AI-begrippenlijst

Heldere uitleg van AI-begrippen, zonder wiskunde. Van token tot transformer — snap waarom ze ertoe doen.

• Activatiefunctie Een activatiefunctie bepaalt of en hoe sterk een neuron zijn signaal doorgeeft, en voegt niet-lineariteit toe aan het netwerk.
• AGI (Artificial General Intelligence) AGI is een hypothetisch AI-systeem dat elke intellectuele taak die een mens kan uitvoeren net zo goed of beter kan uitvoeren.
• AI-agent Een AI-agent is een taalmodel dat niet alleen antwoorden geeft, maar ook zelfstandig stappen zet: tools gebruikt, zoekopdrachten uitvoert en acties plant.
• AI-alignment Alignment is het onderzoeksveld dat zich bezighoudt met de vraag hoe je AI-systemen kunt bouwen die doen wat mensen echt bedoelen en bedoeld hebben.
• AI-winter Een AI-winter is een periode van verminderde interesse en financiering in AI-onderzoek nadat te hooggespannen verwachtingen niet werden waargemaakt.
• Anthropomorfisme Anthropomorfisme is het toeschrijven van menselijke eigenschappen — intenties, emoties of bewustzijn — aan AI-systemen die die niet hebben.
• Attention Attention is het mechanisme waarmee een taalmodel bepaalt welke woorden in een tekst relevant zijn voor het begrijpen van een specifiek woord.
• Autonome agent Een autonome agent is een AI-systeem dat zelfstandig doelen nastreeft, acties plant en uitvoert in een omgeving zonder continue menselijke sturing.
• Backpropagation Backpropagation is het algoritme waarmee een neuraal netwerk de fout terugrekent door het netwerk heen om alle gewichten bij te sturen.
• Benchmark Een benchmark is een gestandaardiseerde test waarmee AI-modellen worden vergeleken op kennis, redeneren of andere vaardigheden.
• Bias (vooringenomenheid) Bias in AI is een systematische vertekening in de uitvoer van een model, vaak veroorzaakt door vertekeningen in de trainingsdata.
• Black box Een black box is een AI-systeem waarvan de interne werking niet inzichtelijk is: invoer gaat erin en uitvoer komt eruit, maar het 'waarom' blijft verborgen.
• Chain-of-thought (stap-voor-stap redeneren) Chain-of-thought is een prompttechniek waarbij je een model vraagt zijn redenering stap voor stap uit te schrijven voordat het een antwoord geeft.
• Computer vision Computer vision is het vakgebied van AI dat computers leert om informatie te herkennen en te begrijpen uit afbeeldingen en video.
• Contentmoderatie Contentmoderatie is het proces van beoordelen en filteren van door AI of gebruikers gegenereerde inhoud om schadelijke of verboden content te verwijderen.
• Contextvenster Het contextvenster is de maximale hoeveelheid tekst die een taalmodel tegelijk kan zien en onthouden tijdens één gesprek.
• Datalabeling Datalabeling is het handmatig annoteren van data — tekst, afbeeldingen of audio — met de juiste antwoorden, zodat een model erop kan trainen.
• Dataset Een dataset is een verzameling gestructureerde of ongestructureerde gegevens waarop een AI-model wordt getraind, getest of geëvalueerd.
• Deep learning Deep learning is een tak van machine learning waarbij neurale netwerken met veel lagen worden gebruikt om complexe patronen te leren.
• Deepfake Een deepfake is een AI-gegenereerde nep-afbeelding, nep-video of nep-audio die een echt persoon geloofwaardig nabootst.
• Diffusiemodel Een diffusiemodel is een type generatief AI-model dat afbeeldingen maakt door stap voor stap ruis te verwijderen.
• Distillatie (model distillation) Distillatie is een techniek waarbij een kleiner model wordt getraind om het gedrag van een groter model na te bootsen, zodat het compacter en sneller wordt.
• Embedding Een embedding zet tekst (of een afbeelding) om in een rij getallen die de betekenis vastlegt op een manier die een computer kan vergelijken.
• Emergent gedrag Emergent gedrag zijn vaardigheden die plotseling opduiken in grote AI-modellen zonder dat ze expliciet zijn aangeleerd of geprogrammeerd.
• Encoder-decoder Een encoder-decoder is een architectuur waarbij een encoder invoer comprimeert tot een interne representatie en een decoder die omzet naar uitvoer.
• EU AI Act De EU AI Act is de Europese wet die AI-systemen indeelt op risiconiveau en per risicocategorie verplichtingen oplegt aan ontwikkelaars en gebruikers.
• Expertsysteem Een expertsysteem is een vroege vorm van AI die menselijke expertise codeerde in handgeschreven regels om problemen in een specifiek domein op te lossen.
• Few-shot prompting Few-shot prompting is een techniek waarbij je een AI-model een paar voorbeelden geeft in je prompt, zodat het het gewenste patroon leert navolgen.
• Fine-tuning Fine-tuning is het verder trainen van een al voorgetraind model op een kleinere, specifieke dataset om het voor een bepaalde taak te specialiseren.
• Foundation model Een foundation model is een groot AI-model dat breed voorgetraind is en als basis dient voor vele uiteenlopende toepassingen.
• Frontier model Een frontier model is een AI-model dat op het moment van lancering tot de meest capabele en geavanceerde systemen ter wereld behoort.
• Function calling (tool use) Function calling is de mogelijkheid van een taalmodel om gestructureerde aanroepen te doen naar externe functies of API's als onderdeel van zijn antwoord.
• Generatieve AI Generatieve AI is de tak van AI die nieuwe inhoud maakt — tekst, afbeeldingen, audio of video — op basis van een verzoek of prompt.
• Gewicht (parameter) Een gewicht is een getal in een neuraal netwerk dat bepaalt hoe sterk een verbinding tussen twee neuronen meespeelt.
• GPT GPT (Generative Pre-trained Transformer) is de modelarchitectuur van OpenAI die de basis vormt van ChatGPT.
• Gradient descent Gradient descent is de optimalisatiemethode waarmee een model zijn gewichten stap voor stap aanpast om de fout zo klein mogelijk te maken.
• Groot taalmodel (LLM) Een groot taalmodel (LLM) is een neuraal netwerk getraind op enorme hoeveelheden tekst om menselijke taal te begrijpen en te genereren.
• Grounding Grounding is het koppelen van AI-uitvoer aan verifieerbare, externe bronnen om hallucinaties te verminderen en antwoorden controleerbaar te maken.
• Guardrails Guardrails zijn technische of beleidmatige begrenzingen die voorkomen dat een AI-model schadelijke, onjuiste of ongewenste uitvoer produceert.
• Hallucinatie Een hallucinatie is wanneer een AI-taalmodel iets zelfverzekerd beweert dat feitelijk onjuist of verzonnen is.
• In-context learning In-context learning is het vermogen van een taalmodel om een taak uit te voeren op basis van uitsluitend de voorbeelden en instructies in de prompt, zonder hertraining.
• Inference Inference is het gebruik van een al getraind model om een voorspelling of antwoord te genereren op nieuwe invoer.
• Interpreteerbaarheid (explainability) Interpreteerbaarheid is de mate waarin mensen kunnen begrijpen waarom een AI-model een bepaalde uitkomst produceert.
• Jailbreak Een jailbreak is een techniek waarbij een gebruiker via slimme prompts probeert de veiligheidsregels van een AI-model te omzeilen.
• Knowledge cutoff De knowledge cutoff is de datum waarop de training van een model is afgesloten; gebeurtenissen daarna zijn het model onbekend.
• Kwantisatie Kwantisatie is een techniek waarbij de gewichten van een model worden opgeslagen met minder bits, zodat het model kleiner en sneller wordt.
• Machine learning Machine learning is het vakgebied waarbij computers patronen leren uit data, zonder dat elke regel expliciet is geprogrammeerd.
• Mixture of experts (MoE) Mixture of experts is een architectuur waarbij niet het hele model actief is per invoer, maar een selectie van gespecialiseerde subnetwerken.
• Model card Een model card is een beknopt document dat beschrijft wat een AI-model kan, hoe het getraind is, en welke beperkingen en risico's het heeft.
• Model drift Model drift treedt op wanneer de prestaties van een AI-model in productie verslechteren doordat de werkelijkheid verandert terwijl het model gelijk blijft.
• Multimodaliteit Een multimodaal AI-model kan meerdere soorten informatie verwerken — zoals tekst, afbeeldingen, audio of video — in één systeem.
• Named entity recognition (NER) NER is een NLP-techniek die namen van personen, organisaties, locaties en andere specifieke entiteiten automatisch herkent in tekst.
• Neuraal netwerk Een neuraal netwerk is een computermodel dat losjes geïnspireerd is op de hersenen en leert door voorbeelden.
• Neuron (kunstmatig) Een kunstmatig neuron is de kleinste rekeneenheid in een neuraal netwerk: het ontvangt getallen, combineert ze, en geeft één getal door.
• Open-weight model Een open-weight model is een AI-model waarvan de gewichten openbaar beschikbaar zijn, zodat iedereen het kan downloaden en lokaal gebruiken.
• Overfitting Overfitting treedt op wanneer een model de trainingsdata zo goed heeft onthouden dat het slecht presteert op nieuwe, ongeziene voorbeelden.
• Parameters Parameters zijn alle afgestelde getallen in een neuraal netwerk — gewichten en biases — die samen het geleerde 'geheugen' van het model vormen.
• Perceptron Een perceptron is het eenvoudigste model van een kunstmatig neuron: het combineert invoer met gewichten en geeft een binaire uitvoer.
• Prompt Een prompt is de invoer die je aan een AI-model geeft: de tekst, vraag of instructie waarmee jij de uitvoer stuurt.
• Prompt engineering Prompt engineering is het bewust ontwerpen van instructies aan een AI-model om betrouwbaar betere resultaten te krijgen.
• Prompt-injectie Prompt-injectie is een aanval waarbij kwaadaardige instructies worden verstopt in invoer die een AI-model verwerkt, om het model ongewenst gedrag te laten vertonen.
• Prompt-template Een prompt-template is een herbruikbare promptstructuur met variabele plekken die automatisch worden ingevuld voor een specifieke taak.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) RAG is een techniek waarbij een taalmodel eerst relevante informatie opzoekt in een externe bron voordat het een antwoord genereert.
• Red-teaming Red-teaming is het systematisch proberen een AI-systeem te misleiden of te laten falen, om zwakke plekken te vinden voordat kwaadwillenden dat doen.
• Reinforcement learning Reinforcement learning is een leermethode waarbij een AI-agent leert door acties uit te voeren en beloningen of straffen te ontvangen.
• RLHF RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) is de techniek waarmee taalmodellen worden bijgestuurd op basis van menselijke voorkeuren.
• Scaling laws Scaling laws zijn empirische wetmatigheden die beschrijven hoe de prestaties van AI-modellen verbeteren naarmate je meer parameters, data of rekenkracht inzet.
• Self-attention Self-attention is het mechanisme waarmee een model elk woord in een tekst afweegt tegen alle andere woorden in diezelfde tekst.
• Self-supervised learning Self-supervised learning is een techniek waarbij het model zijn eigen labels afleidt uit de data zelf, zonder menselijke annotatie.
• Semantisch zoeken Semantisch zoeken vindt documenten op basis van betekenis in plaats van exacte trefwoorden, waardoor relevantere resultaten mogelijk zijn.
• Sentimentanalyse Sentimentanalyse is een NLP-techniek die bepaalt of een stuk tekst een positieve, negatieve of neutrale toon heeft.
• Smalle AI (narrow AI) Smalle AI is een AI-systeem dat uitblinkt in één specifieke taak maar volledig faalt zodra het buiten dat domein wordt ingezet.
• Spraakherkenning (speech-to-text) Spraakherkenning zet gesproken audio om naar geschreven tekst, een technologie die inmiddels breed is ingezet in assistenten en transcriptiesoftware.
• Superintelligentie Superintelligentie is een hypothetisch AI-systeem dat op elk intellectueel terrein de beste menselijke experts ver overtreft.
• Supervised learning Supervised learning is een leerparadigma waarbij een model traint op gelabelde voorbeelden: voor elke invoer is het gewenste antwoord bekend.
• Symbolische AI Symbolische AI is de benadering waarbij intelligentie wordt opgebouwd uit expliciete symbolen, regels en logica in plaats van leren uit data.
• Synthetische data Synthetische data is kunstmatig gegenereerde data die echte data nabootst en wordt gebruikt om AI-modellen te trainen of te testen.
• Systeemprompt Een systeemprompt is een verborgen instructie die een ontwikkelaar meestuurt aan een taalmodel om het gedrag, de toon of de beperkingen van het model in te stellen.
• Tekst-naar-spraak (TTS) Tekst-naar-spraak zet geschreven tekst om naar gesproken audio en produceert tegenwoordig stemmen die nauwelijks van echt te onderscheiden zijn.
• Temperatuur (sampling) Temperatuur is een instelling die bepaalt hoe creatief of voorspelbaar een taalmodel reageert bij het genereren van tekst.
• Token Een token is een stukje tekst — vaak een deel van een woord — dat een taalmodel als één eenheid verwerkt.
• Tokenisatie Tokenisatie is het proces waarbij tekst wordt opgesplitst in tokens — de bouwstenen die een taalmodel daadwerkelijk verwerkt.
• Training Training is het proces waarbij een neuraal netwerk leert door zijn gewichten aan te passen op basis van een grote hoeveelheid voorbeelddata.
• Transfer learning Transfer learning is het hergebruiken van een model dat voor de ene taak is getraind als startpunt voor het leren van een nieuwe, verwante taak.
• Transformer De transformer is de architectuur die de basis vormt van vrijwel alle moderne taalmodellen, ontwikkeld in 2017.
• Turingtest De turingtest is een denkexperiment van Alan Turing waarbij een machine slaagt als een mens haar niet van een mens kan onderscheiden in een tekstgesprek.
• Unsupervised learning Unsupervised learning is een leerparadigma waarbij een model patronen ontdekt in data zonder dat er labels of correcte antwoorden beschikbaar zijn.
• Vector Een vector is een geordende rij getallen waarmee een model de betekenis of eigenschappen van tekst, afbeeldingen of geluid vastlegt.
• Vectordatabase Een vectordatabase is een gespecialiseerde database die embeddings opslaat en razendsnel de meest gelijkende vectoren kan opzoeken.
• Verborgen laag (hidden layer) Een verborgen laag is een tussenlaag in een neuraal netwerk die niet zichtbaar is als in- of uitvoer, maar waar abstracte representaties worden berekend.
• Verliesfunctie (loss function) Een verliesfunctie meet hoe ver de voorspelling van een model afwijkt van het gewenste antwoord tijdens het trainen.
• Watermerk (AI-content) Een AI-watermerk is een verborgen of zichtbaar signaal in door AI gegenereerde content waarmee die content later herkend kan worden.
• Zero-shot Zero-shot betekent dat een model een taak uitvoert zonder dat er ook maar één voorbeeld van die taak in de prompt staat.

Wil je het écht snappen? Bekijk de cursussen of lees module 1 gratis.