Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) Self-paced

Algemene omschrijving

The Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning is entirely in English. As a Dutch IT training provider, we offer the information on this page in Dutch. At the bottom of the page, you will find a brief summary in English. The topics within the Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning package itself are described in English.

De Certified Applied Artificial Intelligence and Natural Language Processing Expert (C|AAINE™) E-Learning is een intensieve en praktijkgerichte zelfstudie voor professionals die geavanceerde AI- en NLP-oplossingen willen ontwerpen, ontwikkelen en in productie willen brengen. Met de CAAINE E-Learning kun jij in jouw eigen tempo je verdiepen in actuele AI-technologieën, zoals Large Language Models en multimodale systemen. Je leert bijvoorbeeld hoe jij deze toe kunt passen op realistische scenario’s binnen uiteenlopende domeinen.

Verder zul je met de Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning met zowel Open Source-modellen als commerciële API’s werken en een brug slaan tussen experimenteren en het daadwerkelijk inzetten van kunstmatige intelligentie (AI) binnen productieomgevingen. Tevens zul je met de CAAINE E-Learning diepgaande, praktische inzichten verkrijgen in het ontwikkelen, afstemmen en implementeren van AI-modellen met aandacht voor prestaties, schaalbaarheid en ethische vraagstukken.

Door een sterke nadruk op praktijkvoorbeelden, directe inzet binnen productieomgevingen en integratie met bestaande systemen is de Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning bijzonder geschikt voor wie kunstmatige intelligentie (AI) daadwerkelijk toe wil passen in de dagelijkse praktijk. De combinatie van theorie en uitgebreide labopdrachten maakt de CAAINE E-Learning tot een waardevolle stap voor professionals die hun expertise in toegepaste kunstmatige intelligentie (AI) en natural language processing (NLP) naar een hoger niveau willen tillen.

Doelgroep

De Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning is bedoeld voor professionals die ervaring hebben met softwareontwikkeling, data en/of kunstmatige intelligentie (AI) en hun kennis willen verdiepen in toegepaste kunstmatige intelligentie (AI), natural language processing (NLP) en generatieve AI (GenAI). De inhoud van de CAAINE E-Learning is praktijkgericht en sluit vooral aan bij mensen die AI-oplossingen daadwerkelijk willen ontwikkelen, integreren en toepassen binnen complexe omgevingen.

De Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning is met name geschikt voor de volgende mensen:

• AI- en machine learning (ML)-ontwikkelaars en engineers die aan geavanceerde AI-modellen werken.
• Software engineers die NLP-functionaliteit in applicaties en producten integreren.
• Data scientists (datawetenschappers) en data-analisten die met taalmodellen en tekstdata werken.
• Technisch leidinggevenden en Solution Architects die generatieve AI-oplossingen voor de industrie ontwerpen.
• ICT- en AI-specialisten die met domeinspecifieke LLM-toepassingen werken binnen sectoren als:
  • Cybersecurity.
  • Financiën.
  • Gezondheidszorg.

Daarnaast sluit de Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning goed aan bij professionals die actief zijn binnen specifieke sectoren waar NLP en generatieve AI een duidelijke meerwaarde hebben, zoals:

• Cybersecurity, met toepassingen voor dreigingsdetectie, loganalyse en het samenvatten van beveiligingsmeldingen.
• Financiële dienstverlening en banken, gericht op rapportagesamenvattingen, nalevingsautomatisering en fraudedetectie.
• Gezondheidszorg, bijvoorbeeld voor meertalige samenvattingen van patiëntgegevens en ondersteuning bij diagnostiek.
• Juridische dienstverlening, met toepassingen voor contractanalyse, clausuleherkenning en entiteitsextractie.
• Detailhandel en e-commerce, zoals beeldbeschrijvingen en meertalige productinformatie.
• Overheid en publieke sector, met focus op veilige NLP-toepassingen en informatieve dashboards.

Door deze brede maar diepgaande doelgroep is de Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning vooral geschikt voor professionals die kunstmatige intelligentie (AI) niet alleen willen begrijpen, maar ook praktisch toe willen passen binnen hun eigen vakgebied of sector.

Wat is inbegrepen?

De Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning is ontworpen als een complete en diepgaande zelfstudieomgeving, waarin theorie en praktijk elkaar continu afwisselen. Met de CAAINE E-Learning krijg je toegang tot uitgebreid lesmateriaal, praktische oefeningen en ondersteunende middelen die jou helpen om de leerstof niet alleen te begrijpen, maar ook daadwerkelijk toe te passen. De opzet is geschikt voor zowel professionals met basiskennis als voor deelnemers die zich verder willen verdiepen.

Hier is een overzicht van de inhoud van de Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning:

• Meer dan 80 uur aan uitgebreide en inhoudelijk sterke leerstof, gericht op diepgang zonder overbodige theorie.
• Een horizontale leeropzet die voor een samenhangende en interactieve leerervaring zorgt.
• Professioneel ontwikkeld lesmateriaal, inclusief uitleg, demonstraties, labopdrachten en praktijkoefeningen voor zowel beginnende als gevorderde deelnemers.
• Praktische labopdrachten en oefeningen om de opgedane kennis direct toe te passen.
• Digitaal CAAINE cursusmateriaal in de vorm van een uitgebreid cursusboek.
• Online zelfstudie in jouw eigen tempo via het Obi.Academy eLearning platform met audiovisueel leermateriaal.

Voorkennis

Voordat je begint met de Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning, is het van belang dat jij bekwaam bent in het programmeren in Python en dat jij beschikt over basiskennis van machine learning (ML) en natural language processing (NLP).

Daarnaast zou bekendheid met REST API's en modelimplementatie goed van pas komen, dit is echter niet verplicht.

Je zou kunnen overwegen om eerst de Certified Artificial Intelligence and Machine Learning Professional (CAIMLP) E-Learning door te nemen.

Onderwerpen

CAAINE | Module 1: Introduction to Generative AI and NLP Techniques

• 1.1 What is Generative AI?
• 1.2 Core NLP Concepts: Tokens, Embeddings, Transformers, Attention.
• 1.3 Setting Up Tools: LLaMA 3, Mistral, APIs, Platforms.
• 1.4 Preprocessing and Normalisation Techniques.

CAAINE | Module 2: Foundational NLP with Pre-trained Models

• 2.1 Tokenisation, Embeddings.
• 2.2 RNNs, Word2Vec, GloVe.
• 2.3 Handling Missing/Noisy Data.
• 2.4 Feature Engineering (TF-IDF).

Labs:

• Lab 0: LLaMA 3 Transformers.
• Lab 1: BoW and TF-IDF.
• Lab 2: Working with Word2Vec & GloVe Embeddings & Semantics.
• Lab 7: Understanding RNNs for Sequential Data.
• Lab 8: Exploring Word2Vec Embeddings for semantic relationships.
• Lab 9: Understanding GloVe Embeddings for semantic relationships.

CAAINE | Module 3: Fine-Tuning LLMs

• 3.1 What is Advanced Fine-Tuning?
• 3.2 Instruction-Tuning.
• 3.3 Domain Adaptation.
• 3.4 Parameter-Efficient Fine-Tuning.

CAAINE | Module 4: Applied Prompt Engineering

• 4.1 Prompt Engineering for Custom Tasks.
• 4.2 Chain-of-Thought Reasoning.
• 4.3 Zero-shot, Few-shot, Multi-shot Prompts.
• 4.4 Evaluation and Deployment.

Labs:

• Lab 3: Sentiment Analysis using NLP and LLMs.
• Lab 4: Text Summarisation with LLMs.
• Lab 5: Fine-Tuning an LLM for Domain-Specific Tasks.
• Lab 10A: Implementing Attention Mechanisms with Seq2Seq.
• Lab 10B: Working with Python and Split-Flow to Train Your Local LLM (Ollama).
• Lab 10C: Baking Unsupervised Data into a Local LLM using Python.

CAAINE | Module 5: Named Entity Recognition (NER)

• 5.1 What is Entity Recognition?
• 5.2 NER Models.
• 5.3 Applications of Entity Recognition.
• 5.4 Steps, Challenges & Ethics.

CAAINE | Module 6: Translation & Multilingual Summarisation

• 6.1 What is Machine Translation?
• 6.2 Challenges in Translation.
• 6.3 Multilingual Summarisation.
• 6.4 Translation Pipelines & Real-World Applications.

CAAINE | Module 7: Multimodal Content Generation

• 7.1 What is Multimodal Generation?
• 7.2 Multimodal Models (Gemini, BLIP, Grok).
• 7.3 Applications in Industry.
• 7.4 Pipelines and Ethical Challenges.

Labs:

• Lab 6: Entity Recognition Using NLP (Python & C#).
• Lab 11: Multilingual Translation with LLMs (GPT‑5.2 & Gemini).
• Lab 12: Multilingual Summarisation with LLMs (GPT-5.2 & Gemini).
• Lab 13: Summarisation with LLaMA 3, and Comparing Against Traditional Methods (TF-IDF).
• Lab 14: Fine-Tune LLaMA 3 for Translation, Then Evaluate with Native-Speaker Rubrics (Local, Ollama).
• Lab 15: Fine Tuning LLaMA3-Domain Multimodal-Python and C#.

CAAINE | Module 8: Model Deployment (Web, Python, C#)

• 8.1 What is Model Deployment?
• 8.2 Deployment Workflow.
• 8.3 Web, Python, and C# Integrations.
• 8.4 Case Studies & Ethical Considerations.

CAAINE | Module 9: Building Multimodal Dashboards

• 9.1 What are Multimodal Dashboards?
• 9.2 Components and Frameworks (Streamlit, Dash, Blazor).
• 9.3 Connecting LLMs to Dashboards.
• 9.4 Use Cases and Best Practices.

Labs:

• Lab 16: Mistral Content Generation-Python and C#.
• Lab 17: Calling a Pre-trained LLaMA 3 Model via Hugging Face API (C# and Python).
• Lab 18: Attention Mechanisms in Mistral (Token-Level Visualisation).
• Lab 19: Structured API Prompt Engineering and Response Processing.
• Lab 20: Developing a Summarisation API Consumer with HTTP Response.

CAAINE | Module 10: Comprehensive Pipeline Implementation

• 10.1 What is a Comprehensive Pipeline?
• 10.2 Building NLP Pipelines.
• 10.3 Multimodal and Real-Time Pipelines.
• 10.4 Deployment and Monitoring.

CAAINE | Module 11: Deploying Models to Applications (Web, Python, C#)

• 11.1 Deployment Workflow.
• 11.2 Web App Integration.
• 11.3 Python & C# API Integration.
• 11.4 Case Studies.

CAAINE | Module 12: Building Multimodal Dashboards

• 12.1 Components of a Multimodal Dashboard.
• 12.2 Frameworks for Development.
• 12.3 Connecting Models to Dashboards.
• 12.4 Sector-specific Use Cases.

CAAINE | Module 13: Full Pipeline Case Studies

• 13.1 Real-Time Threat Detection (Cybersecurity).
• 13.2 Financial Forecasting Pipeline.
• 13.3 Monitoring, Scaling and Evaluation.

Labs:

• Lab 21: Designing a Multimodal Dashboard Wireframe.
• Lab 22: Streamlit Dashboard with LLaMA 3 via Ollama (Local Summarisation).
• Lab 23: Multimodal Input-Output with Claude and Gemini.
• Lab 24: Banking Dashboard-GPT-Mistral-Ollama.
• Lab 25: Real-Time Social Listening Dashboard with Grok (xAI) + X (Twitter).
• Lab 26: End-to-End Multimodal Dashboard.
• Lab 27: End-to-End NLP Pipeline-Finance.
• Lab 28: Real Time Threat Detection Pipeline-Cybersecurity.

English Summary

The Certified Applied Artificial Intelligence and Natural Language Processing Expert (C|AAINE™) E-Learning is an advanced, hands-on self-study programme designed for professionals who want to design, build and deploy real-world AI and NLP solutions. The CAAINE E-Learning covers modern AI technologies such as Large Language Models and multimodal systems and focuses on practical application in production environments using both open-source models and commercial APIs. You will gain deep insights into model development, fine-tuning, implementation, performance, scalability and ethical considerations.

The Certified Applied AI Models and NLP Expert (CAAINE) E-Learning includes more than 80 hours of in-depth learning content, a structured and interactive learning approach, professionally developed courseware with explanations, demonstrations, labs and practical exercises, extensive hands-on lab assignments, a digital courseware book and self-paced online study via the Obi.Academy audiovisual eLearning platform.