Kennisbank AI
Ontdek de AI kennisbank met artikelen over AI in de samenleving, de nieuwste AI technologieën en AI governance.
GauGAN renders scenes from scratch
Just last year Nvidia introduced an incredible use of GANs creating interactive AI rendered virtual worlds. Now, the company used the same algorithms to create a doodling app called GauGAN. It allows anyone to use a MS-Paint like environment and convert it directly into photorealistic scenes.
Training a Neural Network to Simulate DOOM
Learn about Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning by watching how an AI simulates DOOM by using an Auto Encoder and LSTM.
Het biased AI probleem
Een biased AI is een probleem dat zich al op verschillende manieren heeft gemanifesteerd in de samenleving. Van criminaliteit voorspellende machines die biased zijn tegen de Afro-Amerikaanse bevolking tot AI recruitment machines die vrouwen discrimineren. Hoe leren we bias herkennen en wat kunnen we eraan doen?
Kennisbank AI
Onze kennisbank is perfect voor iedereen die meer wil weten over AI. Of je nu een beginner bent of al wat kennis hebt van AI, je zult hier nuttige informatie vinden.
Hier zijn enkele van de onderwerpen die worden behandeld in onze artikelen en op deze pagina.
- Wat is AI?
- AI leren voor beginners
- De geschiedenis van AI
- Hoe werkt AI?
- Toepassingen van AI
- AI Act (Europese AI wet)
- AI Governance (verantwoord gebruik van AI)
Wat is AI?
AI (kunstmatige intelligentie) is een snelgroeiend vakgebied dat de wereld op een steeds grotere schaal verandert. AI wordt gebruikt in een breed scala aan toepassingen, van zelfrijdende auto’s tot medische diagnose.
Kunstmatige intelligentie, afgekort als AI, is een technologisch domein dat zich richt op het ontwikkelen van computersystemen en softwareprogramma’s die in staat zijn om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Deze taken omvatten onder andere het begrijpen van natuurlijke taal, het nemen van beslissingen, het leren van ervaringen en het oplossen van complexe problemen. AI-systemen maken gebruik van geavanceerde algoritmen en gegevensanalyse om patronen te identificeren en beslissingen te nemen, waardoor ze zich kunnen aanpassen en verbeteren naarmate ze meer informatie verzamelen. AI heeft talloze toepassingen in diverse sectoren, zoals gezondheidszorg, financiën, autonome voertuigen en entertainment, en blijft zich snel ontwikkelen en evolueren om complexere en verfijnde taken uit te voeren.
Hoe kan ik als beginner AI leren?
Op deze kennisbankpagina leer je alles over AI, van de basisprincipes tot de nieuwste toepassingen. Je leert wat AI is, hoe het werkt, en hoe het wordt gebruikt in de praktijk.
Gebruik de onderstaande stappenplan in combinatie met ons materiaal om te leren over AI:
Begrijp de basisconcepten
Begin met het begrijpen van de basisconcepten van AI, zoals machine learning, neurale netwerken, algoritmen en datawetenschap. Er zijn talloze online bronnen, cursussen en boeken beschikbaar die je kunt raadplegen.
Leer programmeren
Programmeervaardigheden zijn essentieel voor AI. Leer een programmeertaal zoals Python, dat veel wordt gebruikt in de AI-wereld vanwege zijn eenvoud en rijke bibliotheken voor machine learning.
Volg online cursussen
Er zijn veel online cursussen en leermiddelen beschikbaar, zoals Coursera, edX, Udemy en Khan Academy, die specifiek gericht zijn op AI en machine learning. Populaire cursussen zijn bijvoorbeeld “Machine Learning” van Andrew Ng op Coursera.
Experimenteer met open source frameworks
Werk met open source machine learning-frameworks zoals TensorFlow, Keras en scikit-learn om hands-on ervaring op te doen en te begrijpen hoe AI-modellen worden gemaakt en getraind.
Bouw kleine projecten
Begin met kleine projecten om de concepten in de praktijk te brengen. Dit kan variëren van eenvoudige data-analyse tot het maken van eenvoudige machine learning-modellen.
Begrijp de wiskunde
Hoewel je geen wiskundig genie hoeft te zijn, is enige kennis van wiskunde, met name lineaire algebra en calculus, nuttig om diepgaand te begrijpen hoe machine learning-algoritmen werken.
Lees onderzoekspapers
Als je dieper in AI wilt duiken, kun je onderzoekspapers lezen over onderwerpen die je interesseren. Dit kan je helpen om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen in het veld.
Werk samen en leer van anderen
Sluit je aan bij online communities, zoals forums, Reddit-subreddits en LinkedIn-groepen, waar je vragen kunt stellen en kunt leren van andere AI-enthousiastelingen.
Blijf op de hoogte
AI is een snel evoluerend veld, dus blijf op de hoogte van de laatste ontwikkelingen door blogs te lezen, podcasts te beluisteren en conferenties bij te wonen.
Wees geduldig
Het leren van AI kan tijd en doorzettingsvermogen vergen. Wees geduldig en bouw geleidelijk aan je vaardigheden op.
De geschiedenis van AI
De Oorsprong van AI (1940s – 1950s): De vroege wortels van AI dateren uit de jaren 40 en 50, met pioniers als Alan Turing en John von Neumann die bijdroegen aan de ontwikkeling van computationeel denken. Turing bedacht de “Turing-test” om de intelligentie van machines te beoordelen.
De Geboorte van de Term “Kunstmatige Intelligentie” (1956): Het veld van AI kreeg officiële erkenning met de Dartmouth Workshop in 1956, waar de term “artificial intelligence” voor het eerst werd gebruikt. De deelnemers hoopten dat computers op een dag taken zouden kunnen uitvoeren die menselijke intelligentie vereisen.
De Perceptron (1957): Frank Rosenblatt ontwikkelde de perceptron, een vorm van neurale netwerken die in staat was om bepaalde taken te leren. Hoewel het beperkt was in zijn vermogen, zorgde dit voor een vroege interesse in machine learning.
AI Winter en Heropleving (1960s – 1980s): In de decennia na de Dartmouth Workshop werden de verwachtingen rond AI niet ingelost, wat leidde tot een periode van scepticisme en financieringstekorten, bekend als de “AI winter.” Toch bleven enkele onderzoekers werken aan AI, en in de jaren 80 leidde nieuwe benaderingen, zoals expertsystemen, tot een heropleving van interesse.
Machine Learning en Deep Learning (1980s – 2010s): In de late jaren 80 en 90 begonnen machine learning-algoritmen op basis van statistiek en wiskunde meer tractie te krijgen. In de vroege 21e eeuw kwam deep learning op de voorgrond, waardoor complexe neurale netwerken werden getraind op grote datasets en tot opmerkelijke doorbraken leidden, zoals de overwinning van AlphaGo op de wereldkampioen Go in 2016.
AI in de Praktijk (2010s – heden): AI heeft zijn weg gevonden naar tal van praktische toepassingen in ons dagelijks leven, van spraakherkenningssystemen zoals Siri en Google Assistant tot zelfrijdende auto’s en geavanceerde aanbevelingsalgoritmen op sociale media en e-commerceplatforms.