AI Business Architect

Binnen de module AI Fundamentals trachten we een stevige basis te leggen om als AI Business Architect een goed inzicht te krijgen in dit domein. We starten met een kennismaking met AI waarin we al een aantal AI key concepten aanraken en de business impact laten voelen…  “AI is transforming our world”.  

Ethiek & Compliance in AI-innovaties, we kunnen er niet omheen. De EU AI act en de impact hiervan op AI-projecten zal uitgebreid aan bod komen.  

De gigantische hoeveelheden data die nodig zijn voor het trainen en testen van Machine Learning modellen moeten ergens opgeslagen, opgeschoond en klaargezet worden. Deze taak wordt typisch uitgevoerd door iemand met data engineering skills. Daarom gaan we dieper in op deze rol, en verkennen we de uitdagingen die gepaard gaan met het klaarmaken van grote hoeveelheden data.  

AI is een klein stukje technologie in een groter geheel. Je zal leren hoe AI-technologie zich verhoudt tot algemene data technologie en hoe dit end-to-end kan beheerd worden. Een manier van aanpak is het uitbouwen van een AI Data Strategie met daarin voldoende aandacht voor datamanagement initiatieven.  

Machine learning maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om te “leren” van immense hoeveelheden Big Data. We leren je de belangrijkste types van Machine Learning (supervised, unsupervised en reinforcement learning) aan de hand van praktijkvoorbeelden. Het doel van deze les is dat de cursist de verschillende algoritmes kan onderscheiden en weet in welke situaties ze toegepast worden.

Verder gaan we dieper in op één van de grootste evoluties in AI: Large Language Models. We vertrekken van de fundamenten van deze krachtige modellen, vervolgens exploreren we de verschillende technieken om ze goed aan te sturen. We sluiten af met semantic search en Retrieval Augmented Generation systemen, oftewel RAGs, waar datatechnieken (vector databases) gecombineerd worden met large language modellen en embeddings om op een natuurlijke manier gigantische hoeveelheden informatie te bevragen. 

We sluiten elke lesavond af met een good practice in AI. We laten bedrijven een toelichting geven over een succesvol AI-project met aandacht voor diverse sectoren.  

De AI Business Architect gaat aan de slag met de middelen die op de markt beschikbaar zijn, of zal ondersteund door een technisch team ook eigen AI-modellen en applicaties gaan bouwen. In deze module gaan we met concrete cases aan de slag, dus zet je schrap voor een deep-dive in een échte bedrijfscase. 

Allereerst starten we met data analyse en bekijken we tools en technieken die toelaten om data te verkennen die bij een case hoort. Deze analyze zal als input dienen voor eerste basismodellen te trainen via AutoML hulpmiddelen. 

Vervolgens gaan we over naar de selectie van AI: ga je iets zelf bouwen, of neem je het “off-the-shelf”? Centraal in dit "build or buy” onderdeel staat de vraag welke waarde er geleverd wordt, en dat gaan we scherp stellen met behulp van een tool zoals het Value Proposition Canvas en Business Model Canvas.  

Een aantal lesavonden worden opgevuld met topics zoals Computer Vision, AI & security en nieuwe trends in het AI landschap...

In deze module zet de AI Business Architect zijn theoretische kennis om in de praktijk. Cursisten krijgen de kans om samen een projectplan te ontwikkelen voor een echte bedrijfscase.  

Het plan bestaat uit drie onderdelen:  

- het definiëren van een AI-product en de meerwaarde ervan, 

- een kritische evaluatie van de beschikbare data en het verkennen van toepasbare AI-technieken,  

- het opstellen van een product roadmap en/of projectplan. 

De lessen worden verrijkt met korte theoretische uiteenzettingen, persoonlijke coaching en klassikale pitches. Deze interactieve aanpak biedt een unieke kans om zowel van experts als van medestudenten te leren, wat zorgt voor een dynamische en leerrijke ervaring. De coaches brengen jarenlange ervaring met AI projecten mee aan tafel voor de uitwerking van je AI case, waardoor je meteen toegang hebt tot veel hands-on ervaring.