Leren
Retrieval-Augmented Generation (RAG) Cursus

Cursus

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Cursus

Leer RAG, een geavanceerde techniek die LLM's verrijkt met externe kennis. Combineer vectordatabases met LLM's om nauwkeurige, onderbouwde AI-toepassingen te bouwen.

Duur: 3 weken (24 uur)
Tijd per week: 8 uur

Voor wie is dit

Dit past bij jou als

AI-professionals en developers die slimmere, betrouwbaardere AI-toepassingen willen bouwen.

Een andere opleiding past misschien beter als

Je bent niet zeker met Python en API's. Begin eerst met Programmeren met Python Cursus.
Je wilt agents bouwen in plaats van je eigen data doorzoeken. Bekijk in plaats daarvan AI Agents Bouwen met LangChain Cursus.

Twijfel je nog? Plan een gratis studieadviesgesprek

Voorkennis

Basiskennis van Python en enige bekendheid met AI-concepten.

Wat je leert

Fundamenten van LLM's en retrieval-gebaseerde AI-architecturen.
Vectordatabases bouwen en embeddings maken voor eigen data.
Een retrieval-pipeline ontwerpen om dynamisch relevante context op te halen.
RAG-systemen koppelen aan OpenAI, LangChain en vergelijkbare frameworks.
RAG-oplossingen implementeren en optimaliseren voor productieomgevingen.
Omgaan met afwegingen rond datakwaliteit, privacy en performance.

Wat je leert, module voor module

1

Fundamenten van RAG

GenAI-fundamenten en hun beperkingen, de RAG-pipeline, en hands-on labs met embeddings, vectorsimilariteit, en een eerste RAG met ChromaDB.
2

Geavanceerde RAG op Azure

Geavanceerde chunkingstrategieën, indexerings- en zoekmethoden, en het evalueren van RAG-kwaliteit.
3

Bouw & Deploy een Productieklare RAG-pipeline

Bouw en deploy een complete RAG-pipeline voor productie.

Zo ziet een week eruit

De cursus duurt 3 weken, en elke week ziet er zo uit.

8 uur per week

5 uur

Zelfstandig

Lesstof en oefeningen op ons leerplatform, wanneer het jou uitkomt.

1 uur

Live met je docent

Een vast moment per week, online of op Science Park. Kleine groep, dus je komt aan bod.

2 uur

Op je eigen werk

De opdracht doe je op je eigen data en je eigen situatie. Geen oefenbestanden.

Docent voor deze cursus

Akos Steger

RAG, Taaltechnologie, Deep Learning

Akos is oorspronkelijk opgeleid als taalkundige voordat hij overstapte naar AI en taaltechnologie, en geeft nu les in machine learning, RAG, deep learning en taaltechnologie.

Eerste live lessen

Dit zijn de data van de eerste live les met de docent per groep. Daar hoef je niet op te wachten: zodra je je inschrijft, krijg je toegang tot het lesmateriaal en kun je beginnen met zelfstudie.

2026-11-10

Eerstvolgende
2026-12-22

Eerstvolgende
2027-02-02

Eerstvolgende
2027-03-16

Eerstvolgende
2027-04-27

Eerstvolgende
2027-06-08

Eerstvolgende
2027-07-20

Eerstvolgende

Past geen van deze data? Laat het weten, dan denken we mee.

Kies je vorm

De inhoud, de docent en het certificaat zijn in alle drie de vormen hetzelfde. Wat verschilt is de aandacht en de planning, en daar volgt de prijs uit.

Met je team

Per persoon het voordeligst vanaf vier deelnemers.

Vanaf vier deelnemers
Gebouwd om jullie eigen cases
Op locatie of op afstand
Subsidie vaak mogelijk

€750 /persoon

Meest gekozen

In een groep

De gewone weg: je deelt de docent met een paar anderen en volgt een vast rooster.

Vaste startdatum, vast rooster
Kleine groep medecursisten
Gedeelde docent

€995 /persoon

Individueel

Voor wie liever op eigen tempo werkt.

Start wanneer je wilt
Eigen tempo en planning
Docent alleen voor jou
Persoonlijke begeleiding

€1.250 /persoon

Flexibel betalen

Betaalmogelijkheden

Via je werkgever, met een voucher of in termijnen: er is bijna altijd een manier die past. Twijfel je? We denken graag gratis en vrijblijvend met je mee.

Optie 1

Via je werkgever

We kunnen rechtstreeks aan je werkgever factureren, met 30 dagen betaaltermijn. Als het helpt, krijg je van ons een opleidingsplan om intern te bespreken.

Optie 2

Met een bijdrage van de overheid

Een UWV-scholingsvoucher of een gemeentevoucher kan (een deel van) de kosten dekken. We staan op de erkende lijsten, zijn CRKBO-geregistreerd en helpen graag met de aanvraag.

Met collega's? Je werkgever kan mogelijk SLIM-subsidie gebruiken; die aanvraag doen we graag samen.

Optie 3

Zelf betalen

Betaal het volledige bedrag in één keer, of spreid het: in 3 of 5 termijnen zonder extra kosten, of met een renteloze lening via TechMeUp. Je kiest bij je inschrijving.

Plan een gesprek Regel je het voor je team?