Met uitzicht op de Rotterdamse haven verzorgden we meerdere AI-trainingen voor het data science team van Port of Rotterdam. Van AI-agents en low-code oplossingen tot cloud deployment en evaluatiekaders: het team ging diep de materie in om straks zelfstandig nieuwe AI-toepassingen te kunnen bouwen.
Het data science team van Port of Rotterdam staat niet stil op het gebied van AI-agents en automatisering.
Sessie 1: de basis van AI-agents
Tijdens de eerste workshop namen we het team mee in de wereld van AI-agents. We bespraken concrete voorbeelden van agent workflows en gingen in op de afweging tussen low-code en high-code aanpakken. Welke bouwblokken heb je nodig? En wanneer kies je voor welke aanpak? Met praktijkvoorbeelden uit onze eigen projecten maakten we de theorie direct toepasbaar.
- Thema 1: AI-agents
- Thema 2: Low vs. high code voor prototype of productie doeleinden
- Thema 3: Agent workflows
Sessie 2: van prototype naar productie
De tweede sessie stond in het teken van alles wat komt kijken bij het daadwerkelijk uitrollen van AI-toepassingen. Want een werkend prototype is pas het begin. We behandelden drie thema's die cruciaal zijn voor elk serieus AI-project:
- Thema 1: Deployment. Hoe breng je een GenAI-applicatie van lokale omgeving naar de cloud, op een herhaalbare en beheersbare manier?
- Thema 2: Guardrails. Hoe zorg je dat AI-systemen veilig en voorspelbaar blijven? Welke mechanismen houden het gedrag van een model binnen de gewenste kaders?
- Thema 3: Evaluatiekader. Hoe monitor je de prestaties van je AI-applicaties structureel? Zonder goede evaluatie weet je niet of je systeem doet wat het moet doen.
Wat ons opviel
Port of Rotterdam is geen organisatie die AI van een afstand bekijkt. Het team stelt scherpe vragen, denkt actief mee en wil begrijpen hoe technologie écht werkt. Dat maakt dit soort trainingen zo waardevol: niet alleen kennisoverdracht, maar een echt gesprek tussen mensen die serieus aan de slag willen.
We kijken uit naar mogelijke vervolgsessies en zijn benieuwd welke AI-agents het team straks in productie gaat brengen.
Met dank aan het hele data science team voor de energie tijdens de sessies en het vertrouwen.
