices .
Introduction to Microservices
The course starts with an overview of microservices architecture, including benefits, challenges, decomposition strategies, domain-driven design (DDD), and designing bounded contexts.
Microservices with ASP.NET Core
Participants learn to build microservices with ASP.NET Core, including minimal APIs, API versioning, service configuration, and applying Clean Architecture principles.
API Gateway and Communication
Participants learn about synchronous and asynchronous communication, building an API Gateway with YARP, using gRPC for high-performance communication, and service discovery.
Authentication, Authorization and Security
This module covers securing microservices using OAuth 2.0, OpenID Connect, Identity Server integration, API authorization policies, distributed identity, and API gateway security.
Event-Driven Architecture
Participants dive into event-driven systems, message brokers (RabbitMQ, Kafka), event sourcing, the outbox pattern, sagas for distributed transactions, and event orchestration.
Distributed Data Management
This module discusses challenges of distributed data, the CAP theorem, CQRS, eventual consistency, cross-service querying, and polyglot persistence strategies.
Resilience, Monitoring and Logging
Participants learn transient fault handling, retries with Polly, circuit breakers, distributed tracing with OpenTelemetry, structured logging, and monitoring with Prometheus and Grafana.
Containerization and Deployment
The focus is on containerizing microservices with Docker, managing multi-service environments with Docker Compose, setting up CI/CD pipelines, and deploying to Azure Kubernetes Service.
Advanced Microservices Architecture
Finally, participants explore advanced topics like micro frontends, hybrid architectures, serverless integration, event streaming, service mesh technologies, and best practices for scaling.
Audience Microservices .NET Course
The Microservices .NET course is intended for experienced .NET developers who want to design and build scalable distributed applications based on microservices architecture.
Prerequisites Microservices .NET Course
Solid knowledge of C#, ASP.NET Core, and familiarity with API development, Docker, and distributed systems is required.
Training Execution Microservices .NET
The training consists of interactive theoretical sessions, live demonstrations, and practical hands-on labs under the guidance of an experienced trainer.
Certificate Microservices .NET
Participants will receive a certificate of completion for the Microservices .NET course after successfully finishing the training.
Modules
Module 1: Intro Microservices
What are Microservices?
Microservices vs Monoliths
Benefits and Challenges
Domain-Driven Design
Bounded Contexts
Designing Microservices
Evolutionary Architecture
Microservices Patterns
Decomposition Strategies
Database per Microservice
Module 2: Microservices .NET Core
Building REST APIs
Minimal APIs in ASP.NET Core
Versioning APIs
Model Validation
Content Negotiation
Health Checks
Swagger and OpenAPI
Service Registration and Discovery
Service Configuration Options Pattern
Microservices with Clean Architecture
Module 3: API Gateway
Synchronous Communication
Asynchronous Communication
Introduction to API Gateway Pattern
Building an API Gateway with YARP
Routing and Aggregation
Authentication at Gateway Level
gRPC Basics in .NET
gRPC vs REST
Service Mesh Concepts
Using Dapr for Communication
Module 4: Security
Security in Microservices
OAuth 2.0 and OpenID Connect
IdentityServer Integration
JWT Tokens and Validation
Scopes and Claims
API Authorization Policies
User Authentication and Federation
Distributed Identity Management
Securing APIs behind API Gateway
Handling Security at Service Mesh
Module 5: Event-Driven Architecture
Event-Driven Architecture Overview
Publish-Subscribe Pattern
Message Brokers (RabbitMQ, Kafka)
Event Sourcing Basics
Integration Events
Domain Events
Idempotent Event Handling
Outbox Pattern
Saga Pattern
Choreography vs Orchestration
Module 6: Distributed Data
Challenges of Distributed Data
CAP Theorem
Database per Service Strategy
Data Consistency Approaches
Two-Phase Commit and Sagas
CQRS Pattern
Read Models and Write Models
Eventual Consistency
Cross-Service Queries
Polyglot Persistence
Module 7: Resilience
Transient Fault Handling
Retry Policies with Polly
Circuit Breaker Pattern
Timeout and Bulkhead Isolation
Distributed Tracing (OpenTelemetry)
Structured Logging with Serilog
Centralized Logging with ELK Stack
Prometheus and Grafana
Health Checks
Metrics Aggregation and Alerting
Module 8: Containerization
Introduction to Containers
Dockerizing .NET Microservices
Creating Dockerfiles for Services
Multi-Stage Builds
Using Docker Compose
Container Registry (ACR, DockerHub)
Continuous Integration with GitHub
Continuous Deployment to AKS
Helm Charts for Deployment
Rolling Updates
Module 9: Advanced Microservices
Micro Frontends and Microservices
Serverless and Microservices
Hybrid Architectures
Edge Services
Event Streaming Architectures
Domain-Oriented Microservices
Service Mesh Advanced Topics
Federated Identity across Services
Multi-Cluster Deployments
Best Practices for Large Systems

€2.999
Klassikaal
max 12
4 dagen
Course Advanced C# Programming
Amsterdam
di 15 jul. 2025
en 9 andere data
In the Advanced C# Programming course, participants deepen their knowledge of modern C# features such as asynchronous programming, LINQ, dependency injection, reflection, and performance optimization.
Advanced C# Language Features
The course starts by exploring advanced language features such as nullable reference types, records, enhanced pattern matching, local functions, dynamic types, and advanced string handling.
Delegates, Events and Lambdas
Participants dive into delegates, event handling, lambda expressions, multicast delegates, expression trees, asynchronous delegates, and practical usage patterns.
Generics and Collections
The focus is on using generics with constraints, covariance and contravariance, creating custom collections, working with immutable and concurrent collections, and advanced dictionary techniques.
LINQ and Functional Programming
Participants learn LINQ query and method syntax, deferred execution, custom operators, and the basics of functional programming including immutability and higher-order functions.
Asynchronous and Parallel Programming
This module covers async/await, Task Parallel Library (TPL), ValueTask optimizations, cancellation tokens, deadlock prevention, and working with IAsyncEnumerable for async streams.
Dependency Injection and Testing
Participants learn about dependency injection patterns, mocking and testing with frameworks like Moq, applying TDD, and managing services correctly in .NET Core applications.
Reflection, Attributes and Dynamic Programming
This module focuses on reflection, dynamic loading of assemblies, working with attributes, dynamic object creation, late binding, and practical use cases for reflection.
Memory Management and Performance
Participants gain insight into garbage collection internals, the dispose pattern, memory profiling, object pooling, stackalloc optimization, and improving async performance.
Advanced Topics and Best Practices
Finally, the course covers exception handling best practices, logging, using source generators, global using statements, native code interoperability, and writing clean, maintainable code.
Audience Advanced C# Programming Course
The Advanced C# Programming course is intended for experienced C# developers who want to deepen their expertise and master modern C# language features.
Prerequisites Advanced C# Programming Course
Solid knowledge of C# and .NET, experience with object-oriented programming, and familiarity with basic asynchronous programming concepts are required.
Training Execution Advanced C# Programming
The training consists of interactive theory sessions combined with live demonstrations and extensive hands-on labs under the guidance of an experienced trainer.
Certificate Advanced C# Programming
Participants will receive a certificate of completion for the Advanced C# Programming course after successfully completing the training.
Modules
Module 1: Advanced C# Features
Nullable Reference Types
Pattern Matching Enhancements
Records and Value-Based Equality
Tuples and Deconstruction
Local Functions
Target-Typed New Expressions
Default Interface Methods
Dynamic Types
Using Span and Memory
Advanced String Manipulation
Module 2: Delegates and Lambdas
Delegates Deep Dive
Multicast Delegates
Events and Event Handling
Anonymous Methods
Lambda Expressions
Expression Trees
Func, Action, Predicate
Event Aggregator Pattern
Asynchronous Delegates
EventHandler Usage
Module 3: Generics
Generic Methods and Classes
Generic Constraints
Covariance and Contravariance
Collections Overview
IEnumerable, ICollection, IList
Custom Generic Collections
Immutable Collections
Concurrent Collections
Collection Initializers
Advanced Dictionary Usage
Module 4: Functional Programming
Introduction to LINQ
Query Syntax vs Method Syntax
LINQ to Objects
Deferred vs Immediate Execution
Custom LINQ Operators
Func and Action in LINQ
Functional Programming Concepts
Immutability in C#
Higher-Order Functions
Pipeline and Fluent APIs
Module 5: Asynchronous Programming
Async and Await Deep Dive
Task Parallel Library (TPL)
ValueTask and Memory Optimization
Parallel.For and Parallel LINQ
Cancellation Tokens
Exception Handling in Async Code
SynchronizationContext
Deadlocks and Best Practices
Channels and Dataflow
IAsyncEnumerable and Async Streams
Module 6: Dependency Injection
Principles of DI
Service Lifetimes
Constructor Injection
Method Injection
Property Injection
Mocking and Stubbing
Using Moq and NSubstitute
Unit Testing Best Practices
Test-Driven Development
DI in .NET Core
Module 7: Dynamic Programming
Reflection Basics
Loading Assemblies Dynamically
Reading Metadata
Custom Attributes
Attribute Usage and Creation
Dynamic Object Manipulation
ExpandoObject
Dynamic Keyword
Late Binding
Reflection Scenarios
Module 8: Memory Management
Garbage Collection in Depth
Dispose Pattern and IDisposable
Memory Profiling Tools
Avoiding Memory Leaks
Object Pooling
Stackalloc and Span for Performance
Performance Profiling
Async Performance Optimization
BenchmarkDotNet for Microbenchmarks
High-Performance C# Coding
Module 9: Advanced Topics
Best Practices for Exceptions
Logging and Monitoring
Code Analysis Tools (Roslyn)
Source Generators
Global Using Statements
Nullable Contexts Best Practices
Minimal APIs
Working with Files and Streams
Native Code Interoperability
Writing Clean Code

€2.999
Klassikaal
max 12
4 dagen
Monteur Luchtkanalen - Dag
Ede
wo 4 jun. 2025
Monteur Luchtkanalen. Starten als monteur luchtkanalen? Leer de belangrijkste vaardigheden met deze cursus.
Door middel van het uitvoeren van specifieke werkzaamheden in ons vakcentrum en een aantal werkplekopdrachten bij jouw werkgever bereid jij je voor op het praktijkexamen. Wanneer je dit examen behaald hebt ontvang jij het branche erkende diploma en ben je een gediplomeerd monteur luchtkanalen.
Je hebt geen specifieke vooropleiding nodig, maar je bent al wel werkzaam in de montage van luchtkanalen. Hierdoor bezit jij al aardig wat basisvaardigeheden en kun jij op de juiste wijze omgaan met het nodige gereedschap.
Redelijke kennis van Nederlandse taal is handig. Ook vragen wij om een actieve houding tijdens de les, dit zal ook meewegen in de beoordeling van de docent tijdens je praktijkassessment.
Je hebt de basisvaardigheden in de praktijk al opgedaan, dus je begint met twee dagen les waarin je een stukje achtergrond krijgt over het vak van monteur luchtkanalen. We doen dat in het vakcentrum binnenklimaattechniek met veel praktijk. Na die twee dagen ga je voor zes maanden weer aan het werk bij jouw werkgever en voer je een aantal werkplekopdrachten uit. Drie terugkomdagen brengen je op het niveau dat nodig is. Je bent dan in staat het praktijkexamen te doen.
De cursus is praktijkgericht en voor echte doeners. De ervaren docenten werken in het bedrijfsleven.
Toepassing en werking van luchtdistributiesystemen (2 dagen)
- Herkennen van componenten
- De werking en samenhang van componenten
- Werktekeningen lezen
- Het belang ervaren van luchtdistributie
Werkplekopdrachten
- Uitvoeren van een aantal werkplekopdrachten tijdens de 6- maanden durende werkperiode
Terugkomdagen (2,5 dagen)
- Verdieping van theorie over luchtdistributiesystemen en onderdelen
- Verdieping op tekeninglezen
Praktijkassessment (examen)
- Uitvoeren van specifieke werkzaamheden in het vakcentrum
- Uitvoeren van praktijkopdrachten in het vakcentrum
- Uitvoeren van herkenningsopdrachten in het vakcentrum
- Beantwoorden van vragen door middel van een interview
Resultaat:
Na deze cursus kun je op een veilige manier en aan de hand van een (technische) tekening een luchtdistributiesysteem installeren en in werking stellen. Dit zijn systemen die bijvoorbeeld in elk gebouw, kantoor, ziekenhuis of (voetbal)stadion te vinden zijn
Veilig werken staat altijd centraal, je kent de verschillende materialen en weet hoe je tekeningen moet lezen. Na twee dagen les heb je jouw werk als monteur luchtkanalen in opleiding vervolgd en gedurende zes maanden heb je tijdens mooie projecten werkplekopdrachten uitgevoerd. Je bent drie keer teruggekomen op het vakcentrum voor extra theorie en praktijk. Daarna ben je klaar voor het praktijkexamen.
Examen behaald? Dan ontvang je het branche erkend diploma monteur luchtkanalen en ligt een prachtige carrière binnen de klimaattechniek in het verschiet.
Afronding:
De cursus wordt afgesloten met een praktijkassessment en wordt beoordeeld door je docent. Dus zorg ervoor dat je de gehele cursus actief meedoet.
Op de derde en laatste terugkomdag voer je een aantal herkenningsopdrachten en een praktijkopdracht uit in het vakcentrum. Ook beantwoord je een aantal interviewvragen. Bij een positief eindresultaat ontvang je het branche-erkend diploma Monteur luchtkanalen van PBNA.

€2.200
Klassikaal
Monteur Luchtkanalen (versneld) - Dag
Ede
di 10 jun. 2025
Monteur Luchtkanalen (versneld), starten als monteur luchtkanalen? Leer de belangrijkste vaardigheden met deze cursus.
Door middel van het uitvoeren van het herhalen van theorie en specifieke werkzaamheden in ons vakcentrum bereid jij je voor op het praktijkexamen. Wanneer je dit examen behaald hebt ontvang jij het branche erkende diploma en ben je een gediplomeerd monteur luchtkanalen.
Je hebt geen specifieke vooropleiding nodig, maar je bent al wel minstens 18 maanden werkzaam in de montage van luchtkanalen. Hierdoor bezit jij alle basisvaardigeheden en kun jij op de juiste wijze omgaan met het nodige gereedschap.
Redelijke kennis van Nederlandse taal is handig. Ook vragen wij om een actieve houding tijdens de les, dit zal ook meewegen in de beoordeling van de docent tijdens je praktijkassessment.
Schrijf je in voor de versnelde opleiding tot monteur luchtkanalen wanneer het antwoord op de volgende 5 vragen 'ja' is:
- Ben je al meer dan 18 maanden werkzaam als luchtkanalen monteur?
- Ben je bekend met de gereedschappen die een monteur luchtkanalen gebruikt?
- Ben je bekend met de voorkomende appendages en hulpstukken en kan je daarvan de functie benoemen?
- Kan je vanaf een werktekening de montagewerkzaamheden zelfstandig uitvoeren?
- Ben je in staat een sprong uit te tekenen en deze na overleg met een werkvoorbereider te realiseren en monteren?
Je beschikt al over de benodigde basisvaardigheden en hebt al minimaal 18 maanden werkervaring in de montage van luchtkanalen. We herhalen kort de theorie over luchtdistributie waarna een praktijkassesment uitvoert. Slaag je dan ontvang je het branche erkende diploma monteur luchtkanalen.
De cursus is praktijkgericht en voor echte doeners. De ervaren docenten werken in het bedrijfsleven.
Theorie over luchtdistributiesystemen:
- Herkennen van componenten
- De werking en samenhang van componenten
- Werktekeningen lezen
- Het belang ervaren van luchtdistributie
Praktijkassessment (examen):
- Uitvoeren van specifieke werkzaamheden in het vakcentrum
- Uitvoeren van praktijkopdrachten in het vakcentrum
- Uitvoeren van herkenningsopdrachten in het vakcentrum
- Beantwoorden van vragen door middel van een interview
Resultaat:
Na deze cursus heb jij laten zien dat je op een veilige manier en aan de hand van een (technische) tekening een luchtdistributiesysteem installeren en in werking kunt stellen. Dit zijn systemen die bijvoorbeeld in elk gebouw, kantoor, ziekenhuis of (voetbal)stadion te vinden zijn
Je beheerst de basisvaardigheden en gaat op een juiste wijze om met het gereedschap. Je kent ook de verschillende onderdelen en kunt die benoemen. Na herhaling van de theorie over luchtdistributietechniek en laten we je het ook ervaren in een echt gebouw. Je kunt in deze twee dagen jouw specifieke vragen stellen. Zo leer jij alleen wat je nog niet weet. Op de tweede dag ga je in de middag op voor het praktijkexamen.
Examen behaald? Dan ontvang je het branche erkend diploma monteur luchtkanalen.
Afronding:
De cursus wordt afgesloten met een praktijkassessment en wordt beoordeeld door je docent. Dus zorg ervoor dat je de gehele cursus actief meedoet.
Je voert een aantal herkenningsopdrachten uit in het vakcentrum, voert een praktijkopdracht uit en beantwoordt een aantal interviewvragen. Het assessment vindt plaats op de derde en laatste terugkomdag. Bij een positief eindresultaat ontvang je het branche-erkende diploma Monteur luchtkanalen.
Stichting Vakcentrum Binnenklimaattechniek:
Stichting Vakcentrum Binnenklimaattechniek zorgt ervoor dat dit diploma officieel wordt erkend als branchekwalificatie, namens de brancheverenigingen Luka, Binnenklimaat Nederland en Techniek Nederland.
PBNA:
Examenbureau PBNA is sinds 1912 gespecialiseerd in examens op het gebied van veiligheid en techniek. Jaarlijks doen meer dan 75.000 kandidaten mee aan hun examens, waaronder VCA, NEN 3140 en ATEX. PBNA werkt samen met bedrijven, particulieren en opleiders om kennis en vaardigheden onafhankelijk te toetsen. Ze bieden examens aan op meer dan 60 locaties in Nederland.
Ook het diploma monteur luchtkanalen wordt geregistreerd en uitgegeven door dit bekende examenbureau.

€1.075
Klassikaal
Gemini van Google gebruiken voor je werk
Amsterdam
di 3 jun. 2025
en 9 andere data
Ben jij als professional of student veel tijd kwijt aan dagelijkse taken? En ben je op zoek naar manieren om sneller en efficiënter te werken? Dan is onze cursus Google Gemini echt iets voor jou! In deze eendaagse cursus leer je om Google Gemini slim in te zetten, zodat je Kunstmatige Intelligentie (AI) vóór jou kunt laten werken en jij meer tijd overhoudt voor de werkzaamheden waar jij wél energie van krijgt.
In de cursus behandelen we de basisprincipes van AI en Google Gemini. Je leert waarvoor je de tool kunt inzetten en hoe je er verantwoord mee omgaat. Ook ontdek je hoe je het gebruikt in verschillende Google-programma’s (zoals Gmail) en hoe je de gegevens analyseert. Verder krijg je concrete handvatten om de tool aan te passen aan jouw persoonlijke voorkeuren, processen te automatiseren én om optimaal met de tool te communiceren. Aan de hand van casestudy’s en praktische oefeningen pas je deze kennis direct toe. Na afloop van de cursus weet jij hoe je optimaal gebruikmaakt van Google Gemini!
Onderwerpen
In de cursus Google Gemini behandelen we de volgende onderwerpen:
Introductie tot AI en Google Gemini: Maak kennis met AI, hoe het werkt en ontdek welke positie Google Gemini heeft in het AI-landschap.
De werking van Google Gemini: Leer over de techniek achter AI en hoe dit werkt in de praktijk.
Google Gemini in de praktijk: Verdiep je in de toepassingen, voordelen en beperkingen. En krijg inzicht in hoe je op een veilige manier gebruik maakt van de tool.
Zakelijke toepassingen: Leer hoe je met behulp van Google Gemini gegevens analyseert en processen automatiseert.
Creatieve toepassingen: Ontdek hoe je Google Gemini inzet voor contentcreatie, onderzoek of als studiehulpmiddel.
Integraties van Google Gemini: Leer de tool gebruiken in programma’s als Google Docs en Gmail.
Oefenen met Google Gemini: Ga aan de slag met verschillende praktische opdrachten en casestudy’s.
Resultaten
Cursus afgerond? Dan ben jij er klaar voor om Google Gemini slim toe te passen in je werk of studie! Handig, want kunstmatige intelligentie krijgt steeds meer draagvlak en jíj weet hoe je het inzet om efficiënter en effectiever te werken. Zo weet jij straks:
Hoe de tool werkt
Hoe en wanneer je hem toepast
Wat de beperkingen zijn
Hoe je met behulp van effectieve prompts, relevante output genereert
Hoe je dagelijkse processen automatiseert
Lesmethodiek
Tijdens de cursus Google Gemini leer je theorie én in de praktijk. Via praktische oefeningen pas je jouw geleerde kennis direct toe. De trainer is een professional op het gebied van kunstmatige intelligentie en Google Gemini aan wie je al je vragen kunt stellen. Ook is er ruimte om je eigen praktijkvoorbeelden in te brengen en te overleggen met je medecursisten.

€645
Klassikaal
max 8
Eén dag
Adobe Indesign Expert
Utrecht
di 3 jun. 2025
en 3 andere data
Ben je klaar met knutselen in amateuristische programma’s? Stop met tijd verspillen aan omslachtige tools en eindeloos tutorials zoeken op YouTube. Kies direct voor professioneel resultaat met Adobe InDesign. De standaard voor ontwerpers, marketeers en communicatiespecialisten. In deze praktijkgerichte opleiding leer je hoe je zelf posters, rollbanners, flyers, brochures, etiketten, boeken, verslagen en magazines ontwerpt. Of je nu drukklare bestanden maakt of digitale publicaties, jij houdt de regie. Werk als een pro en merk hoe leuk het is om te werken met Indesign. Schrijf je in en ontdek hoe makkelijk professioneel vormgeven kan zijn!
Zo is de opleiding opgebouwd
De opleiding Adobe InDesign Expert bestaat uit zes trainingsdagen en drie trainingen die op elkaar aansluiten:
Graphic Design
Adobe InDesign Basis
Adobe InDesign Gevorderd
Programma van de opleiding Adobe Indesign Expert
Graphic Design
Dag 1 Ochtend
Introductie
Wat is een goed ontwerp?
Elementen
Hoe communiceer je met vormen, kleuren en texturen?
Semiotiek
Kleursystemen
Hoe communiceer je met beeld?
Stockbeeld. Do's en dont’s
Middag
Het belang van een moodboard en hoe je een moodboard maakt
Basisprincipes (Gestalt-principes)
Compositie: balans, eenheid, hierachie, contrast, kleurcontrast
Positieve en negatieve ruimtes
Witruimtes
Dag 2 Ochtend
Typografie
De persoonlijkheid van letters
Letter-eigenschappen
Letter-classificatie
Middag
Leesbaarheid. Do's en dont’s
Grids
Online vs Offline
Ontwerpproces
Adobe InDesign Basis
Dag 1 College 1
Beginnen met InDesign: zo ziet het softwarepakket eruit
Vensters, paletten en werkomgeving: zo ga je ermee om
Paletten snel tonen of verbergen en je eigen werkruimte bewaren
Een nieuw bestand aanmaken, snel in- en uitzoomen, navigeren
College 2
Objecten maken, selecteren, volgorde schikken, transformeren
Getalsmatig werken (maatvaste kenmerken aangeven)
Teksten binnenhalen – uit Word en via het klembord
Foto’s en illustraties plaatsen uit Photoshop en Illustrator
Dag 2 College 1
Vulling- en lijnkleur instellen met stalen, pipet gebruiken
Tekstomloop en effecten toepassen, voorvertoning gebruiken
Stramien maken, teksten in kolommen plaatsen
College 2
Basis typografie, alinea- en tekenstijlen
Eenvoudige opsomming/nummering, tabs en tabellen
Een PDF maken en afdrukken
Adobe InDesign Gevorderd
Dag 1 College 1
Layout maken met verschillende hulplijnen
Bijzondere tekstfuncties: Glyphs-palet / OpenType
Nauwkeurigere stramienen, tekst op basislijnraster
College 2
Meer instellingen bij opsommingen en nummeringen
Instellingen voor afbreken en uitvullen
Diverse kader-opties en gebruik van objectstijlen
Dag 2 College 3
Pengereedschappen, uitknip- en omlooppaden
Plaatsing pagina’s aanpassen
Interactiviteit aanbrengen (knoppen en overgangen)
College 4
Kleursystemen (theorie over RGB, CMYK en PMS)
Eigen kleuren en inkten nauwkeuriger instellen
Bestanden en pakketten bewaren
Preflight, Export PDF en afdruk-instellingen
Taken automatiseren

€2.900
Klassikaal
max 12