AI Agents for enterprise – van concept tot implementatie

In deze verdiepende en hands-on cursus doorlopen we de stappen van simpele prototypes naar robuuste en schaalbare AI Agents. U leert hoe intelligente systemen niet alleen kunnen redeneren en beslissen, maar ook complexe bedrijfsprocessen kunnen beheren en automatiseren. U leert de snel-veranderende technologie achter AI Agents te doorgronden, architecturen te begrijpen, oplossingen veilig integreren en zelf schaalbare Agents bouwen die klaar zijn voor de uitdagingen van uw bedrijfsomgeving.

BLOK 1: FUNDAMENTEN BINNEN AI

We starten met een stevice basis. Wat is AI nu écht? Hoe denken taalmodellen? Wat zijn neurale netwerken? En wat is het verschil tussen GPT en domeinspecifieke modellen? U krijgt inzicht in hoe AI ‘leert’, beslist en generaliseert — zonder dat u één regel code hoeft te schrijven.

• Wat is AI: overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning.
• Verschillende soorten netwerken: neurale netwerken, convolutionele netwerken (CNN), andere netwerken.
• Hoe werkt een neuraal netwerk: basisprincipes van lagen, gewichten, activatiefuncties.
• Verschillende types modellen: LLMs (zoals GPT, LLaMA, of Grok), Open-Source/OnPremise/Proprietary modellen, alsook kleinere domeinspecifieke modellen.

BLOK 2: HET TRAINEN EN EVALUEREN VAN MODELLEN

AI is zo slim als de data waarmee u het voedt. In dit blok ontdekt u aan de hand van specieke use cases hoe modellen worden getraind, hoe u kwaliteit beoordeelt, en waar het vaak fout loopt.

• Data pre-processing en annotatie workflows.
• Best practices voor training: data-augmentatie, hyperparameter-tuning, overfitting voorkomen.
• Fine-tuning: aanpassen van pre-trained modellen voor specifieke taken.
• Evaluatie: hoe meet je kwaliteit, hoe stuur je bij?
• Hardware: rol van GPU’s, en Cloud Providers.
• Deployment van AI-modellen: lokaal, cloudgebaseerd.
• Onderhoud: hertraining, monitoring, drift-detectie en performance evaluatie.

BLOK 3: VAN MODEL NAAR AUTONOME AGENT

In dit blok maken we de sprong van model naar agent. U ontdekt hoe u een AI Agent bouwt die niet alleen antwoorden geeft, maar ook handelt — geïntegreerd in uw tools en workflows. We bekijken alle componenten individueel: van geheugenarchitectuur tot het gebruik van tools, triggers, en complexe multi-agent architecturen.

• Wat is een AI Agent? Verschil met traditionele chatbots en modellen.
• Architecturen van agents: simpele agents vs multi-agent modellen.
• Integratie en technische werking van tools voor agents (Google Workspace, Microsoft 365, interne API’s…).
• Concrete enterprise use cases zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG), KorteTermijn geheugen, documentanalyse en Q&A workflows.
• Human-in-the-loop: samenwerking tussen mens en machine binnen een evaluatiecontext.
• Ontwikkelplatformen en Frameworks: Google Vertex AI, AWS Bedrock, LangChain, LangGraph…

BLOK 4: ZELF AAN DE SLAG: BOUW UW EIGEN AGENT

Nu wordt het concreet. U bouwt zelf een AI Agent — stap voor stap, begeleid door de trainer. U werkt in een low/no-code omgeving, bepaalt instructieprofielen, voegt geheugen toe en laat uw Agent communiceren met interne tools. Aan het eind van dit blok heeft u geen plan, maar een werkend prototype dat u direct kunt testen in uw realiteit.

• Begeleid traject waarin u stap voor stap zelf een AI Agent ontwikkelt.
• Gebruiksvriendelijke low/no-code omgeving.
• Werking met geheugen, contextretentie en agent instructieprofielen.
• Verbinding met externe data, tools en databanken.

BLOK 5: STATEGIE, TENDS, EN ORGANISATORISCHE INTEGRATIE

Waar past een Agent binnen uw organisatie, welke governance is nodig, en hoe voorkomt u dat AI een losstaand projectje blijft? Want zonder strategie wordt AI gewoon een nieuwe kostenpost.

• Welke processen lenen zich voor AI Agents?
• Wat zijn de governance- en securityaspecten?
• Vooruitblik naar de volgende generatie Agents: Voice Agents, autonoom plannen …

BLOK 6: Q&A

• Welke lessen neemt u mee naar uw werkplek?
• Hoe schaalt u Agents ver in de toekomst?