Onderwerp
Automatisering & ICT/IT
Communicatie
Financieel
HR
Inkoop & logistiek
Management
Secretarieel & Administratief
Marketing
Opleiding & Onderwijs
Persoonlijke Effectiviteit
Productie, techniek & bouw
Kwaliteit- & Projectmanagement
Sales
Vitaliteit & Gezondheid
Taalcursus
Zorg & Verzorging
Juridisch
Internet & Media
Arbo & Veiligheid
Hobby & Vrije Tijd
Vastgoed & Makelaardij
Abonnementen
Locatie
Niveau
Type
Keurmerk

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