Ga verder naar de inhoud
Kick-off sessie en 7 maandelijkse netwerksessies

Data & AI: Sterker met Data

24 feb. 2026 - 24 sep. 2026
Dit Lerend Netwerk biedt professionals in data en AI de kans om samen te werken aan data-gedreven besluitvorming. Leer van elkaar en ontwikkel strategieën voor effectieve datatoepassingen.
Lees meer & inschrijven ⇗

Praktische info:

24 feb. 2026 - 24 sep. 2026
30 uur
Bij deelnemende bedrijven, kick-off in West-Vlaanderen
Nederlands
Doelgroep: Dataverantwoordelijken en -professionals, zoals chief data officers, data & analytics managers en CIO’s. 

Inschrijven?

  • Inschrijvingen: tot 17 feb. 2026
  • Voorwaarden: Rol als dataverantwoordelijke of professional
  • Prijs: €1440
Lees meer & inschrijven ⇗

georganiseerd door:

Het Lerend Netwerk Data & AI biedt een unieke mogelijkheid om data- en AI-expertise in jouw organisatie te vergroten. Gedurende 8 maandelijkse sessies, met een kick-off op 24 februari 2026, duiken deelnemers in actuele thema's rond data-strategieën, governance, en de laatste trends in data-analyse.

Wat je leert

  • Opzetten van een doeltreffende data-strategie en governance framework
  • Geavanceerde technieken voor data-visualisatie en rapportering
  • Innovatieve toepassingen van data en AI in jouw organisatie

Netwerken en kennis delen

Door kennisdeling en co-creatie leren deelnemers van elkaars ervaringen. Dit netwerk is gericht op dataverantwoordelijken en biedt een platform voor het ontwikkelen van toekomstbestendige datatechnieken.

Jouw mentor

Femke De Backere, professor aan UGent en projectlead bij VAIA, zal als mentor fungeren en zorgt ervoor dat het netwerk naar een hoger niveau wordt getild.

Lesgever/spreker

Femke werkt deeltijds bij VAIA (Vlaamse AI Academie) als project leader. Daarnaast is ze ook aangesteld als hoofddocent aan de Universiteit Gent in het vakgebied Software Engineering. De focus van haar onderzoek ligt op het adaptief maken van softwaresystemen op een intelligente manier. Beseffen dat software-oplossingen niet altijd voor iedereen werken en dat er geen eenduidige aanpak bestaat staat hierbij centraal. Qua toepassingen focust zij vooral op het brede domein van de gezondheidszorg. Denk daarbij maar aan het personaliseren van het stimuleren van fysieke activiteit. Vandaar ook de sterke link tussen haar onderzoek en haar opdrachten binnen VAIA. De leertrajecten voor AI in de gezondheidszorg sluiten nauw aan bij haar interesses en expertise.