Minor Data & AI: leren van échte opdrachten

Data-analyse, machine learning en slimme voorspellingen: geen verre toekomstbeelden meer, maar vaardigheden waar derdejaarsstudenten Informatica bij Hogeschool Inholland Haarlem nu al mee aan de slag gaan. In de minor Data & AI werken zo’n vijftig studenten in teams aan uitdagende opdrachten van echte opdrachtgevers. “Een unieke kans om AI niet alleen te begrijpen, maar direct in de praktijk toe te passen”, zegt docent  Data & AI en coördinator Annemarie Burger bij de opleiding Informatica.

De minor biedt studenten praktijkervaring in AI en data science. Ze krijgen verschillende datasets, zoeken naar patronen en trainen AI-modellen om voorspellingen te doen. De opdrachten komen uit uiteenlopende sectoren: van lectoraten die zich richten op complexe maatschappelijke vraagstukken, zoals Data Driven Smart Society, tot bedrijven die AI willen inzetten voor concrete toepassingen.

De projecten variëren dus van wetenschappelijk onderzoek tot praktische bedrijfsoplossingen. “Startups en mkb’s hebben vaak veel data, maar missen de expertise om er écht iets mee te doen. Onze studenten helpen hen daarbij”, zegt Annemarie. “Anderen duiken in onderzoeksvragen die nieuwe inzichten kunnen opleveren, bijvoorbeeld in de medische sector. Zo leren ze niet alleen AI-technieken, maar vooral hoe ze die in verschillende contexten kunnen toepassen.”

Sales & voorspellingen voor SAIL
Student Sem voert met zijn team een opdracht uit voor SAIL Amsterdam. Ze ontwikkelen een AI-model dat voorspelt of een aanvraag voor een hospitalitypakket leidt tot een boeking. Sem: "Bedrijven kunnen bij SAIL arrangementen boeken voor evenementen op de Tall Ships, zoals diners of netwerkborrels. Wij analyseren historische data om te ontdekken welke aanvragen uiteindelijk resulteren in een definitieve boeking." Pittig, want de studenten hebben zich nog niet eerder met AI beziggehouden. “Maar de lessen eromheen, waaronder Computer Vision en Data Mining and Statistics geven ons precies de kennis die we nodig hebben.”

Sem vindt een project met zo’n grote partij als SAIL ontzettend leerzaam. “Behalve hoe AI werkt, ontdek je ook hoe je klantverwachtingen managet en helder communiceert. Het contact verloopt soepel, we schakelen snel en direct via WhatsApp en zijn zelfs op hun kantoor in de haven geweest.” De grootste uitdaging? “De dataset doorgronden en uitvinden welke variabelen echt invloed hebben op het boekingsgedrag. Dat blijkt complexer dan gedacht.”

Multiple Sclerose detecteren
Faizan en Roozbeh bouwen aan een AI-model om Multiple Sclerose op te sporen via bloedtestfoto’s. Dit doen ze in opdracht van RR Mechatronics en een ziekenhuis in Southampton. Behoorlijk baanbrekend, want er bestaat nog geen goed AI-model voor dit probleem. “Als het ons lukt, kan het misschien daadwerkelijk worden ingezet”, zegt Faizan enthousiast. “Het besef dat we met AI zo’n impact kunnen maken, motiveert enorm.”

Maar het is niet zomaar een klus. “Het trainen van een model om subtiele afwijkingen te herkennen, is allesbehalve eenvoudig”, zegt Roozbeh met klem. “We moeten data zorgvuldig opschonen en de juiste technieken kiezen.” Toch ziet hij juist daar de meerwaarde in. “Theorie is nuttig, maar door een praktijkproject groei je tien keer sneller. Onze leercurve is ‘through the roof!’”

Data inzetten voor duurzame menstruatie
Voor Moodies Undies, een merk voor duurzaam menstruatie- en incontinentieondergoed, gingen studenten aan de slag met weer een compleet andere opdracht: het onderzoeken van klantdata om koopgedrag beter te begrijpen. Oprichter Claire van Beek is enthousiast over de samenwerking. “’Onze’ studenten onderzoeken hoe vaak klanten terugkomen, wat hun klantreis is en welke producten ze kopen. Zo kunnen we gerichter inspelen op klantbehoeften.”

Claire betrekt al langer studenten van Inholland bij haar bedrijf, vooral vanuit de Creative Business-opleiding, maar vindt de inzet met IT-studenten erg waardevol. “Deze groep vertaalt analyses naar bruikbare adviezen en komt met nieuwe inzichten waar we zeker iets aan hebben.” Extra leuk vindt ze dat een groep mannelijke studenten zich hierop stort. “Dat helpt taboes te doorbreken - menstruatie en incontinentie gaan tenslotte iederéén aan.”

Ervaring voor later
Wat maakt de minor Data & AI zo de moeite waard? “Studenten pakken uitdagende vraagstukken op en moeten zélf oplossingen zoeken. Ik heb de antwoorden ook niet”, benadrukt docent Annemarie. “Juist die zelfstandigheid en zelfredzaamheid zijn geweldige leerpunten.” Sommige projecten bouwen voort op bestaand onderzoek, andere verkennen compleet nieuwe terreinen, zoals het detecteren van MS via bloedmonsters. “Hoe bijzonder is dat: studenten staan hier aan de basis van mogelijke wetenschappelijke doorbraken!” Bovendien biedt AI-ervaring hen een sterke positie op de arbeidsmarkt. “Dit is hun eerste volwaardige AI-project, en die kennis nemen ze straks overal mee naartoe.”