AI Intermediate Training

In deze module krijgen deelnemers een uitgebreide introductie tot kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning, waarbij de nadruk ligt op de geschiedenis, basisprincipes en recente ontwikkelingen op dit gebied.

​

• Evolutie van Kunstmatige Intelligentie: Een overzicht van de geschiedenis van kunstmatige intelligentie, van de vroege concepten en theoretische modellen tot de moderne toepassingen en doorbraken. Bespreking van mijlpalen zoals de Turing-test, expertsystemen, en de opkomst van deep learning.

• Basisprincipes van Machine Learning: Uitleg van de fundamenten van machine learning, inclusief het verschil tussen supervised en unsupervised learning, en de rol van datasets en algoritmes bij het trainen van modellen. Introductie van concepten zoals features, labels, en het train-test split.

• Toepassingen van AI in de Publieke Sector: Verkenning van specifieke use cases van AI in de publieke sector, van administratie en beleidsvorming tot openbare veiligheid en gezondheidszorg. Bespreking van hoe AI kan worden ingezet voor datagedreven besluitvorming, het voorspellen van trends, en het verbeteren van de dienstverlening aan burgers.

• Recente Ontwikkelingen in AI: Een overzicht van recente ontwikkelingen en doorbraken op het gebied van AI en machine learning, waaronder ontwikkelingen in natural language processing (NLP), computer vision, en reinforcement learning. Bespreking van de impact van deze ontwikkelingen op de publieke sector en maatschappij als geheel.

​

Deze module legt een solide basis voor het begrijpen van AI en machine learning, en biedt deelnemers een overzicht van de geschiedenis, basisprincipes en recente ontwikkelingen op dit gebied. Met deze kennis zijn deelnemers klaar om de diepere technische aspecten van AI te verkennen in de volgende modules van de training.

Deze module duikt dieper in hoe specifieke AI-tools ingezet kunnen worden om de efficiëntie en effectiviteit van de werkzaamheden van de deelnemers te verbeteren. We bespreken hoe u tools zoals ChatGPT, Microsoft Copilot, en DALL-E 3 effectief kan inzetten. We zullen laten zien op welke manier deze tools kunnen ondersteunen in veel voorkomende taken, zoals het opstellen en schrijven van brieven, het samenvatten van grote hoeveelheden teksten of het opdoen van nieuwe ideeën. De volgende AI tools zullen uitvoerig aan bod komen:

​

• ChatGPT: Een grondige verkenning van ChatGPT, een tool voor tekstgeneratie die kan worden gebruikt voor verschillen taken, zoals het opstellen van brieven en documenten of het herschrijven van teksten. Daarnaast kan het gebruikt worden voor het samenvatten van bestaande documenten, en voor brainstormactiviteiten. Verder zijn er meerdere taken en use cases die ChatGPT kan bieden die we ook uitvoerig zullen bespreken.

• Microsoft Copilot & Bing Chat (Assistentie- en Zoektools): Deze tools van Microsoft ondersteunen bij documentbeheer en het efficiënt doorzoeken van informatie. We zullen ook laten zien hoe deze tools kunnen helpen bij het verbeteren van kennisbeheer en administratieve processen.

• Perplexity.ai: Perplexity.ai, een geavanceerde zoekmachine gebaseerd op Large Languade Models, kan overheidsmedewerkers helpen bij het vinden van specifieke broninformatie en referenties. Deze tool is bijzonder nuttig voor het samenstellen van beleidsdocumenten of het beantwoorden van complexe vragen, omdat het direct toegang biedt tot een breed scala aan gevalideerde informatiebronnen. Dit maakt het een onmisbaar hulpmiddel voor beleidsontwikkeling en onderzoek, waar snelle toegang tot accurate en up-to-date informatie essentieel is.

• DALL-E 3 & Midjourney (Text-to-Image Generatie):  We laten creatieve toepassingen van deze tools zien, die tekst omzetten in afbeeldingen. We bespreken hoe je deze tools kan inzetten en wat de huidige voor- en nadelen zijn van deze tools.

• Gemini: We zullen naast ChatGPT ook het taalmodel van Google behandelen en laten zien hoe dit taalmodel zich verhoudt ten opzichte van andere AI tools, zoals ChatGPT. We bespreken de voor-en nadelen van dit taalmodel ten opzichte van andere modellen en AI tools.

Deze module biedt een diepgaand overzicht van verschillende typen machine learning en AI-algoritmes, met een focus op technische aspecten en toepassingen in de publieke sector.

​

• Supervised Learning: Inzicht in het concept van supervised learning, waarbij modellen worden getraind op gelabelde datasets om voorspellingen te maken of patronen te identificeren. Bespreking van populaire algoritmes zoals lineaire regressie, logistieke regressie, beslissingsbomen, en k-nearest neighbors (k-NN).

• Unsupervised Learning: Verkenning van unsupervised learning technieken, waarbij modellen worden getraind op ongelabelde data om verborgen structuren of patronen te ontdekken. Inclusief algoritmes zoals k-means clustering, hierarchische clustering, en principal component analysis (PCA).

• Reinforcement Learning: Introductie tot reinforcement learning, een paradigma waarbij agents leren om acties te nemen in een omgeving om een bepaald doel te maximaliseren. Bespreking van algoritmes zoals Q-learning, deep Q-networks (DQN), en policy gradient methods.

De laatste module biedt strategieën en best practices voor de succesvolle implementatie van AI-oplossingen binnen organisatorische processen, met aandacht voor projectmanagement, ethiek en compliance.

​

• Ontwikkelen van een AI-strategie: Stappen voor het plannen en uitvoeren van een effectieve AI-strategie die aansluit bij organisatorische doelen.

• Ethiek en Compliance in AI: Richtlijnen voor het waarborgen van ethisch gebruik van AI en naleving van relevante wet- en regelgeving.

• Change Management en Adoptie: Technieken voor het begeleiden van organisatorische veranderingen en het bevorderen van de acceptatie van AI-technologieën.

​

​

Bent u geïnteresseerd in deze training? Neem dan gerust contact met ons op door het contactformulier in te vullen of te mailen naar info@smartaisolutions.nl. U kunt ons ook altijd even bellen op 050 234 0087.

​