Aperçu du cours
Doel van de opleiding : Deze training is bedoeld voor business analysts, IT-architecten, data scientists en procesmanagers die willen leren hoe AI en Business Rules Engines kunnen worden ingezet om geautomatiseerde besluitvorming binnen bedrijfsprocessen te optimaliseren. De focus ligt op het vertalen van data-inzichten naar dynamische en schaalbare beslissingsmodellen met tools zoals Drools en IBM Operational Decision Manager (ODM).
Prérequis
- Basiskennis van business process management (BPM) en IT-architectuur.
- Ervaring met data-analyse of AI is nuttig, maar niet verplicht.
- Basiskennis van Python, Java of SQL is een pluspunt voor hands-on labs.
Objectifs pédagogiques
- Besluitvormingsprocessen automatiseren met Business Rules Engines.
- AI en Machine Learning combineren met rule-based systemen voor intelligente besluitvorming.
- Werken met Drools en IBM ODM om bedrijfsregels te modelleren en uit te voeren.
- Beslissingsprocessen optimaliseren en integreren in bestaande IT-systemen.
- Data-driven besluitvorming implementeren binnen workflows en operationele processen.
Public ciblé
- Business analysts en procesmanagers die bedrijfsregels en besluitvorming willen automatiseren.
- IT-architecten en softwareontwikkelaars die Business Rules Engines willen integreren.
- Data scientists en AI-specialisten die geavanceerde AI-modellen willen combineren met regelgebaseerde besluitvorming.
Programme de formation
-
Dag 1: Introductie tot Geautomatiseerde Besluitvorming en Business Rules Engines (7 uur)
-
Wat is geautomatiseerde besluitvorming? (2 uur) Verschil tussen traditionele IT-besluitvorming en AI-gedreven beslissingen. Use cases: fraudedetectie, kredietbeoordeling, supply chain-optimalisatie. Praktijk: Analyse van bedrijfsprocessen waar geautomatiseerde besluitvorming voordelen biedt.
-
Business Rules Engines: Concepten en Architectuur (3 uur) Basisprincipes van regelgebaseerde systemen. Overzicht van populaire tools: Drools, IBM ODM, Red Hat Decision Manager. Praktijk: Opzetten van een basisregelsysteem met Drools.
-
Integratie van AI met Business Rules Engines (2 uur) Hoe AI modellen regelsystemen kunnen aanvullen. Beslissingsbomen, probabilistische modellen en rule-based AI. Praktijk: Een eenvoudig AI-model koppelen aan een Business Rules Engine.
-
-
Dag 2: Implementatie en Optimalisatie van Regelgebaseerde Besluitvorming (7 uur)
-
Werken met Drools en IBM Operational Decision Manager (ODM) (3 uur) Modelleren van complexe bedrijfsregels in Drools en IBM ODM. Testen en optimaliseren van regelgebaseerde systemen. Praktijk: Een regelgebaseerd besluitvormingssysteem implementeren in Drools.
-
AI en Machine Learning voor Dynamische Besluitvorming (2 uur) AI-algoritmes zoals random forests en reinforcement learning gebruiken binnen regelsystemen. Automatische regelsuggesties met machine learning. Praktijk: Een ML-model trainen dat zakelijke beslissingen ondersteunt binnen een Business Rules Engine.
-
Integratie van Business Rules Engines met IT-systemen en API’s (2 uur) Hoe Decision Engines koppelen met ERP, CRM en workflow tools. REST API’s en microservices voor rule-based decision making. Praktijk: Een API implementeren die een beslissingsregel uitvoert op basis van externe input.
-
-
Dag 3: Geavanceerde Automatisering en Toekomstige Ontwikkelingen (7 uur)
-
Real-time en Event-Driven Decision Making (3 uur) Implementeren van event-driven decision systems met Kafka en streaming data. Werken met low-latency decision making in high-performance omgevingen. Praktijk: Een real-time beslissingsengine bouwen voor een financiële toepassing.
-
Beveiliging en Compliance in Automatische Besluitvorming (2 uur) Ethiek en bias in AI-gestuurde beslissingen. GDPR, explainable AI (XAI) en transparantie van automatische beslissingen. Praktijk: Evalueren van een geautomatiseerd besluitvormingssysteem op bias en compliance.
-
Case Study en Afsluiting (2 uur) Werken met real-world datasets uit finance, retail of logistiek. Praktijk: Deelnemers presenteren een geautomatiseerde besluitvormingsoplossing voor hun sector.
-
Instructeur
