Over AI-Codex
We helpen ervaren professionals verder te gaan dan copy-paste tutorials naar echte beheersing — met de theorie, intuïtie en praktijk om robuuste AI-systemen te bouwen.
Het Probleem dat we Oplossen
Het is nog nooit zo eenvoudig geweest om een machinelearningmodel te coderen en te trainen. Met een paar regels Python kun je iets opleveren dat indrukwekkend oogt—maar te vaak ontbreekt het begrip. Veel professionals kunnen de tools draaien, maar worstelen om uit te leggen waarom ze werken, hoe je ze verbetert of hoe je ze met vertrouwen in de praktijk inzet.
AI-Codex bestaat om die kloof te dichten: we helpen je de stap te zetten van modellen als black boxes gebruiken naar ze bouwen met helderheid en intentie.
Onze Focus in Drie Regels
- Begrip van AI, ML en deep learning vergroten
- Diepgaande, rigoureuze kennis leveren
- Alles verankeren in realistische use-cases
Onze Missie & Aanpak
Van de eenvoudige lineaire regressie tot de complexe LLMs en diffusiemodellen
Heldere Visualisaties
Zie hoe modellen zich gedragen en leren met zorgvuldig ontworpen diagrammen en experimentgedreven uitleg.
Diepe Intuïtie
Bouw een tastbaar gevoel voor waarom algoritmen werken, zodat je ze kunt diagnosticeren en verbeteren.
Wiskundige Diepgang
Ontsleutel de wiskunde wanneer nodig—toegankelijk, rigoureus en direct gekoppeld aan de praktijk.
Hands-on Praktijk
Veranker het leren via projecten, oefeningen en realistische workflows.
Use-cases uit de Praktijk
Alles is gegrond in toepassingen—van churn en kredietrisico tot forecasting en anomaliedetectie.
Builder’s Mindset
Ga verder dan “works on my notebook” naar principieel modelleren, evalueren en itereren.
Onze Visie
AI verandert elke sector. Om betekenisvol bij te dragen heb je meer nodig dan snelle resultaten— je hebt gefundeerd begrip nodig. We willen dat professionals doorgroeien van vaardige implementers naar zelfverzekerde builders die beslissingen kunnen uitleggen, onzekerheid kwantificeren en robuuste systemen ontwerpen.
Daarom biedt AI-Codex een pad dat met je meegroeit: begin met klassieke ML en stap vervolgens met een stevig fundament over naar deep learning, generatieve modellering en verder.
“Van het eenvoudige (lineaire regressie) tot het complexe (LLMs en diffusiemodellen) blijft ons doel hetzelfde: het begrip van machine learning vergroten.”
Waarom Leren met AI-Codex
Vakmanschap van de Docent
Gebouwd door een docent die zich al jaren richt op het onderwijzen van data science en machine learning, met een mix van helderheid, nauwkeurigheid en praktijk om professionals te laten groeien.
Onafhankelijk & Gefocust
Gehost op ons eigen platform om de leerkwaliteit te prioriteren.