Kurs

Hele kurskatalogen

42 kurs over 10 måneder. 20 felleskurs som alle Ignitere tar sammen, og 7–8 unike sporkurs per retning. Hver student gjennomfører 27 kurs totalt.

kurs totalt: 42
felleskurs (alle): 20
unike kurs per spor: 8

Viser alle kurs i kullet

Felleskurs — tas av alle sporSporkurs — spesifikt for Builder/Tuner/Shaper

Foundations

August–September 20266 kurs totalt

Responsible AI og Ignite-kodeks
Alle
Etabler grunnreglene for AI-arbeid: ansvar, sporbarhet, kundekonfidensialitet.
ons. 9. sep.90 min masterclass (onsdag kveld)
Introduksjon til ansvarlig AI-levering. Hva betyr det å bygge systemer som er transparente, kan revideres og respekterer regulatoriske krav? Kurset etablerer kvalitetsstandarden alle senere kurs bygger på.
Hva du går ut med
Kan forklare forskjellen mellom bias, hallusinering og driftsavvik i AI-systemer
Kan kategorisere en AI-løsning etter EU AI Act sine risikoklasser
Vet hvilke dokumentasjonskrav som følger høyrisiko-systemer
Kan identifisere etiske risikoer i en kundecase og foreslå avbøtende tiltak
Hva du lærer
EU AI Act: risikoklassene og hva de betyr i praksis
Transparens, forklarbarhet og sporbarhet som leveranseprinsipper
Datagovernance og personvern (GDPR-intersection)
Bias-kilder: data, modell, prompt, evaluering
Audit-spor: hva må logges for å kunne forsvare løsningen
Teknologier
EU AI Act
ISO/IEC 42001
NIST AI RMF
GDPR
Datatilsynets veiledere
Forutsetninger
Ingen tekniske forutsetninger. Grunnleggende forståelse for AI som bransjebegrep holder.
LLM-grunnmur og prompt-patterns
Alle
Fundamentet: hvordan LLM-er tenker, svarer og bruker kontekst.
ons. 23. sep.90 min masterclass
Hvordan LLM-er egentlig fungerer: tokens, context, attention, temperature. Ingeniørens mentale modell av en språkmodell — ikke marketing-forenklinger.
Hva du går ut med
Kan forklare token-økonomi og context-window som ingeniørbeslutninger
Kan velge temperature og top-p bevisst for use case
Vet hvorfor samme prompt kan gi ulike svar, og hvordan redusere variasjon
Kan estimere kostnad per request basert på input/output-tokens
Hva du lærer
Tokenisering — hvordan tekst blir tall
Context window: hva får plass, hva blir glemt
Temperature, top-p og reproduserbarhet
System vs. user vs. assistant-meldinger
Streaming, function calling, structured output
Grunnleggende prompt engineering
Teknologier
Anthropic Claude API
OpenAI API
Azure OpenAI
Python
TypeScript
Tokenisering
Forutsetninger
Har kalt en LLM-API minst én gang (eller har fulgt responsible-ai-kurset).
Team-arbeid og DoR/DoD for AI
Alle
Ignite-lagets arbeidsvaner. Hva 'klar' og 'ferdig' betyr på et AI-prosjekt.
ons. 7. okt.90 min masterclass + workshop
Team-praksis for AI-leveranse: hva er ferdig, hvordan jobber vi, hvem tar ansvar for hva. Ignite-kullets Definition of Ready og Definition of Done.
Hva du går ut med
Har egen DoR og DoD definert for teamet
Forstår arbeidsflyten gjennom Ignite Loop-fasene
Kan fasilitere en teamsjekk og konfliktløsning
Har etablert felles språk for leveransekvalitet
Hva du lærer
Definition of Ready vs. Definition of Done — hva betyr det for AI-caser
Ansvarsfordeling Builder · Tuner · Shaper i et par/team
Retrospektiv-praksis — rask og ærlig
Konflikthåndtering og når å eskalere
Teknologier
Definition of Ready / Done
Git workflow
GitHub
Notion / Confluence
Forutsetninger
Ingen.
AI-assistert utvikling: Claude Code, Cursor og agentisk IDE
Alle
Bygg programvare med AI som aktiv samarbeidspartner
tir. 25. aug.· foreløpig90 min masterclass + hands-on lab
Utviklerhverdagen har endret seg fundamentalt — Claude Code, Cursor, Windsurf og lignende verktøy lar deg programmere med AI som aktiv samarbeidspartner, ikke bare autocomplete. Dette kurset er grunnleggende for alle Ignitere uansett spor: alle skal kunne jobbe effektivt med disse verktøyene i 2026.
Hva du går ut med
Kan bruke Claude Code eller Cursor effektivt for ekte utvikling
Vet hvordan formulere endringer godt for AI-coder-assistant
Kan koble interne systemer til kodingsassistenten via MCP
Forstår kostnadene — når AI-koding lønner seg vs. ikke
Hva du lærer
Claude Code, Cursor, Windsurf, Devin — hva de er, hvordan de skiller seg
Effektiv prompt-strategi for kode-endringer
Slash-kommandoer og custom-instruksjoner
MCP-servere for å gi koderen tilgang til interne systemer
Kostnad og hastighet — når lønner det seg?
Når AI feiler: diagnostisere og korrigere
Sikkerhet: hva kan / kan ikke deles med AI-coder
Teknologier
Claude Code
Cursor
Windsurf
MCP-servere
GitHub Copilot
Forutsetninger
Grunnleggende programmering. Anbefales etter `llm-fundamentals`.
Multi-provider stack: Anthropic, Azure, AWS
Builder
Hvorfor du bør snakke tre språk med LLM-er.
tor. 10. sep.· foreløpig90 min masterclass + 2 timer lab
Praktisk innføring i multi-provider-arkitektur: hvorfor ikke binde seg til én LLM-leverandør, og hvordan bytte uten at koden rives opp. For Builder-sporet.
Hva du går ut med
Kan implementere provider-abstraksjon i Python og TypeScript
Forstår trade-offs mellom Anthropic, OpenAI og Azure for ulike oppgaver
Kan migrere et prompt-sett mellom providers uten tap av kvalitet
Vet hvordan måle kvalitetsforskjeller objektivt
Hva du lærer
Provider-SDK-er: fellestrekk og ulikheter
Model router-mønsteret
Feature-forskjeller: tool calling, streaming, vision
Fallback-strategier for leverandørfeil
Teknologier
Anthropic SDK
OpenAI SDK
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model router-patterns
Forutsetninger
llm-fundamentals. Komfortabel med Python eller TypeScript.
Kurs i Presentasjonsteknikk
Alle
Hvordan bygge den beste presentasjonen
tir. 15. sep.· foreløpig2 timer workshop
2-timers workshop som kombinerer generisk presentasjonsteknikk med AI-spesifikt demo-håndverk. Du lærer å presentere en AI-leveranse strukturert, gjennomføre live-demo uten å fryse hvis modellen svikter, og håndtere skeptiske spørsmål med kalibrert selvtillit og ydmykhet.
Hva du går ut med
Kan presentere en AI-leveranse på under 5 minutter med klar Problem-Løsning-Verdi-struktur
Kan gjennomføre live-demo av et AI-system uten å miste roen hvis modellen feiler
Kan svare på «hva gjør AI når det går galt»-spørsmål uten å overselge
Vet hvordan kalibrere selvtillit og ydmykhet i AI-pitch
Hva du lærer
Strukturen i en god teknisk presentasjon (Hook → Problem → Løsning → Bevis → Forslag)
Pitch-fortelling for AI: konkret, ikke abstrakt
Live demo-håndverk: prep, fallback og hva du gjør når det feiler
Stemme, tempo, pauser — det stemmelige verktøyet
Q&A under press — håndtere kritiske spørsmål
Etikk og ærlig kalibrering av AI-løfter
Teknologier
Minto Pyramid
Slides (Google / Figma)
Loom
Live demo-håndverk
Forutsetninger
Ingen forutsetninger. Alle Ignitere tar dette tidlig i Foundations-fasen så de kan bruke det gjennom resten av året.

Discover

Oktober 20265 kurs totalt

AI-økonomi og FinOps
Alle
Token-kost, caching, routing og hvordan forsvare et AI-budsjett.
ons. 21. okt.90 min masterclass
Unit economics for AI-løsninger. Hva koster en request, hvordan prissetter vi mot kunde, hvor er break-even, og når lønner fine-tuning seg.
Hva du går ut med
Kan kalkulere kostnad per request for en konkret arkitektur
Vet hvilke knotter som påvirker kostnad mest (context, model, caching)
Kan bygge en TCO-modell for en AI-tjeneste over 12 måneder
Kan argumentere for når RAG > fine-tuning økonomisk
Hva du lærer
Pris per token på tvers av modeller (Q3 2026)
Input vs. output kostnad — og hva det betyr for caching
Prompt caching og batch-pricing
TCO: modell + infrastruktur + vedlikehold + eval
Markup-strategier for konsulent-leveranse
Teknologier
Token pricing (Claude, OpenAI, Gemini)
Anthropic prompt caching
Batch pricing API
Langfuse
TCO-modellering
Forutsetninger
llm-fundamentals.
Business case for AI-initiativ
Alle
Bygg en ROI-modell som tåler møtet med kundens CFO.
ons. 4. nov.90 min masterclass + workshop
Hvordan skrive en AI-business-case som blir bevilget. Fra idé til tall kunden faktisk godtar.
Hva du går ut med
Kan skrive en business case som adresserer riktige beslutningstakere
Vet hvordan estimere ROI uten å overselge
Har verktøy for å sanity-sjekke egne antagelser
Kan presentere case-et i 10 minutter for en kundeledelse
Hva du lærer
Problem-statement: riktig dybde for målgruppen
ROI-beregning: tidsbesparelse, kvalitet, risiko-reduksjon
Antakelser vs. fakta — hvordan skille dem
Sensitivitetsanalyse — hva hvis kostnaden dobler?
Beslutningstaker-persona: hva CFO vs. CIO vs. driftssjef faktisk spør om
Teknologier
ROI-rammeverk
Sensitivitetsanalyse
Stakeholder-mapping
Notion/Figma
Forutsetninger
ai-economics.
EU AI Act-risikoklassifisering
Alle
Klassifiser et system i riktig kategori og dokumenter hvorfor.
ons. 18. nov.90 min masterclass + lab
Dyp-dykk i EU AI Act: risikoklassifisering i praksis, dokumentasjonskrav for høyrisiko, og hvordan legge compliance inn som del av leveransen — ikke tillegg.
Hva du går ut med
Kan klassifisere en konkret AI-løsning etter AI Act artikkel 6
Kan skrive risk-management dokumentasjon som tilfredsstiller artikkel 9
Vet hva som kreves for logging og human oversight (art. 12 & 14)
Kan gjøre en conformity assessment-forberedelse
Hva du lærer
Risikoklassene: forbidden, high-risk, limited, minimal
Transparency obligations for generative AI (Art. 50)
Risk management system — art. 9
Data governance — art. 10
Human oversight — art. 14
Dokumentasjon — Annex IV
Teknologier
EU AI Act (Art. 6, 9, 10, 14, 50)
Annex IV-dokumentasjon
Risk register-maler
ISO/IEC 42001
Forutsetninger
responsible-ai.
AI-readiness assessment-metodikk
Shaper
Kartlegg om kunden faktisk er klar — eller bare snakker om AI.
søn. 25. okt.· foreløpig90 min masterclass + workshop
AI-readiness assessment: hvordan vurdere om en organisasjon er klar for AI-adopsjon, hvor hullene er, og hvilke grep som faktisk hjelper.
Hva du går ut med
Kan gjennomføre en readiness-assessment hos kunde
Vet hvordan score på 6 dimensjoner: strategi, data, verktøy, prosess, kultur, governance
Kan foreslå konkrete grep per modenhetsnivå
Har rammeverk for å rapportere til ledelse
Hva du lærer
Capgeminis AI Readiness-rammeverk
Gartner og MIT Sloan-modeller
Intervju-teknikk for ærlige svar
Scoring og gap-analyse
Hvordan unngå teater-assessment
Teknologier
Capgemini AI Readiness-rammeverk
Gartner AI Maturity
MIT Sloan AI Index
Notion-templates
Forutsetninger
business-case.
EU AI Act i praksis: DPIA og dokumentasjon
Shaper
Produsér dokumentasjonspakken før tilsynet banker på.
lør. 10. okt.· foreløpig90 min masterclass + case-arbeid
Praktisk AI Act-implementering for Shaper-sporet: ikke bare forstå loven, men faktisk rulle ut compliance-prosesser hos kunde.
Hva du går ut med
Kan lede en AI Act-compliance workshop hos kunde
Har mal for risk register og dokumentasjonspakke
Kan sette opp compliance-gates i leveranse-pipeline
Vet hvordan trene kundens team til å opprettholde compliance
Hva du lærer
Compliance som del av leveranseprosessen (ikke tillegg)
Risk register-mal og vedlikehold
Gate-based compliance-checklist
Sannsynlig audit-scenario og forberedelse
Teknologier
EU AI Act compliance-prosesser
ISO 42001
Risk register
Audit-prep
Forutsetninger
ai-act-risk, shaper-readiness.

Build

November–Desember 202610 kurs totalt

Agent-orkestrering med LangGraph
Alle
Bygg en agent som planlegger, bruker verktøy og håndterer tilstand.
ons. 2. des.90 min masterclass + 4 timer lab
Fra ett prompt til et agentisk system. Hvordan designe, bygge og drive agenter som faktisk utfører oppgaver mot eksterne systemer — med sporbarhet.
Hva du går ut med
Kan implementere en multi-step agent med verktøybruk
Forstår forskjellen mellom ReAct, Plan-and-execute og Hierarkisk orkestrering
Kan designe godkjenningspunkter og fallback-håndtering
Kan spore agent-beslutninger for audit
Hva du lærer
Agent-mønstre: ReAct, ReWOO, Plan-and-execute
Tool/function calling på tvers av providers
MCP (Model Context Protocol)
LangGraph, PydanticAI og sammenlignbare rammeverk
Godkjenningspunkter og human-in-the-loop
Observability for agentbeslutninger
Teknologier
LangGraph
Pydantic AI
Anthropic SDK (agents)
MCP
ReAct / ReWOO-patterns
Forutsetninger
llm-fundamentals, builder-multi-provider.
RAG-engineering og hybrid-søk
Alle
Hvordan finne riktig kontekst og levere forankrede svar.
ons. 16. des.90 min masterclass + 4 timer lab
RAG — retrieval-augmented generation. Fra enkel vector search til hybrid pipelines, re-ranking og graph-RAG. Det som faktisk funker i enterprise-data.
Hva du går ut med
Kan designe en RAG-pipeline basert på kundens dataformater
Vet hvordan velge embedding-modell og chunking-strategi
Kan måle retrieval-kvalitet med recall@k og MRR
Behersker hybrid søk (vector + BM25) og re-ranking
Hva du lærer
Embedding-valg og dimensjonalitet
Chunking-strategier: fixed, semantic, hierarchical
Vector databases: pgvector, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search
Hybrid retrieval og re-ranking
Graph RAG — når kunnskapsgraf slår vectors
Retrieval-evals: recall@k, MRR, nDCG
Teknologier
pgvector
Pinecone
Weaviate
Azure AI Search
Hybrid retrieval
Re-ranking (Cohere, Voyage)
Forutsetninger
llm-fundamentals.
Evaluering som disciplin
Alle
Golden sets, LLM-as-judge og hvorfor eval-rigg betyr alt.
ons. 13. jan.90 min masterclass + 2 timer lab
Evalueringskultur som håndverk. Fra ad-hoc smoke tests til regresjonssikre evals, golden sets og kalibrerte LLM-dommere.
Hva du går ut med
Kan bygge en eval-suite som kjører på hver PR
Vet hvordan kalibrere en LLM-as-judge mot menneskelige dommere
Kan vedlikeholde en golden set etter hvert som kravene flytter seg
Forstår falsk positiv-raten i egen evaluering
Hva du lærer
Rubrikker og scoring-manual
Golden set-curation og vedlikehold
LLM-as-judge: kalibrering og inter-rater reliability
Regresjons-eval i CI
Tracking eval-drift over tid
Teknologier
OpenAI Evals
Anthropic eval-rammeverk
Langfuse
LLM-as-judge
Golden sets i git
Forutsetninger
llm-fundamentals.
Production agent-patterns
Builder
Streaming, retries, circuit breakers — patterns som holder agenter levende i produksjon.
ons. 25. nov.· foreløpig90 min masterclass
Produksjonsmønstre for AI-tjenester: rate limits, retries, circuit breakers, idempotens, observability. Ikke forskjellig fra vanlig distribuert system — men LLM-er har egne quirks.
Hva du går ut med
Kan bygge en resilient LLM-tjeneste med retry/circuit-breaker
Forstår token-rate-limits og hvordan unngå dem
Kan designe idempotent calls med LLM-involvering
Vet hvordan håndtere provider-outages
Hva du lærer
Retry-strategier: exponential backoff, jitter, budget
Circuit breakers for LLM-calls
Idempotens i LLM-sammenheng
Rate limits: TPM, RPM og hvordan holde seg innenfor
Structured output-feilhåndtering
Teknologier
Retry / circuit breakers
OpenTelemetry
Sentry
Structured output (Zod/Pydantic)
Rate-limit handling
Forutsetninger
builder-multi-provider.
MCP-integrasjoner og custom server-design
Builder
Koble agenter til virksomhetsdata og -handlinger med Model Context Protocol.
tor. 10. des.· foreløpig90 min masterclass + 3 timer lab
Model Context Protocol (MCP): hvordan eksponere interne systemer for AI-agenter på en standardisert måte. Bygg egne MCP-servere og koble dem til klienter som Claude Desktop og egen stack.
Hva du går ut med
Kan bygge en MCP-server i Python eller TypeScript
Forstår protokoll-semantikken: resources, tools, prompts
Kan koble MCP-server mot interne API-er med auth
Vet hvordan teste MCP-server med Claude Desktop og eget verktøy
Hva du lærer
MCP-protokoll: JSON-RPC over stdio og http
Resources, tools, prompts — de tre primitivene
Auth-patterns for MCP
Testing og debugging
Distribusjonsstrategi internt
Teknologier
Model Context Protocol (MCP)
MCP-server SDK
JSON-RPC
Claude Desktop / Cursor som klient
Auth-patterns
Forutsetninger
agent-orchestration.
Eval-CI med golden sets i Git
Builder
Regression-test prompts og agenter — bryt bygget hvis kvaliteten faller.
tir. 15. des.· foreløpig90 min masterclass + lab
Evaluering i CI/CD-pipelinen. Hvordan kjøre evals på hver PR, stoppe regresjoner, og ha en release-gate for kvalitet.
Hva du går ut med
Kan sette opp eval-kjøring i GitHub Actions / Azure DevOps
Vet hvordan holde kostnader under kontroll i CI
Kan definere release-gates basert på eval-score
Har rapport-dashboard for eval-utvikling over tid
Hva du lærer
Cost-aware eval-scheduling
Flaky eval-håndtering
Parallell kjøring og caching
Release-gates og branch protection
Eval-dashboard-oppsett
Teknologier
GitHub Actions
Langfuse / LangSmith
Promptfoo
Release gates
Cost-aware scheduling
Forutsetninger
evaluation-discipline, builder-production-patterns.
Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge
Tuner
Design kvalitetsmål som overlever kontakt med virkeligheten.
søn. 20. des.· foreløpig90 min masterclass + 3 timer lab
Evaluering som fag for Tuner-sporet. Rubrikker, inter-rater reliability, LLM-as-judge-kalibrering — hvordan bygge evalueringsystem kunden stoler på.
Hva du går ut med
Kan skrive en eval-rubrikk med 85%+ inter-rater agreement
Kan kalibrere en LLM-judge mot menneskelige dommere
Vet hvordan detektere eval-drift
Kan presentere eval-resultater for ikke-tekniske
Hva du lærer
Rubrikk-design og iterasjon
Inter-rater reliability (Cohen's kappa, Fleiss')
LLM-as-judge: bias og kalibrering
Eval-drift og mitigering
Rapportering: charts som beslutningstakere forstår
Teknologier
LLM-as-judge
Cohen's / Fleiss' kappa
Rubrikk-design
Langfuse
Statistical evals
Forutsetninger
evaluation-discipline.
Vector DB trade-offs
Tuner
Velg rett vector-database for din data og workload — pgvector, Pinecone, Weaviate.
fre. 25. des.· foreløpig90 min masterclass + lab
Dyp-dykk i vektor-databaser: hvilken velger du når, hva er ytelses-trade-offs, og hvordan operere dem i produksjon.
Hva du går ut med
Kan velge riktig vector DB basert på data-volum og query-patterns
Forstår HNSW, IVF og andre indekseringsalgoritmer
Kan benchmarke vector DB-er for egen use case
Vet hvordan holde vector-index synkronisert med source-of-truth
Hva du lærer
HNSW vs. IVF vs. flat — tradeoffs
pgvector, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search, Qdrant — sammenligning
Hybrid search — sparse + dense
Re-indeksering og ytelse under drift
Cost og skalering
Teknologier
pgvector
Pinecone
Qdrant
Weaviate
HNSW / IVF
Hybrid search
Forutsetninger
rag-engineering.
Datasett-håndverk og labeling
Tuner
Bygg gylne datasett som faktisk lærer modellen — og kunden — noe.
tor. 10. des.· foreløpig90 min masterclass + lab
Modell-kvaliteten settes av dataene. Du lærer å designe gylne datasett, drive labeling-pipelines, kalibrere annotators, og iterere på data når evals viser hvor modellen feiler. Dette er det daglige håndverket i Tuner-rollen — og det som skiller en konsulent som forstår modellen fra en som bare bytter prompt.
Hva du går ut med
Designe et gyllent datasett som speiler reell kundebruk
Sette opp og kalibrere et team av annotators
Bruke active learning og hard-case mining til å forbedre modellen
Avdekke skjulte skjevheter og dekningshull i datasett
Hva du lærer
Datasett-design og statistisk dekning
Annotator-guidelines og inter-rater agreement
Active learning og uncertainty sampling
Hard-case mining fra produksjons-trafikk
Bias- og dekningsanalyse
Synthetic data — når og hvordan
Teknologier
Microsoft GraphRAG
Neo4j
Amazon Neptune
Entity extraction
Multi-hop queries
Forutsetninger
Felleskurset evaluation-discipline — du må kunne kjøre en eval-loop før du designer datasett.
Prosess-redesign med AI
Shaper
Kart eksisterende prosess, finn AI-leverage-punkter, redesign verdistrøm.
tir. 15. des.· foreløpig90 min masterclass + workshop
AI uten prosess gir fragmentert verdi. Du lærer å kartlegge en kundeprosess (BPMN-style), identifisere hvor AI faktisk gir leverage versus hvor den bare introduserer kompleksitet, og redesigne verdistrømmen slik at mennesker og AI komplementerer hverandre. Inkluderer reelle case fra norsk bank, energi og offentlig sektor.
Hva du går ut med
Kartlegge en eksisterende kundeprosess med strukturerte metoder
Identifisere AI-leverage-punkter med kvantifisert businesscase
Designe ny prosess som balanserer automatisering og menneskelig kontroll
Lede en redesign-workshop med kunde og fagfolk
Hva du lærer
BPMN-grunnlag og verdistrøm-mapping
Leverage-analyse: hvor AI faktisk gir gevinst
Mennesket-i-loopen-design og godkjenningspunkter
Tids- og kost-modellering før/etter
Endringsstrategier og rollovergang
Case-studier: bank, energi, offentlig
Teknologier
Celonis process mining
Miro / FigJam
BPMN
Service blueprints
Forutsetninger
Felleskurset business-case og diskovery-bolken som helhet.

Operate

Januar–Februar 20279 kurs totalt

GenAIOps og observability
Alle
Gi innsikt i hva som skjer i produksjon — og fang feilene før kunden.
ons. 27. jan.90 min masterclass + lab
GenAI Ops som disiplin: logging, tracing, monitoring, alerting for AI-tjenester. Det alle ML-teams har slitt med i ti år, men med LLM-specifikke knotter.
Hva du går ut med
Kan sette opp distribuert tracing for en LLM-chain
Har alert-regler for typiske LLM-failure modes
Kan analysere token-drift og detektere modell-regresjon
Vet hvordan svare på produksjonshendelser som involverer LLM
Hva du lærer
LLM-observability: Langfuse, LangSmith, Arize, Helicone
OpenTelemetry for AI-tjenester
Cost- og latency-dashboards
Prompt-drift og modell-drift-deteksjon
Incident response for LLM-feil
Teknologier
Langfuse
LangSmith
Arize
Helicone
OpenTelemetry
Grafana
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Kost-kontroll og model routing
Alle
Send riktig forespørsel til riktig modell. Reduser kost uten å miste kvalitet.
ons. 10. feb.90 min masterclass
Kostnadsstyring av AI-tjenester. Hvordan holde budsjettet når trafikken øker og modellene blir dyrere.
Hva du går ut med
Kan bygge kostnads-dashboard for en AI-tjeneste
Vet hvordan sette per-bruker og per-tenant budgets
Kan implementere prompt caching og batch-pricing
Har strategi for model routing mellom billige/dyre modeller
Hva du lærer
FinOps for AI-tjenester
Prompt caching-patterns
Batch-pricing og async-workflows
Model routing og tiering
Per-tenant budgets og throttling
Teknologier
Anthropic prompt caching
Batch API
Model routing
Redis / Valkey
Per-tenant budgets
Forutsetninger
ai-economics, genaiops.
Sikkerhet: prompt injection og STRIDE
Alle
Trusselmodeller en agentløsning som om en motstander prøver å ødelegge den.
ons. 24. feb.90 min masterclass + threat modeling workshop
Sikkerhet for AI-tjenester: STRIDE-basert threat modeling, prompt injection-forsvar, data exfiltration og modell-supply-chain.
Hva du går ut med
Kan gjennomføre STRIDE-threat modeling for en AI-tjeneste
Forstår prompt injection, jailbreak og data exfiltration
Kjenner OWASP LLM Top 10
Kan designe forsvarsmekanismer i lag
Hva du lærer
STRIDE for LLM-tjenester
Prompt injection: direct, indirect, multimodal
OWASP LLM Top 10
Model supply chain (registries, dependencies)
Red-teaming AI-tjenester
Teknologier
STRIDE threat modeling
OWASP LLM Top 10
Prompt injection defense
Red-teaming verktøy
Lakera Guard
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Semantic cache og prompt-cache-strategier
Builder
Spar 30–80 % av token-kost uten å miste kvalitet.
man. 25. jan.· foreløpig90 min masterclass + lab
Caching-strategier for LLM-tjenester: prompt cache, semantisk cache, response cache. Hva du cacher, hvor og hvordan.
Hva du går ut med
Kan designe cache-lag for en LLM-tjeneste
Forstår forskjellen på prompt cache (provider) og egen cache
Kan implementere semantisk cache med vector lookup
Vet hvordan måle cache hit rate og kvalitet
Hva du lærer
Prompt cache hos Anthropic og OpenAI
Egen cache med Redis/Valkey
Semantisk cache: embedding + similarity threshold
Cache invalidering-strategier
Cost/quality-trade-offs
Teknologier
Anthropic prompt cache
OpenAI prompt caching
Redis / Valkey
Semantic cache (embeddings)
Forutsetninger
builder-production-patterns.
Azure-deployment for norske kunder
Builder
Sky-arkitektur som tilfredsstiller norske datakrav — og som du kan forsvare i sikkerhetskomité.
ons. 10. feb.· foreløpig90 min masterclass + Bicep-lab
Azure dominerer Capgemini Norges leveranser. Du lærer hvordan du arkitekterer AI-løsninger som respekterer norsk datasuverenitet — region-valg, BYOK-mønstre, Private Endpoints — og hvordan du argumenterer for skyvalg overfor sikkerhetsbevisste kunder i finans, energi og offentlig sektor.
Hva du går ut med
Velge riktig Azure-region for norske kundedata
Sette opp Azure OpenAI / AI Foundry med Private Endpoints
Implementere BYOK-mønster med Azure Key Vault
Argumentere for sky-arkitektur i sikkerhetskomité
Hva du lærer
Azure North Europe vs. Sverige Central — datalagring og residens
Azure OpenAI / AI Foundry-arkitektur
Private Endpoints og VNet-isolasjon
BYOK med Azure Key Vault, dobbel-kryptering
DPA-er, GDPR og residens-krav
Bicep / Terraform for AI-infra
Teknologier
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Google Vertex AI
Bicep
Terraform
Container Apps / Fargate / Cloud Run
Forutsetninger
Grunnleggende Azure-kjennskap (subscription, resource group, RBAC).
Fine-tuning og distillation
Tuner
Når det lønner seg å trene, og når du bare skal la være.
man. 15. feb.· foreløpig90 min masterclass + lab
Fine-tuning: når lønner det seg, hvilke modeller, hvilken data. Fra LoRA til full fine-tune — og hvorfor RAG ofte er bedre.
Hva du går ut med
Kan vurdere om fine-tuning er riktig tiltak
Kan gjennomføre LoRA fine-tuning på åpen modell
Forstår data-krav og evaluering etter fine-tuning
Kjenner kostnads- og vedlikeholds-trade-offs
Hva du lærer
Når RAG > fine-tuning
LoRA, QLoRA, full fine-tune
Data-curation for fine-tuning
Evaluering: overfit, distributional shift
Modell-management etter fine-tune
Teknologier
LoRA / QLoRA
Llama 3.1+
Anthropic / OpenAI fine-tune API
Modal / RunPod
Hugging Face
Forutsetninger
rag-engineering, evaluation-discipline.
Strukturert utdata i produksjon
Tuner
Function calling, schema-validering og output-tvang — slik at modellen passer inn i resten av systemet.
lør. 20. feb.· foreløpig90 min masterclass + lab
I produksjon må modell-output passe inn i etterfølgende systemer. Du lærer å tvinge frem strukturert output via function calling og JSON Schema, hvordan du validerer og retrier når parsing feiler, og hvordan du logger feilrater så du kan iterere. Et tema som dukker opp i nesten hver kunde-leveranse.
Hva du går ut med
Designe robuste schemas for AI-integrasjoner mot kundens systemer
Implementere function calling på tvers av providers (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI)
Bygge retry- og fallback-logikk som ikke skjuler feil
Logge og analysere strukturerte output-feilrater i produksjon
Hva du lærer
JSON Schema og Pydantic for AI-output
Tool calling / function calling — provider-forskjeller
Constrained decoding og guidance-mønstre
Output-validering og retry-strategier
Streaming kombinert med strukturert output
Observability for output-feil
Teknologier
PostgreSQL
Snowflake
BigQuery
Read-only sandbox-execution
DSPy / structured prompting
Forutsetninger
Praktisk LLM-erfaring fra Build-bolken.
AI deployment og infrastruktur som kode
Builder
Fra notebook til produksjon — bygg infrastrukturen AI-løsningen din faktisk lever i.
tor. 25. feb.· foreløpig2 × 3 timer (teori + hands-on lab)
Mange AI-prosjekter stopper i Jupyter-notebooks. Dette kurset handler om hva som skjer etter – når løsningen skal leve i produksjon, håndtere ekte brukere og tåle kravene til sikkerhet, kostnadskontroll og oppetid som Capgemini stiller til leveranser. Du lærer å provisjonere Azure-infrastruktur med kode (IaC) fremfor å klikke i portalen, koble opp CI/CD-pipelines som automatisk bygger og deployer AI-modeller, og bruke managed identity og private endpoints slik at hemmeligheter aldri eksponeres. Resultatet: du kan gå fra «det fungerer på min maskin» til en repeterbar, auditbar og skalerbar deploy-prosess – og argumentere faglig for arkitekturvalg overfor kunder og technical architects.
Hva du går ut med
Provisjonere Azure AI-ressurser (Azure OpenAI, AI Search, App Service) med Bicep eller Terraform og committe infrastrukturen til Git
Sette opp CI/CD-pipeline i GitHub Actions som bygger Docker-image, kjører tester og deployer til Azure uten manuelle steg
Bruke managed identity og private endpoints så API-nøkler og connection strings aldri ligger i kode eller miljøvariabler
Gjennomføre blue-green eller canary-deploy for å rulle ut nye modellversjoner uten nedetid
Dimensjonere og forsvare infrastrukturvalg (SKU, region, nettverksisolasjon, kostnad) i en teknisk review med kunde
Hva du lærer
IaC-grunnlag: Bicep vs. Terraform — likheter, forskjeller og når du velger hva
Azure AI-ressurser som kode: Azure OpenAI, Cognitive Services, AI Search, App Service / Container Apps
CI/CD med GitHub Actions: build → test → deploy-pipeline for AI-løsninger
Blue-green deployment og feature flags for trygge modelloppgraderinger
Nettverksisolasjon: private endpoints, VNet-integration og managed identity i praksis
Infrastructure Review: presentere og forsvare arkitekturvalg for teknisk publikum
Teknologier
Kubernetes
ArgoCD / Flux (GitOps)
Terraform
Helm
Sealed Secrets
Forutsetninger
Fullført «Azure deploy for norske kunder» (builder-azure-deploy-norge). Grunnleggende Git og terminal-komfort forutsettes.
AI-rollout og lansering
Shaper
Slik tar du en AI-leveranse fra ferdig til faktisk i bruk
ons. 10. feb.· foreløpig90 min masterclass + caseøvelse
Shaper-fokus i Ship-fasen: rollout-strategi for AI-løsninger. Phased deployment, A/B-testing av AI-features, GO/NO-GO-kriterier, og kommunikasjon ved kvalitetshendelser. Lanseringen er ofte der AI-prosjekter fortsatt feiler — selv etter teknisk vellykket build.
Hva du går ut med
Kan designe en phased rollout-plan for en AI-leveranse
Vet hvordan måle suksess i en AI-launch — utover «den er ute»
Kan kommunisere ved kvalitetshendelser uten å miste tillit
Kan utforme GO/NO-GO-kriterier for AI-lansering
Hva du lærer
Phased rollout-mønstre: canary, dark launch, percentage rollout
A/B-testing av AI-features (med eval-er som baseline)
GO/NO-GO-kriterier for AI-launch — beslutningsrammer
Rollback-strategier og «kill switch»
Lanseringskommunikasjon: internt vs. eksternt
Håndtering av «AI gjorde noe rart»-hendelser
Teknologier
Feature flags (LaunchDarkly, Unleash)
A/B-testing
Statsig
Canary / blue-green deploy
Forutsetninger
Forutsetter forståelse av AI-leveranseprosessen — tas etter Build-fasen.

Adopt

Mars–April 20278 kurs totalt

Endringsledelse (Prosci ADKAR)
Alle
Fem steg brukere må gjennom for at de faktisk skal bruke løsningen.
ons. 10. mars90 min masterclass + workshop
Endringsledelse spesifikt for AI-innføringer. Hvorfor folk sier nei til AI og hva som faktisk funker.
Hva du går ut med
Kan designe en change-plan for en AI-innføring
Kjenner Prosci ADKAR og Kotter 8 step
Kan håndtere de 3 vanligste motstands-mønstrene
Har kommunikasjons-mal for ulike målgrupper
Hva du lærer
Prosci ADKAR-rammeverket
Kotter 8 step change
Spesifikk AI-resistance: frykt for jobb, kvalitet, kontroll
Kommunikasjons-strategi per persona
Adopsjonsmåling over tid
Teknologier
Prosci ADKAR
Kotter 8 step
Stakeholder-mapping
Adopsjons-metrikker
Forutsetninger
shaper-process-redesign.
Brukerforskning og adopsjonsmetrikker
Alle
Hvordan måle om løsningen skaper opplevd verdi — ikke bare innlogget.
ons. 24. mars90 min masterclass + workshop
Brukerforskning for AI-produkter: hvordan teste om løsningen faktisk hjelper, ikke bare om den funker.
Hva du går ut med
Kan designe en user research-studie for AI-løsning
Vet hva du spør om og hva du ikke spør om
Kan tolke kvalitative data uten confirmation bias
Kan iterere løsningen basert på innsikt
Hva du lærer
Diskusjonsguider for AI-produkter
Observasjons-protokoller
Tematisk analyse
Tenkte-høyt-sesjoner med AI
Særlige fallgruver: novelty effect, social desirability
Teknologier
Diskusjonsguider
Tematisk analyse
Dovetail / Notion
User interview-protokoller
Forutsetninger
Ingen.
Handover og driftovertagelse
Alle
Overgi en løsning slik at kunden driver den videre uten deg.
ons. 7. apr.90 min masterclass + workshop
Overtakelse fra leveranse til drift hos kunde. Hvordan lage en overtakelse som faktisk overtas.
Hva du går ut med
Kan utarbeide en handover-pakke som overlever overtakelsen
Vet hva som må være skriftlig og hva som må være mennesker
Kan lede kunnskapsoverføring til kundens team
Kan avslutte et oppdrag ryddig
Hva du lærer
Handover-pakkens 7 elementer
Runbook-skriving
Kunnskapsoverføring som ikke er dokumentasjon
On-call og eskalerings-avtaler
Avslutnings-ritualer
Teknologier
Run-books
On-call setup (PagerDuty / Opsgenie)
Knowledge-transfer-formater
Notion / Confluence
Forutsetninger
Ingen.
Data governance for AI: lineage og consent
Tuner
Hold rede på hvem som eier hvilke data og hva de kan brukes til.
tor. 25. mars· foreløpig90 min masterclass
AI governance på enterprise-skala: policier, review-prosesser, model registry, AI audit.
Hva du går ut med
Kan sette opp model registry med metadata-krav
Vet hvordan bygge review-gates i AI-leveranse
Kjenner AI-audit-krav fra ISO 42001
Kan skrive governance-policier
Hva du lærer
ISO 42001 og NIST AI RMF
Model registry-verktøy
Review gates og approval-workflows
AI-policy-design
Audit-spor og rapportering
Teknologier
ISO 42001
NIST AI RMF
Model registry (MLflow, W&B)
Audit-spor
Review-workflows
Forutsetninger
ai-act-risk.
Executive communication for AI-initiativer
Shaper
Snakk AI til ledelsen uten å tape dem.
lør. 10. apr.· foreløpig90 min masterclass + øvelse
Kommunikasjon til toppledelse: hvordan presentere AI-initiativer på en måte CEO, CFO og CIO faktisk hører.
Hva du går ut med
Kan lage 5-sliders executive deck som selges inn på 15 minutter
Behersker Minto Pyramid Principle
Kan håndtere vanskelige spørsmål uten å rygge
Vet hva CFO vs. CIO faktisk bryr seg om
Hva du lærer
Minto Pyramid Principle
Executive summary-skriving
Data-drevet argumentasjon
Håndtering av kritiske spørsmål
Persona-differensiert budskap
Teknologier
Minto Pyramid
Executive briefing-rammeverk
Slide-design
Data storytelling
Forutsetninger
business-case.
Workshop-facilitering for AI-transformation
Shaper
Led en workshop som går fra abstrakt problem til konkret plan.
tor. 15. apr.· foreløpig90 min masterclass + workshop-øvelse
Fasilitering av strategiske AI-workshops. Fra design av agenda til psykologisk trygghet i rommet.
Hva du går ut med
Kan designe en ett-dags AI-strategy-workshop
Vet hvordan skape psykologisk trygghet i nytt rom
Kjenner 10 kjerne-fasilliteringsmønstre
Kan håndtere dominante stemmer og stille rom
Hva du lærer
Workshop-design og timing
Energi-styring gjennom dagen
Liberating Structures-teknikker
Deltaker-aktivering
Resultat-syntese
Teknologier
Liberating Structures
Miro / FigJam
Workshop-design-mønstre
Action-Reflection-cycle
Forutsetninger
Ingen.
Modell- og data-drift i drift
Tuner
Hold AI-kvaliteten oppe når modellen er ute hos brukerne
tir. 20. apr.· foreløpig90 min masterclass + dashboard-lab
Tuner-fokus i Adopt-fasen: kontinuerlig kvalitetsovervåkning. Hva som drifter (input-distribusjon, modell-svar, brukernes oppførsel), og hvordan oppdage det før det skader brukeropplevelsen.
Hva du går ut med
Kan sette opp drift-detection for en LLM-tjeneste i drift
Vet forskjellen mellom data drift, concept drift og prediction drift
Kan bygge alert-flow som fanger drift før det skader brukerne
Kan kalibrere terskler så alert-fatigue unngås
Hva du lærer
Drift-typer: data, concept, prediction
Statistiske tester for drift (KS, KL-divergens, populasjonsstabilitet)
LLM-spesifikke drift-mønstre (output-distribusjon, latency, refusal-rate)
Online eval-er (LLM-as-judge kjørende i prod)
Alert-fatigue og kalibrering av terskler
Re-baselining etter forventet drift
Teknologier
Evidently AI
Langfuse
Arize
Kolmogorov-Smirnov / KL-divergens
Online evals
Forutsetninger
Forutsetter `evaluation-discipline` og `tuner-evaluation-craft`.
Brukerfeedback og instrumentation
Builder
Bygg AI-systemer som lærer hvordan de faktisk brukes
søn. 25. apr.· foreløpig90 min masterclass + lab
Adopt-fasen handler om at AI-systemet faktisk blir brukt. Som Builder må du bygge inn feedback-mekanismer slik at vi vet om systemet hjelper. Eksplisitt feedback (tommel, kommentar) og implisitt (retry, abandonment) gir til sammen et fullstendig bilde.
Hva du går ut med
Kan instrumentere et AI-system med brukerfeedback-flows (tommel opp/ned, kommentarer)
Kan velge metrikker som faktisk korrelerer med brukerverdi
Vet hvordan koble in-app-feedback til evals i produksjon
Kan unngå feedback-shaming og bygge tillit til feedback-mekanismen
Hva du lærer
Eksplisitt feedback (tommel, rating, kommentar) vs implisitt (klikk, retry-rate, abandonment)
Telemetry-design for AI-tjenester
Sentiment-tagging av brukerinput
Datapunkter som forteller om AI-svaret var nyttig
Cohort-analyse over tid
Kobling fra feedback til eval-pipeline (golden set-utvidelse)
Teknologier
Langfuse
PostHog / Amplitude
Tommel-feedback-mønstre
Sentiment-tagging
Forutsetninger
Forutsetter `builder-production-patterns` og `genaiops`.

Graduate

Mai–Juni 20274 kurs totalt

Portefølje-kurasjon og synlighet
Alle
Vis arbeidet du har gjort, så kundene kjenner deg igjen.
ons. 21. apr.90 min masterclass
Hvordan presentere egen portefølje for graduation-jury og fremtidige kunder. Utvelgelse, formulering, narrativ.
Hva du går ut med
Har offentlig portefølje klar til graduation
Kan velge de 3 sterkeste leveransene og formulere dem
Har demo-video, sanitized case-studie og artikkel
Vet hvordan portefølje brukes i salgssamtale
Hva du lærer
Narrativet bak en leveranse
Sanitize case studies uten å miste substans
Demo-video: manus og redigering
Personal branding-grunnmur
Teknologier
GitHub Pages / personlig portfolio
Loom
Demo-videoredigering
Case study-mal
Forutsetninger
Ingen.
Muntlig forsvar og pitch-håndverk
Alle
Pitch løsningen din på tre minutter. Forsvar den i femten.
ons. 5. mai90 min masterclass + mock jury
Muntlig forsvar av egen leveranse foran jury. Jury-øvelse med feedback.
Hva du går ut med
Kan presentere egen leveranse i 15 minutter for jury
Håndterer kritiske spørsmål uten å rygge
Vet hva juryen ser etter
Kan gi og motta tilbakemelding konstruktivt
Hva du lærer
Presentasjons-struktur for jury-setting
Spørsmålshåndtering under press
Kroppsspråk og stemme
Mock jury-øvelser
Teknologier
Jury-presentasjon-formater
Q&A under press
Demo-fallback-strategier
Forutsetninger
portfolio-curation.
Alliance-case sluttføring
Alle
Samle alle Ignite Loop-elementer i én fullverdig kundeleveranse.
ons. 19. mai90 min masterclass + kundeøvelse
Avslutte Alliance-caset med kunde: fra levering til handover til kundens ansatte, og hvordan styrke relasjonen videre.
Hva du går ut med
Kan lede en Alliance-handover-samtale
Har avtalt oppfølging/oppskalering med kunde
Kjenner non-poach-avtalens virkeområde
Har planlagt egen oppfølgings-rytme etter graduation
Hva du lærer
Handover for Alliance-par
Oppskalerings-samtalen
Non-poach-avtalen i praksis
Oppfølgings-rytme
Teknologier
Handover-pakke
Oppskalering-samtale-mønstre
Non-poach-avtaler
Forutsetninger
handover.
Norsk sektor-rådgivning
Shaper
Bransje-spesifikk advisory for bank, energi og offentlig sektor — der norske konsulenter faktisk leverer.
tir. 25. mai· foreløpig90 min masterclass + sektor-case
Norsk konsulenthverdag preges av tre store sektorer: bank/finans (Finanstilsynet, IKT-forskrift), energi (NVE, kraftberedskap), og offentlig sektor (DOFFIN, GDPR, NSM Grunnprinsipper). Hver har egne compliance-regimer og kjøpsmønstre. Du velger én sektor som hovedfokus og lærer å levere troverdig rådgivning der.
Hva du går ut med
Forstå anskaffelses- og leverandørmønster i valgt sektor
Navigere sektor-spesifikt regulatorisk landskap
Bygge kundereferanser og portefølje rettet mot sektoren
Lede en discovery-workshop med sektor-vokabular og koder
Hva du lærer
Bank/finans: Finanstilsynet, IKT-forskrift, Open Banking, AML
Energi: NVE, kraftberedskap, OT/IT-sikkerhet, smart grid
Offentlig sektor: DOFFIN, GDPR-DPIA, NSM Grunnprinsipper, Felleskomponenter
Beslutningsprosesser og budsjett-sykluser per sektor
Kundereferanser og portefølje-strategi
Sektor-spesifikt språk og kjøpsadferd
Teknologier
Sektor-spesifikk regulering (Finanstilsynet, NVE, NSM)
DOFFIN
GDPR
Sektor case studies
Forutsetninger
Erfaring med discovery-fasen og change management. Velg sektor før kurset starter.

Formatene i programmet

Et Ignite-år veksler mellom seks formater. Kjernen er kursene — 42 av dem — levert via masterclass og supplert med dojo, frontier-lunsj, lab-helger og de store felles samlingene som starter og avslutter kullet.

18× / år
Masterclass
Rytme
Annenhver onsdag, 15:00–16:30 (90 min, dagtid)
Formål
Primærleveransen av curriculum. Ett masterclass dekker ett kurs — instruktør går dypt i tema, demo av kode/metode, Q&A. Alle masterclasses tas opp.
Deltakelse
Obligatorisk for målgruppen (alle for felleskurs, spor-spesifikk for sporkurs)
10× / år
Dojo
Rytme
Én torsdag per måned, 15:00–16:30 (90 min, sen ettermiddag)
Formål
Refleksjons-sirkel. Ignitere deler konkrete case fra kundearbeid — ingen slides, bare fortellinger og tilbakemeldinger. Her bygges peer-læringen som gjør programmet.
Deltakelse
Obligatorisk for alle Ignitere
10× / år
Frontier Friday
Rytme
Første fredag i måneden, lunsj 11:00–12:00 (60 min)
Formål
En Igniter eller gjest plukker et frontier-paper, en ny modell-release eller en kontroversiell AI-diskurs og leder 15 min innledning + debatt. Holder oss i front av feltet.
Deltakelse
Valgfri for Ignitere, åpen for hele Capgemini Norge
4× / år
Lab-helg
Rytme
To helger per år (lørdag–søndag), tidlig sept + februar
Formål
Intensiv build-økt. Små team jobber på et reelt kunde-scenario uten kundetrykk — trygg øvelse i produksjonsdisciplin. Eksempelet blir ofte en Ignite Loop-runde komplett med evals og adopsjonsmål.
Deltakelse
Obligatorisk for alle Ignitere
2× / år
Felles samlinger
Rytme
Onboarding i september, Graduation i juni — to dager hver
Formål
De to store dragebåtene i programmet. Onboarding setter tonen: onboarding, Ignite Loop-intro, sporvalg og team-bygging. Graduation markerer avslutningen med pitches til kundepanel, sertifiseringsseremoni og Alliance-partnere invitert.
Deltakelse
Obligatorisk for alle
38× / år
Kurs
Rytme
Gjennom hele året — 20 felleskurs + 7–8 sporkurs per retning
Formål
Programmets faglige kjerne. Hvert kurs har pensum, video-opptak og øvelser, og leveres gjennom et tilhørende masterclass. 20 felleskurs tas av alle, sporkursene gir dybde i Builder, Tuner eller Shaper (7–8 kurs per spor).
Deltakelse
Obligatorisk for målgruppen (alle for felleskurs, spor-spesifikt for sporkurs)

Neste steg

Slik leverer vi

Hvert kurs bygger systematisk kompetanse — fra grunnleggende AI-mekanikk til leveranseklare AI-systemer i produksjon.

Se kursene

Hele kurskatalogen

Responsible AI og Ignite-kodeks

LLM-grunnmur og prompt-patterns

Team-arbeid og DoR/DoD for AI

AI-assistert utvikling: Claude Code, Cursor og agentisk IDE

Multi-provider stack: Anthropic, Azure, AWS

Kurs i Presentasjonsteknikk

AI-økonomi og FinOps

Business case for AI-initiativ

EU AI Act-risikoklassifisering

AI-readiness assessment-metodikk

EU AI Act i praksis: DPIA og dokumentasjon

Agent-orkestrering med LangGraph

RAG-engineering og hybrid-søk

Evaluering som disciplin

Production agent-patterns

MCP-integrasjoner og custom server-design

Eval-CI med golden sets i Git

Evaluation-håndverk: rubrikker og LLM-as-judge

Vector DB trade-offs

Datasett-håndverk og labeling

Prosess-redesign med AI

GenAIOps og observability

Kost-kontroll og model routing

Sikkerhet: prompt injection og STRIDE

Semantic cache og prompt-cache-strategier

Azure-deployment for norske kunder

Fine-tuning og distillation

Strukturert utdata i produksjon

AI deployment og infrastruktur som kode

AI-rollout og lansering

Endringsledelse (Prosci ADKAR)

Brukerforskning og adopsjonsmetrikker

Handover og driftovertagelse

Data governance for AI: lineage og consent

Executive communication for AI-initiativer

Workshop-facilitering for AI-transformation

Modell- og data-drift i drift

Brukerfeedback og instrumentation

Portefølje-kurasjon og synlighet

Muntlig forsvar og pitch-håndverk

Alliance-case sluttføring

Norsk sektor-rådgivning

Formatene i programmet

Masterclass

Dojo

Frontier Friday

Lab-helg

Felles samlinger

Kurs

Slik leverer vi