Operationalize machine learning and generative AI solutions | AI-300


Leer hoe jij machine learning (ML) oplossingen en generatieve AI-oplossingen succesvol kunt inzetten!

Omschrijving

In de training Operationalize machine learning and generative AI solutions | AI-300 leer je hoe je AI-oplossingen daadwerkelijk kunt inzetten binnen een professionele omgeving. Waar veel AI-trainingen gericht zijn op het ontwikkelen van AI-modellen, gaat deze training een stap verder: je zult namelijk ontdekken hoe jij machine learning (ML)- en generatieve AI-oplossingen kunt operationaliseren, beheren en optimaliseren met behulp van de nieuwste hulpmiddelen en processen. Hierbij kun je denken aan het implementeren van modellen, het monitoren van prestaties en het automatiseren van werkstromen binnen een cloudomgeving.

Verder zul je in de training oefenen met praktische scenario’s en leren hoe je AI-oplossingen schaalbaar en betrouwbaar kunt maken. Daarbij zul je  inzicht krijgen in het beheren van modellen in productie, het verbeteren van prestaties en het waarborgen van kwaliteit.

Het volgen van de cursus helpt je voorbereiden om AI-oplossingen succesvol te integreren binnen bedrijfsprocessen. De  training is geschikt voor iedereen die AI-oplossingen naar een hoger niveau wil tillen en direct waarde wil creëren binnen zijn of haar organisatie.

Leerdoelen
Tijdens de training zul je de volgende dingen leren:

  • Machine learning (ML)-modellen implementeren en beheren binnen een productieomgeving;
  • Machine learning (ML)-werkstromen (MLOps) automatiseren;
  • de prestaties van AI-modellen monitoren en optimaliseren;
  • het werken met generatieve AI-oplossingen binnen een operationele context;
  • het beheren van AI-voorzieningen binnen een cloudomgeving, zoals Microsoft Azure;
  • de beste werkwijzen toepassen om de betrouwbaarheid en schaalbaarheid van AI-oplossingen te waarborgen.

Examen
In het examen AI-300 wordt jouw expertise getoetst in het operationaliseren van machine learning (ML)- en generatieve AI-oplossingen binnen Microsoft Azure. Het examen bestaat uit een reeks meerkeuzevragen en praktijkgerichte scenario’s. Na aanschaf van het examenvoucher krijg jij een jaar lang de gelegenheid om het examen af te leggen. Je krijgt ongeveer 100 tot 120 minuten de tijd om het AI-300 examen af te leggen. Als Engels niet jouw moedertaal is, dan mag je extra tijd aanvragen.

De volgende onderwerpen worden getoetst:

Domein 1: Een MLOps-infrastructuur ontwerpen en implementeren (15-20%)

  • Resources maken en beheren in een Machine Learning-werkruimte
  • Assets maken en beheren in een Machine Learning-werkruimte
  • IaC implementeren voor Machine Learning

Domein 2: Levenscyclus en bewerkingen van machine learning-model implementeren (25-30%)

  • Modeltraining organiseren
  • Modelregistratie en versiebeheer implementeren
  • Machine learning-modellen implementeren voor productieomgevingen
  • Machine learning modellen in productie bewaken en onderhouden

Domein 3: Een GenAIOps-infrastructuur ontwerpen en implementeren (20-25%)

  • Foundry-omgevingen en platformconfiguratie implementeren
  • Basismodellen implementeren en beheren voor productieworkloads
  • Promptversiebeheer en -beheer implementeren met broncodebeheer

Domein 4: Generatieve AI-kwaliteitscontrole en waarneembaarheid implementeren (10-15%)

  • Evaluatie en validatie configureren voor generatieve AI-toepassingen en -agents
  • Waarneembaarheid implementeren voor generatieve AI-toepassingen en -agents

Domein 5: Generatieve AI-systemen en modelprestaties optimaliseren (10-15%)

  • Prestaties en nauwkeurigheid van retrieval-augmented generation (RAG) optimaliseren
  • Geavanceerde afstemming en modelaanpassing implementeren
Inhoud

AI-300 | Leertraject 1: Machine Learning-modellen operationeel maken (MLOps)

In het eerste leertraject leer je over het operationeel maken van machine learning (ML)-modellen met behulp van de volledige MLOps-levenscyclus. Hierin worden experimenteer- en trainingsmodellen behandeld met Azure Machine Learning, het automatiseren van modeltraining met pijplijnen en het afstemmen van hyperparameters, het activeren van taken met GitHub Actions, het implementeren van ontwikkeling op basis van trunks, het beheren van omgevingen en het implementeren van modellen in productie.

Modules:

  • Experimenteren met Azure Machine Learning
  • Hyperparameterafstemming uitvoeren met Azure Machine Learning
  • Pijplijnen uitvoeren in Azure Machine Learning
  • Azure Machine Learning-taken activeren met GitHub Actions
  • GitHub Actions activeren met functie-gebaseerde ontwikkeling
  • Werken met omgevingen in GitHub Actions
  • Een model implementeren met GitHub Actions

AI-300 | Leertraject 2: Generatieve AI-toepassingen operationeel maken (GenAIOps)

In het tweede leertraject leer je over het operationeel maken van generatieve AI-toepassingen met behulp van de volledige GenAIOps-levenscyclus. Dit leertraject omvat het plannen en voorbereiden van GenAIOps-oplossingen, het beheren van prompts voor agents met versiebeheer, het evalueren en optimaliseren van agents via gestructureerde experimenten, het automatiseren van evaluaties met Microsoft Foundry en GitHub Actions, het bewaken van de prestaties en kosten van toepassingen en het implementeren van gedistribueerde tracering om fouten op te sporen in complexe AI-werkstromen.

Modules:

  • Een GenAIOps-oplossing plannen en voorbereiden
  • Prompts voor agents in Microsoft Foundry beheren met GitHub
  • AI-agents evalueren en optimaliseren via gestructureerde experimenten
  • AI-evaluaties automatiseren met Microsoft Foundry en GitHub Actions
  • Houd toezicht op jouw generatieve AI-toepassing
  • Jouw generatieve AI-applicatie analyseren en fouten opsporen met tracering
Plaats en data (22)
Plaats Duur Data
Drachten - Kraaiheide 17 4 dagen 24 t/m 27 augustus 2026

24 augustus 2026 09:00 - 17:00 uur
25 augustus 2026 09:00 - 17:00 uur
26 augustus 2026 09:00 - 17:00 uur
27 augustus 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 24 t/m 27 augustus 2026

24 augustus 2026 10:00 - 18:00 uur
25 augustus 2026 10:00 - 18:00 uur
26 augustus 2026 10:00 - 18:00 uur
27 augustus 2026 10:00 - 18:00 uur
Inschrijven >
AMSTERDAM - Teleportboulevard 100 4 dagen 1 t/m 4 september 2026

1 september 2026 09:00 - 17:00 uur
2 september 2026 09:00 - 17:00 uur
3 september 2026 09:00 - 17:00 uur
4 september 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 1 t/m 4 september 2026

1 september 2026 09:00 - 17:00 uur
2 september 2026 09:00 - 17:00 uur
3 september 2026 09:00 - 17:00 uur
4 september 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 6 t/m 9 oktober 2026

6 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
7 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
8 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
9 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Drachten - Kraaiheide 17 4 dagen 12 t/m 15 oktober 2026

12 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
13 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
14 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
15 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 26 t/m 29 oktober 2026

26 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
27 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
28 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
29 oktober 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 23 t/m 26 november 2026

23 november 2026 10:00 - 18:00 uur
24 november 2026 10:00 - 18:00 uur
25 november 2026 10:00 - 18:00 uur
26 november 2026 10:00 - 18:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 1 t/m 4 december 2026

1 december 2026 09:00 - 17:00 uur
2 december 2026 09:00 - 17:00 uur
3 december 2026 09:00 - 17:00 uur
4 december 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Drachten - Kraaiheide 17 4 dagen 7 t/m 10 december 2026

7 december 2026 09:00 - 17:00 uur
8 december 2026 09:00 - 17:00 uur
9 december 2026 09:00 - 17:00 uur
10 december 2026 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
ZOETERMEER - Kinderen van Versteegplein 18 4 dagen 4 t/m 7 januari 2027

4 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
5 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
6 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
7 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 4 t/m 7 januari 2027

4 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
5 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
6 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
7 januari 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Drachten - Kraaiheide 17 4 dagen 9 t/m 12 februari 2027

9 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
10 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
11 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
12 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 15 t/m 18 februari 2027

15 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
16 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
17 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
18 februari 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 22 t/m 25 maart 2027

22 maart 2027 10:00 - 18:00 uur
23 maart 2027 10:00 - 18:00 uur
24 maart 2027 10:00 - 18:00 uur
25 maart 2027 10:00 - 18:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 19 t/m 22 april 2027

19 april 2027 09:00 - 17:00 uur
20 april 2027 09:00 - 17:00 uur
21 april 2027 09:00 - 17:00 uur
22 april 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
PATERSWOLDE - Groningerweg 19 4 dagen 10 t/m 13 mei 2027

10 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
11 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
12 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
13 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 10 t/m 13 mei 2027

10 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
11 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
12 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
13 mei 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 19 t/m 22 juli 2027

19 juli 2027 10:00 - 18:00 uur
20 juli 2027 10:00 - 18:00 uur
21 juli 2027 10:00 - 18:00 uur
22 juli 2027 10:00 - 18:00 uur
Inschrijven >
NIEUWEGEIN - Iepenhoeve 5 4 dagen 30 augustus 2027 t/m 2 september 2027

30 augustus 2027 09:00 - 17:00 uur
31 augustus 2027 09:00 - 17:00 uur
1 september 2027 09:00 - 17:00 uur
2 september 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 30 augustus 2027 t/m 2 september 2027

30 augustus 2027 09:00 - 17:00 uur
31 augustus 2027 09:00 - 17:00 uur
1 september 2027 09:00 - 17:00 uur
2 september 2027 09:00 - 17:00 uur
Inschrijven >
Virtual Classroom 4 dagen 15 t/m 18 november 2027

15 november 2027 10:00 - 18:00 uur
16 november 2027 10:00 - 18:00 uur
17 november 2027 10:00 - 18:00 uur
18 november 2027 10:00 - 18:00 uur
Inschrijven >

Praktische informatie

Doelgroep

De training is ideaal voor IT-professionals die zich willen verdiepen in het beheren en operationaliseren van AI-oplossingen binnen een organisatie. Werk je al met machine learning of AI en wil je leren hoe je deze oplossingen stabiel en schaalbaar inzet? Dan sluit deze training perfect aan op jouw ambities. De cursus is met name geschikt voor data engineers, AI engineers, Machine Learning (ML) engineers, cloud engineers, DevOps engineers, softwareontwikkelaars met interesse in kunstmatige intelligentie (AI) en ICT-professionals die met Microsoft Azure en AI-oplossingen werken, technisch consultants die AI-projecten (willen) implementeren.

Voorkennis

Voordat je deelneemt aan de training is het van belang dat je beschikt over de volgende kennis en ervaring: - programmeerervaring met Python en/of R; - ervaring met het ontwikkelen en trainen van machine learning (ML)-modellen; - bekendheid met de basisprincipes van Azure Machine Learning; - bekendheid met de basisprincipes van generatieve AI en diensten binnen Microsoft Azure; - algemene bekendheid met DevOps-werkwijzen, zoals versiebeheer, CI/CD en hulpmiddelen binnen de commandoregelomgeving (CLI).

Duur

De duur van de cursus is vier dagen.

Groepsgrootte

De maximale groepsgrootte bedraagt twaalf deelnemers.

Certificaat

Na afloop van de cursus kun je deelnemen aan het AI-300 examen. De examenkosten bedragen € 125,00.