AI begrippen die iedereen moet kennen
In deze lijst vind je de belangrijkste termen en concepten die je helpen AI beter te begrijpen. Of je nu een beginner bent of je kennis wilt verdiepen, deze uitleg geeft je een helder overzicht van veelgebruikte begrippen zoals machine learning, neurale netwerken, generatieve AI en AI-governance.
Door op de termen te klikken, krijg je meer gedetailleerde informatie en praktijkvoorbeelden op onze website. Dit maakt het makkelijker om AI-technologie en de impact ervan op bedrijven en de samenleving te begrijpen.
Algemene begrippen
Kunstmatige Intelligentie (AI)
Technologie waarmee machines menselijke taken uitvoeren, zoals leren, redeneren en beslissen.
Machine Learning
Een vorm van AI waarbij systemen automatisch leren van data en zichzelf verbeteren zonder expliciete programmering.
Neuraal Netwerk
Computermodel geïnspireerd door het menselijk brein, gebruikt voor complexe taken zoals beeldherkenning.
Generatieve AI
AI die nieuwe inhoud creëert, zoals tekst, afbeeldingen of muziek (bijv. ChatGPT).
Natuurlijke Taalverwerking (NLP)
Technologie waarmee computers menselijke taal begrijpen en genereren, zoals in chatbots.
Governance en regelgeving
AI Governance
Het systeem van regels, processen en controles om AI veilig, eerlijk en verantwoord te ontwikkelen en gebruiken.
EU AI Act
Europees wetgevingskader dat AI-systemen categoriseert op risico (minimaal, beperkt, hoog en onaanvaardbaar) en strikte eisen stelt aan hoog-risico toepassingen.
Ethiek in AI
Richtlijnen om ervoor te zorgen dat AI-systemen eerlijk, transparant en vrij van discriminatie zijn.
Bias (Vooroordeel)
Onbedoelde vooroordelen in AI-modellen door eenzijdige trainingsdata.
Transparantie
Het vermogen om uit te leggen hoe een AI-systeem beslissingen neemt, essentieel voor vertrouwen.
Risicobeheer
Hoog-risico AI
AI-systemen die worden gebruikt in kritieke gebieden zoals gezondheidszorg en rechtshandhaving; vallen onder strenge regels.
Onaanvaardbare AI-toepassingen
Verboden systemen zoals sociale scores of manipulatieve gedragsanalyse.
Conformiteitsbeoordeling
Proces om te controleren of hoog-risico AI-systemen voldoen aan wettelijke eisen.
Technologie en toepassingen
Deep Learning
Geavanceerde machine learning met gelaagde neurale netwerken.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Techniek waarbij AI externe bronnen raadpleegt tijdens het genereren van antwoorden voor nauwkeurigheid.
Zelflerende Systemen
AI die zichzelf verbetert door continu te leren van nieuwe data.
Praktische tools
Duurzame AI Kompas
Framework dat bedrijven helpt bij ethische en effectieve implementatie van AI.
Datakwaliteit in AI
Het waarborgen van schone, consistente data voor betrouwbare resultaten.
Maatschappelijke impact
Privacybescherming in AI
Systemen moeten voldoen aan strikte regels om persoonlijke gegevens te beschermen.
Discriminatiepreventie in AI
Mechanismen om bias te identificeren en te corrigeren in algoritmen.
Toekomstige trends
Algemene Kunstmatige Intelligentie (AGI)
Hypothetische AI die menselijke intellectuele taken volledig kan uitvoeren.
Menselijk Toezicht op AI
Essentieel bij hoog-risico toepassingen om fouten of ethische problemen te voorkomen.
