Opleiding AI en Machine Learning voor ingenieurs en technici
De impact van Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) in de industrie groeit razendsnel. Ingenieurs en technische professionals die deze technologieën begrijpen, kunnen innovatie stimuleren, processen optimaliseren en de concurrentiepositie van bedrijven helpen versterken. Deze driedaagse cursus biedt een diepgaand en praktijkgericht overzicht van AI/ML, specifiek toegespitst op de behoeften van ingenieurs en technici. Je leert hoe AI kan bijdragen aan efficiëntere productieprocessen, betere ontwerpbeslissingen en voorspellend onderhoud – zonder dat in eerste instantie een diepe programmeerkennis vereist is.
Waarom deze opleiding?
AI en Machine Learning zijn geen toekomstmuziek meer; ze worden steeds vaker breed toegepast in industrieën zoals bij industriële, mechanische en structurele engineering, en in productie- en procesomgevingen. Deze opleiding helpt jou om AI-gedreven technieken te begrijpen, zelf te ontwikkelen en toe te passen in jouw werkveld, zonder dat je een datawetenschapper hoeft te zijn. Je leert de principes, toepassingen en strategieën om machine learning effectief te gebruiken in technische omgevingen.
Voor wie is deze cursus bedoeld?
- Ingenieurs en technische professionals die AI en ML willen begrijpen en toepassen in hun vakgebied.
- Productmanagers en technisch leidinggevenden die de mogelijkheden van AI willen verkennen voor procesoptimalisatie en innovatie.
- Productie- en kwaliteitsingenieurs die willen leren hoe AI kan bijdragen aan voorspellend onderhoud, foutdetectie en efficiëntieverbetering.
- R&D- en ontwerpingenieurs die AI willen inzetten voor ontwerpoptimalisatie en materiaalkeuze.
Wat leert u in deze cursus?
- Fundamenten van AI en ML — Wat zijn de basisprincipes en hoe werken de algoritmes?
- Toepassingen in de techniek — Hoe wordt AI gebruikt in mechanische, structurele en industriële engineering?
- Data en modeloptimalisatie — Het belang van data preprocessing, normalisatie en regularisatie.
- Deep Learning en Neurale Netwerken — Hoe neurale netwerken werken en welke toepassingen relevant zijn.
- Praktische AI-strategieën — Hoe je AI kunt implementeren in jouw werkomgeving zonder diepgaande programmeerkennis.
- Een roadmap voor verdere ontwikkeling — Welke tools, boeken en cursussen je kunt volgen om je kennis verder uit te breiden.
Inhoud van de cursus
Inleiding tot AI en Machine Learning
- Wat is AI, Machine Learning en Deep Learning?
- Verschil tussen traditionele programmering en Machine Learning
- Overzicht van AI in de industrie (mechanische, structurele en industriële toepassingen)
- Roadmap: Hoe AI/ML te benaderen als ingenieur
Belangrijke Machine Learning concepten
- Supervised vs. Unsupervised vs. Reinforcement Learning
- Veelgebruikte ML-algoritmes:
- Lineaire en logistische regressie
- Classificatie (Decision Trees, Random Forests, SVMs)
- Clustering (K-Means, Hierarchical)
- Het belang van gegevensvoorbewerking:
- Het belang van gegevensvoorbewerking:
- Normalisatie en standaardisatie: Waarom verschaling belangrijk is in ML
- Omgaan met ontbrekende gegevens en uitschieters
AI voor technische probleemoplossing
- Casestudy's in productie, structurele analyse en procesoptimalisatie:
- Voorspellend onderhoud
- AI-geassisteerd ontwerp en materiaalkeuze
- Monitoring en controle van industriële processen
Geavanceerde ML-Technieken
- Bias-variance tradeoff en overfitting
- Regularisatietechnieken (L1, L2, dropout) en waarom ze belangrijk zijn
- Model evaluatie metriek (precision, recall, F1-score, RMSE)
- Dimensiereductie (PCA, LDA) en feature selectie
Deep Learning Hoofdzaken
- Neurale Netwerken: Intuïtie en toepassingen
- Lagen, activatiefuncties en backpropagation
- Overzicht van Python frameworks (TensorFlow, PyTorch)
- Industriële toepassingen van deep learning (beeldherkenning, voorspellende modellering, anomaliedetectie)
AI-gestuurde optimalisatie en surrogaatmodellering
- Wat zijn surrogaatmodellen?
- AI-gestuurde optimalisatie in mechanische en industriële techniek
- Physics-Informed Neural Networks (PINNs) voor ingenieurs (basisintroductie)
- Praktische toepassingen: procesoptimalisatie, materiaalontwerp en kwaliteitscontrole
Machine Learning voor Ingenieurs
- Hoe ML wordt toegepast in verschillende ingenieursdisciplines (mechanisch, structureel, industrieel)
- Voorspellende modellering voor technische processen:
- AI voor real-time monitoring en foutdetectie
- Procescontrole en kwaliteitsverbetering met AI
- Machine Learning voor technische simulaties:
- AI-gestuurde CFD- en FEA-analyse
- Hybride modellering (combinatie van fysische en data-gedreven benaderingen)
- Data-augmentatie en synthetische data in simulaties
AI-implementatie en praktische overwegingen
- MLOps en industriële implementatie
- Uitdagingen bij de adoptie van AI voor ingenieurs en technici (gegevensbeperkingen, interpretatie)
- Ethische overwegingen bij AI (bias, transparantie van beslissingen)
Roadmap voor ingenieurs en technici
- Hoe AI/ML te integreren in je werkproces
- Leerpad voor zelfstudie:
- Python voor ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Online bronnen en cursussen
- AI/ML-tools voor technische professionals
Locatie en lesdata
- Opleidingsduur
- 2 volledige dagen
- Lesdata
- maandag 16 juni 2025
dinsdag 17 juni 2025 - Lesuren
- Telkens van 9u00 tot 16u30
- Locatie
- Huis van de Bouw, Tramstraat 59, 9052 Gent (Zwijnaarde)
- Taal
- Nederlands
- Kostprijs
- 1.525 euro (excl. BTW) – prijs geldig t/m 15 mei 2025
1.800 euro (excl. BTW) – prijs geldig vanaf 16 mei 2025 - Annulatievoorwaarden
- Bij annulering tot twee weken voor de opleiding wordt u niets aangerekend.
Bij annulering vanaf twee weken voor aanvang van de opleiding wordt 50% van de totale kosten in rekening gebracht.
Bij annulering minder dan vijf dagen voor aanvang van de opleiding bent u het volledige bedrag verschuldigd.
- Opleidingsduur
- 2 volledige dagen
- Lesdata
- maandag 8 september 2025
dinsdag 9 september 2025 - Lesuren
- Telkens van 9u00 tot 16u30
- Locatie
- Huis van de Bouw, Tramstraat 59, 9052 Gent (Zwijnaarde)
- Taal
- Nederlands
- Kostprijs
- 1.525 euro (excl. BTW) – prijs geldig t/m 15 mei 2025
1.800 euro (excl. BTW) – prijs geldig vanaf 16 mei 2025 - Annulatievoorwaarden
- Bij annulering tot twee weken voor de opleiding wordt u niets aangerekend.
Bij annulering vanaf twee weken voor aanvang van de opleiding wordt 50% van de totale kosten in rekening gebracht.
Bij annulering minder dan vijf dagen voor aanvang van de opleiding bent u het volledige bedrag verschuldigd.
Veelgestelde vragen
Deze cursus richt zich specifiek op de toepassing van AI en ML in technische disciplines. In tegenstelling tot generieke AI-cursussen, wordt hier gefocust op de uitdagingen en kansen binnen de industrie en technische sectoren.
De cursus behandelt populaire AI/ML-tools zoals Python met bibliotheken als Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch. Daarnaast bespreken we industriële toepassingen en hoe AI geïntegreerd kan worden in bestaande werkprocessen.
Enige kennis van Python is een voordeel, maar geen vereiste, maar enige affiniteit met programmeren is wel aanbevolen. Tijdens de cursus wordt Python-code getoond om AI- en ML-concepten te verduidelijken, maar de focus ligt op praktische toepassingen binnen de technische sector, niet op complexe codering.
Voorkennis van specifieke wiskundige concepten (lineaire algebra, afgeleiden en kansberekening) is niet noodzakelijk, aangezien deze basisprincipes binnen de context van AI en Machine Learning worden uitgelegd tijdens de opleiding. Wel wordt van deelnemers verwacht dat ze interesse hebben in het leren en begrijpen van deze wiskundige begrippen, aangezien ze een belangrijke rol spelen in de werking van AI-modellen.
Tijdens de cursus worden praktijkvoorbeelden en casestudy’s getoond om de theorie te verduidelijken. Er worden oefeningen als huiswerk aangeboden, zodat de deelnemers zelfstandig kunnen experimenteren met de besproken concepten en tools.
De cursus duurt drie dagen en is intensief opgezet om een zo volledig mogelijk overzicht van de relavante machine learning algoritmes voor ingenierus en technici te geven. Na afloop ontvang je een roadmap met verdere leermogelijkheden, zodat je je kennis verder kunt ontwikkelen.
Tijdens de cursus krijg je een roadmap met aanbevolen boeken, online cursussen en tools om je kennis verder uit te breiden. We bespreken ook hoe je AI kunt integreren in je werkprocessen en waar je extra ondersteuning kunt vinden.
Ja, de deelnemers krijgen op het einde van de opleiding een certificaat van deelname.
Alle studenten ontvangen bij het begin van de opleiding een afgedrukte versie van de cursusslides, die ook in elektronische vorm beschikbaar wordt gesteld.
Pen en papier volstaan. Een laptop mag, maar is niet noodzakelijk.
De factuur voor de opleiding wordt twee weken vóór aanvang van de opleiding verstuurd. Facturen dienen binnen 30 dagen na de factuurdatum betaald te worden.
Wij begrijpen dat omstandigheden onvoorzien kunnen veranderen. Om tegemoet te komen aan de behoeften van alle deelnemers en aan onze organisatorische verplichtingen, hanteren wij het volgende annuleringsbeleid:
- Bij annulering tot twee weken voor de opleiding wordt u niets aangerekend.
- Bij annulering vanaf twee weken voor aanvang van de opleiding wordt 50% van de totale kosten in rekening gebracht.
- Bij annulering minder dan drie dagen voor aanvang van de opleiding bent u het volledige bedrag verschuldigd.
Wij adviseren u om ons zo snel mogelijk te informeren als u uw inschrijving moet annuleren. Dit stelt ons in staat om uw plek mogelijk aan een andere geïnteresseerde deelnemer te bieden. Voor annuleringen of meer informatie kunt u contact opnemen via opleidingen@quadco.ai.
Eerstvolgende opleiding
16 juni 2025 (Gent)
- 2 volledige lesdagen
- Professionele bijscholing
- Beginnersvriendelijk
- Populaire opleiding
- Beperkt aantal plaatsen beschikbaar
- Moeilijkheid
Heb je een vraag over deze opleiding?
€ 1.525,00 (excl. BTW)