AI-assisted coding met lokale AI-modellen

4–5 uur · in-company · max. 10 deelnemers · €2.199 excl. btw (introductietarief 2026) · Midden-Nederland

Met deze training leert je developmentteam coding agents in te zetten bij dagelijkse ontwikkeltaken en de resultaten daarvan kritisch te beoordelen. De focus ligt op open-source tooling en open-weight LLM’s die lokaal of via Europese GPU-infrastructuur draaien. Korte uitleg en demonstraties wisselen hands-on oefeningen af: context en instructies, gerichte codewijzigingen, testen en review.

Waarom deze training?

Veel teams gebruiken AI nu voor losse stukjes: een functie genereren, een foutmelding laten uitleggen. Dan lopen ze tegen dezelfde grenzen aan: wisselende kwaliteit, code die door de tests komt maar niet door de review, en weinig afspraken over wie wat controleert. Deze training pakt daarom de hele dagelijkse ontwikkeling aan, van een bestaande codebase begrijpen en een taak afbakenen tot implementeren, testen en reviewen. Dat gebeurt met open-source tooling en open-weight modellen op eigen of Europese infrastructuur, zodat code en context binnen je eigen omgeving blijven. Niet alleen tooling, maar een werkwijze, zodat je team sneller wordt zonder dat je grip op kwaliteit en proces verliest.

Wat gaan deelnemers doen?

• De mogelijkheden en beperkingen van coding agents en lokale AI-modellen doorgronden.
• Werken met actuele coding agents, open-source AI-developmenttools en open-weight LLM’s (onder andere modellen uit de Qwen-, Kimi- en GLM-families) via lokale of Europese GPU-infrastructuur.
• Context en instructies opstellen die werken binnen jullie bestaande developmentworkflow.
• Een bestaande codebase begrijpen en met een coding agent gerichte wijzigingen uitvoeren.
• Codekwaliteit bewaken: AI-gegenereerde code testen, wijzigingen reviewen en fouten opsporen.
• Oefenen met realistische ontwikkeltaken in Python en .NET, afgestemd op jullie eigen praktijk.

De training wordt in-company verzorgd door Robin Smits. Vooraf stemmen we de technische achtergrond, ervaring met coding agents en leerdoelen van het team af, zodat de aansluiting zo goed mogelijk is. Ook bespreken we welke lokale of Europese infrastructuur we gebruiken en welke technische voorbereiding daarvoor nodig is.

Na afloop kan jouw team

• Een afgebakende ontwikkeltaak voorbereiden, uitvoeren met een coding agent en controleren met tests en review.
• Beoordelen waar lokale AI-modellen bruikbaar zijn en waar beperkingen extra controle vragen.
• Afspraken formuleren over verantwoord AI-gebruik binnen het team, zodat de winst behouden blijft.

Praktische informatie

• Duur: circa 4 tot 5 uur
• Vorm: in-company training
• Locatie: bij jouw organisatie in Midden-Nederland
• Groepsgrootte: maximaal 10 deelnemers
• Niveau: software developers met bestaande programmeerervaring
• Inclusief: korte intake, trainingsmateriaal en hands-on oefeningen
• Introductietarief 2026: €2.199 excl. btw voor de volledige training, voor één groep van maximaal 10 deelnemers. Inclusief reistijd en reiskosten binnen Midden-Nederland.

Veelgestelde vragen

Wat kost de training?

€2.199 excl. btw (introductietarief 2026) voor de volledige training, voor één groep van maximaal 10 deelnemers. Reistijd en reiskosten binnen Midden-Nederland zijn inbegrepen.

Welke voorkennis is nodig?

Deelnemers zijn software developers met bestaande programmeerervaring. In een korte intake stemmen we het niveau vooraf af op de ervaring van jullie team.

Welke modellen en tools gebruiken jullie?

Open-source tooling en open-weight LLM’s, waaronder modellen uit de Qwen-, Kimi- en GLM-families. Deze draaien lokaal of via Europese GPU-infrastructuur.

Wat is het voordeel van lokale AI-modellen?

Je houdt grip op data en modellen: code en instructies verlaten niet de eigen infrastructuur, en je bent niet afhankelijk van een externe cloud-API.

Hoe lang duurt de training en waar?

Circa 4 tot 5 uur, in-company bij jouw organisatie in Midden-Nederland.