Voor developers

Bouw AI-integraties die verder gaan dan een demo

Van prompt naar productie: context windows, RAG, evaluatie, security, logging en integratie met bestaande .NET- of webapplicaties.

Bekijk trainingen Plan intake
Praktisch toepasbaar in bestaande werkzaamheden
Aandacht voor AVG, brongebruik en controle
Training door een software- en onderwijsprofessional

Wat dit oplost

Proof-of-concepts zijn snel gemaakt, maar lastig betrouwbaar te krijgen.

Security, prompt injection en datalekken zijn onvoldoende afgedekt.

Teams missen een gedeelde architectuurtaal voor LLM-features.

Resultaat na de training

Je bouwt LLM-features met duidelijke grenzen, foutafhandeling en logging.

Je leert RAG-flows ontwerpen met bronverwijzingen en kwaliteitscontrole.

Je krijgt technische patronen voor kostenbeheersing, security en onderhoud.

Zo ziet dit eruit in code

Representatieve voorbeelden, bedoeld om de aanpak te illustreren.

LLM-integratie in je eigen .NET-app

Bouw met de OpenAI API en Semantic Kernel een chat- of samenvattingsfunctie direct in je bestaande C#-applicatie, inclusief foutafhandeling en logging.

RAG-pijplijn met bronvermelding

Koppel een vector database aan je documenten zodat het model antwoordt mét bronverwijzing — zoals in de RAG-kennisassistent hieronder.

Code-assistentie voorbij autocomplete

Gebruik prompt-patronen en context windows om Copilot betrouwbaar te laten meebouwen aan complexere features.

Security en kostenbeheersing vanaf dag één

Patronen voor prompt injection, rate limiting en tokenbudget, zodat een demo een productie-feature kan worden.

Zorgprofessional die informatie bekijkt op een tablet
Voorbeelduitwerking

Voorbeelduitwerking: RAG-kennisassistent voor zorgverleners

Illustratief voorbeeld: een RAG-oplossing die protocollen en EPD-handleidingen doorzoekbaar maakt voor verpleegkundigen.

  • 30% kortere zoektijd
  • Automatische bronvermelding
  • Toegankelijk via Teams
Lees de voorbeelduitwerking

Aanbevolen leerpad

Gebruik dit als startpunt voor een intake of teamvoorstel.

1

LLM .NET Development

2

RAG

3

AI voor developers

Beginner · Zelfstudie (ca. 3 uur)

AI Snappen: Van Toeschouwer naar Deelnemer

Een interactieve reis door de wereld van AI. Leer wat AI wél en níet kan, hoe het werkt, en hoe je het zelf kunt inzetten. Van mythes doorprikken tot je eerste AI-ervaring.

Bekijk training

Beginner · Zelfstudie (ca. 25 uur)

AI-geletterdheid

Leer AI begrijpen, kritisch beoordelen en veilig toepassen in je werk en dagelijks leven.

Bekijk training

Gevorderd · 2 dagen

RAG met Python

Bouw in Python een toepassing die documenten doorzoekbaar maakt en antwoorden met broncontext genereert.

Bekijk training