AI voor developers
Cursus AI voor developers: leer AI-tools zoals Copilot en ChatGPT inzetten voor coding, DevOps en AI-integraties in je eigen applicaties.
Daardoor verschuift je rol van puur coderen naar het modelleren van problemen, het beoordelen van AI-gegenereerde oplossingen en het slimmer organiseren van je ontwikkelproces. Zo ontdek je hoe AI een krachtige partner wordt in plaats van een bedreiging voor je werk.
Tijdens de cursus krijg je een helder overzicht van belangrijke concepten binnen AI voor developers, zoals de werking van large language models, tokens, context en embeddings. Ook komen technieken zoals retrieval-augmented generation (RAG) en het gebruik van vector databases aan bod. Je maakt kennis met het huidige AI-ecosysteem voor softwareontwikkeling, waaronder GitHub Copilot, ChatGPT, Claude en andere AI-coding tools. Daarnaast leer je hoe AI kan helpen bij code refactoring, documentatie, testgeneratie en DevOps-processen zoals CI/CD, pull-request reviews en observability. Ook besteden we aandacht aan integratie van AI in je eigen applicaties via API's en bespreken we belangrijke onderwerpen zoals privacy, security en verantwoord gebruik van AI in developmentteams.
In de cursus werk je met realistische ontwikkelscenario's waarin je AI gebruikt als coding partner: bijvoorbeeld bij het refactoren van bestaande code, het genereren van tests of het bouwen van een kleine AI-functionaliteit in een applicatie. Je experimenteert met prompts, AI-tools en integraties, zodat je leert wanneer AI je werk versnelt en wanneer menselijke controle nodig blijft. De technieken die je oefent kun je direct toepassen in je eigen projecten en ontwikkelworkflow.
Deze opleiding heeft de volgende onderwerpen:
#Introductie & Mindset
- #Waarom developers vaak bang zijn voor AI en waarom dat onterecht is
- #Ons werk verandert: van coderen naar problemen modelleren
- #Wat AI literacy betekent voor een moderne developer
- #Discussie: welke delen van ons werk zijn het makkelijkst te automatiseren
- AI Fundamentals voor Developers
- #Hoe LLM's werken (tokens, context, embeddings, RAG)
- #Verschil tussen narrow AI, generative AI en agentic AI
- #Tools en ecosystemen: GitHub Copilot, ChatGPT, Claude Code, Gemini, Cursor
- #Demo: van prompt naar prototype met een kleine API en frontend stub
- AI als Coding Partner
- #Pair programming met AI: strategieën en prompt patterns
- #Code uitleggen, refactoren, testen en documenteren met AI
- #Beperkingen van code-AI zoals hallucinaties, afhankelijkheden en veiligheidsrisico's
- #Hands-on: refactoren en tests genereren met een AI-coding tool
- AI in de DevOps- en CI/CD-keten
- #AI voor commit messages, PR-reviews, code smells en release notes
- #AI-gestuurde pipelines voor linting, testcoverage en issue classification
- #Introductie tot AI-aided observability zoals AIOps en anomaly detection
- #Demo: AI optimaliseert een CI-job of genereert automatisch documentatie
- MCP Servers: AI verbinden met tools en systemen
- #Wat is MCP en hoe werkt het protocol
- #Waarom MCP interessant is voor developers
- #Architectuur van MCP-systemen met server, client, tools en transport
- #Voorbeelden van MCP-toepassingen
- Eigen AI Tools & APIs
- #AI integreren in je eigen applicatie met REST, gRPC en AI-API's
- #Retrieval-Augmented Generation in de praktijk
- #Vector databases en embeddings met voorbeelden in TypeScript of Python
- #Hands-on: bouw een mini AI-doc-assistant voor een project
- Ethiek, security & verantwoordelijkheid
- #Code-leakage, privacy, licenties en IP-risico's
- #AI-governance binnen developmentteams
- #AI gebruiken zonder vertrouwelijke data te lekken
- Samenvatting & Next Steps
- #Wat je morgen direct kunt toepassen
- #Tools om verder te leren zoals prompt engineering, LangChain en agentic frameworks
- #Q&A, reflectie en afsluiting
