Cursus · 11 hoofdstukken
Productie-AI
AI-features bouwen en beheren in productie. De volledige LLMOps-levenscyclus in 11 hoofdstukken: testen, evals, deployment, observability, guardrails, kosten, streaming en loadtesten.
Wat je zult kunnen
- AI-features van prototype naar productie brengen
- Eval-suites bouwen die regressies opsporen
- Multi-stap AI-agents debuggen
- Runtime-guardrails toevoegen aan AI-systemen
- AI-kosten verlagen met een slimme modelstrategie
- Modellen migreren tussen providers
Wat erin zit
- 1Production AI: intro
De plattegrond van het Production AI-leerpad — wat elk hoofdstuk je leert, hoe ze op elkaar aansluiten en waar je begint.
- 2AI Testing & Evals
Bouw eval-suites, vang promptregressies op en stop met shippen op gevoel. Praktische evaluatiepatronen voor AI-engineers.
- 3LLMOps in Productie
Deploy, monitor en beheer AI-systemen die betrouwbaar blijven op schaal.
- 4AI-observability en agent-tracing
Instrumenteer, debug en optimaliseer meerstaps AI-agents in productie.
- 5AI-beveiliging & guardrails
Bescherm AI-applicaties van prompt injection tot compliance — de beveiliging die elke AI-engineer nodig heeft.
- 6AI-kosten & modelstrategie
Beheers tokeneconomie, modelroutering en budgetgovernance om AI duurzaam te draaien.
- 7Streaming & Real-Time AI Patterns
Bouw responsieve AI-interfaces met SSE, streaming API's, gedeeltelijke JSON-parsing en real-time tool calls.
- 8AI-systeemontwerp
Ontwerp betrouwbare, schaalbare AI-aangedreven applicaties voor productie.
- 9AI UX-patronen
Designpatronen die engineers vandaag kunnen toepassen om AI-interfaces te bouwen die gebruikers écht vertrouwen.
- 10Modelmigratie en multi-providerstrategie
Bereid je voor op het uitfaseren van modellen, bouw abstractielagen en route met vertrouwen tussen providers.
- 11Load Testing van AI-systemen
Waarom k6 en Locust liegen over streaming LLM's — en de metrics, tools en gates die wél standhouden onder verkeer.
Veelgestelde vragen
- Wat behandelt deze cursus Productie AI?
- De cursus behandelt de volledige levenscyclus van AI-features in productie, niet één enkel onderwerp. In 11 hoofdstukken werk je door testen en evals, LLMOps en deployment, observability en agent-tracing, guardrails, kosten en modelstrategie, streaming, systeemontwerp, AI UX-patronen, modelmigratie en loadtesten.
- Wat is het verschil met de verdiepingspaden voor evals, security en governance?
- Dit pad is het breedte-pad: het leert je de volledige ship-and-operate-workflow van begin tot eind. De verwante verdiepingspaden gaan diep in op één specifiek gebied, zoals LLM-evaluatie, adversarial security of AI Act-governance. Begin hier voor het totaaloverzicht en verdiep je daarna waar nodig.
- Voor wie is deze cursus bedoeld?
- De cursus is gemaakt voor software- en ML-engineers die al met LLMs bouwen en die features nu betrouwbaar naar productie willen brengen. Het niveau is gevorderd: de cursus gaat ervan uit dat je code kunt lezen en schrijven en al eerder een LLM API hebt aangeroepen.
- Hoe lang duurt de cursus en is er een certificaat?
- Het pad duurt ongeveer 228 minuten, zo'n 3,8 uur, verdeeld over 11 hoofdstukken die je in je eigen tempo doorloopt. Na voltooiing ontvang je een AI Academy-certificaat van voltooiing.
- Is deze cursus gratis?
- Nee. Productie AI is een betaald pad dat is inbegrepen bij een AI Academy by Anthropos-abonnement.
Behaal een certificaat
Rond alle hoofdstukken af om je certificaat van afronding te ontvangen.