Training Mojo

Mojo is een relatief nieuwe programmeertaal die ontwikkeld is om de kracht van lage-level talen zoals C++ en Rust te combineren met de gebruiksvriendelijkheid van Python. De taal is ontworpen met als doel om programmeurs een snellere en efficiëntere manier te bieden om high-performance toepassingen te bouwen, met name in het domein van AI en machine learning. Mojo biedt ondersteuning voor geavanceerde optimalisaties, compileertijd checks en native performance, terwijl het tegelijk een herkenbare Python-achtige syntax hanteert. Dit maakt Mojo bijzonder toegankelijk voor ontwikkelaars die al vertrouwd zijn met Python, maar tegelijkertijd geschikt voor de bouw van kritieke, prestatiegevoelige toepassingen.

De relevantie van Mojo groeit snel. In de wereld van AI en data science is er steeds meer behoefte aan tools die zowel flexibel als razendsnel zijn. Waar Python traditioneel wordt gebruikt voor prototyping, maar tekortschiet in snelheid, kan Mojo hetzelfde gebruiksgemak bieden terwijl het native code draait die vergelijkbaar is met C++. Daarmee is het een krachtige aanvulling op het arsenaal van data scientists, machine learning engineers en softwareontwikkelaars.

Tijdens de training Mojo worden deelnemers stap voor stap meegenomen in de fundamentele concepten van Mojo. De training start met een heldere uitleg van de basisstructuur en syntax van de taal. Vervolgens wordt ingegaan op variabelen, functies, types, control flow en modules. Uniek aan deze training is de praktijkgerichte opzet: deelnemers passen elke module direct toe in kleine programmeeroefeningen, die uiteindelijk leiden tot het zelfstandig bouwen van een werkend mini-project.

Een belangrijk onderdeel van deze basistraining is de integratie van een realistische casus. Hierin werk je aan het opzetten van een eenvoudige AI-module, bijvoorbeeld een mini-machine-learning model of een dataverwerkingsscript, waarin je de kracht van Mojo ervaart. Je leert niet alleen de taal gebruiken, maar ook hoe je Mojo effectief inzet in een context waar snelheid, controle en betrouwbaarheid van belang zijn.

De directe toepasbaarheid van deze training zit in het feit dat je na afloop in staat bent om zelfstandig eenvoudige toepassingen te bouwen in Mojo en de taal te gebruiken in combinatie met andere tools zoals Python, Jupyter Notebooks en het Modular platform. Of je nu een AI-engineer, data-analist of ontwikkelaar bent die nieuwe technologie wil verkennen: deze training legt een solide basis om met Mojo aan de slag te gaan in de praktijk.

Cursus Mojo

Mojo is een krachtige nieuwe programmeertaal die de snelheid van C++ combineert met de eenvoud van Python. In de cursus Mojo leer je de basisprincipes van de taal, inclusief de syntax, controlestructuren en typegebruik. Je werkt hands-on aan oefeningen en een praktijkcasus om de taal direct in te zetten voor AI-gerelateerde toepassingen. Dankzij de praktische insteek van de cursus ben je na afloop in staat om zelf eenvoudige toepassingen te ontwikkelen in Mojo en deze te integreren in jouw bestaande werkprocessen.

Bedrijfstraining Mojo

Wil je Mojo op de juiste manier gaan gebruiken in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training Mojo komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie tot Mojo en de ontwikkelomgeving
• • Positionering van Mojo t.o.v. Python, Rust en C++
  • Doelgroepen en toepassingsgebieden (AI, ML, HPC, embedded)
  • Werken met het Modular SDK en Jupyter Notebooks
  • Opzetten van de Mojo-ontwikkelomgeving en eerste script
• Syntax en taalconstructies
• • Mojo-basissyntax: variabelen, datatypes, functies
  • Verschillen met Python: statische types, fn vs def
  • Control flow: if-else, match, loops (while, for, range)
  • Introductie tot low-level constructs zoals pointers en memory management
• Gecontroleerd typen en veiligheid
• • Typeannotaties en type inference
  • Immutable en mutable variabelen
  • Compile-time checks en foutpreventie
  • Structs, structs met methodes, en hun rol in structuur en performance
• Functies, argumenten en scopes
• • Function definitions, overloading en argumentafhandeling
  • Scoping, shadowing en best practices voor herbruikbare code
  • Higher-order functions en functioneel programmeren in Mojo
• Modulariteit en projectstructuur
• • Werken met modules en import statements
  • Structureren van grotere projecten
  • Mojo + Python interop: gebruiken van bestaande Python packages
  • Werken met bibliotheken binnen het Modular ecosysteem
• Performancegericht programmeren
• • Native performance en optimalisatiestrategieën
  • Gebruik van @parameter, @constexpr, en compile-time evaluatie
  • Data layout, memory efficiency en stack- vs heapgebruik
  • Vectorisatie, parallelisme en toekomstige optimalisatiemogelijkheden
• Testen, debuggen en documenteren
• • Opzetten van unittests binnen Mojo
  • Debuggen van code via Jupyter en command line
  • Documenteren van functies en modules
  • Tips voor leesbaarheid en onderhoudbaarheid
• Werkvorm: intensieve praktijkopdrachten
• • Praktische programmeeropdrachten na elk thema
  • Oefeningen met directe toepassing van concepten
  • Bespreking van uitwerkingen en groepsfeedback
  • Stap-voor-stap opbouw naar zelfstandig werken in Mojo
• Toepassing in projecten en vervolgstappen
• • Mojo inzetten in bestaande AI- of data workflows
  • Samenwerken met andere talen via interoperabiliteit
  • Vooruitblik op features zoals GPU-support en async programming
  • Verdiepingsrichtingen: embedded Mojo, advanced parallelism, compiler directives