Lessen

Ontdek hoe LLM's werken, van Transformer-architectuur tot emergente mogelijkheden en beperkingen in de praktijk.

Beheers geavanceerde prompttechnieken van zero-shot tot tree-of-thought, en leer veilige, herbruikbare prompttemplates bouwen.

Ontdek hoe diepe netwerken ondiepe overtreffen, begrijp het verdwijnende gradiëntprobleem, verken architecturen zoals ResNet en Transformers, en leer hoe transfer learning je op de schouders van reuzen laat staan.

Leer wanneer en hoe je modellen fine-tunet of retrieval-augmented generation inzet om domeinspecifieke AI-toepassingen te bouwen.

Ontdek hoe AI-agents waarnemen, redeneren en handelen - en waarom multi-agent-samenwerking de toekomst van kunstmatige intelligentie vormgeeft.

Een diepgaande verkenning van self-attention, multi-head attention, positional encoding en de Transformer-architectuur die elk modern large language model aandrijft.

Verken de empirische scaling laws die modelprestaties bepalen, compute-optimale trainingsstrategieën en de distributed systems-engineering achter het trainen van toonaangevende modellen.

Begrijp hoe ruwe taalmodellen worden omgevormd tot behulpzame, ongevaarlijke assistenten via begeleide fijnafstemming, beloningsmodellering en reinforcement learning from human feedback.

Leer hoe AI-agents autonoom waarnemen, redeneren en handelen met behulp van toolgebruik, geheugen, planningsstrategieën en multi-agent-architecturen voor complexe taken in de echte wereld.

Verken het aanvalsoppervlak van moderne AI-systemen - van jailbreaks en prompt injection tot adversarial examples en data poisoning - en leer de verdedigingsstrategieën die ze beschermen.

Ontwerp retrieval die antwoorden verbetert in plaats van zwakke data te verbergen achter een zelfverzekerd model.

Ga van indrukwekkende demo's naar afgebakende, observeerbare agents die tools veilig gebruiken.

Maak kwaliteit, veiligheid, latency en kosten meetbaar voordat een AI-functie gebruikers bereikt.