AI Gids & Persoonlijke AI Workshop Sessies
Voor Ondernemers

Direct resultaat met praktische AI tips & tools voor MKB organisaties & ZZP-professionals.

Wat is AI?

Je kunt dit hoofdstuk ook overslaan. Soms is het handig en leuk om iets van de achtergrond te weten, maar je kunt ook direct aan de slag met de tips& tools.

AI staat voor Artificial Intelligence of Kunstmatige Intelligentie in het Nederlands. Het is een wetenschappelijk vakgebied dat zich bezighoudt met het creëren van machines of systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. AI kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het analyseren van gegevens, het herkennen van patronen, het begrijpen van taal, het genereren van inhoud, het spelen van games, het besturen van voertuigen en nog veel meer.

De verschillende soorten AI Er zijn verschillende manieren om AI te classificeren, maar een veelgebruikte indeling is gebaseerd op de mate van gelijkenis met menselijke intelligentie. Volgens deze indeling zijn er drie soorten AI:

  • Zwakke AI of Narrow AI: Dit is het type AI dat zich richt op Ă©Ă©n specifieke taak of domein, zoals het herkennen van gezichten, het vertalen van talen of het aanbevelen van producten. Zwakke AI kan zeer goed presteren op zijn eigen gebied, maar kan niet gemakkelijk worden overgedragen naar andere taken of situaties. De meeste bestaande AI-systemen vallen onder deze categorie.
  • Sterke AI of General AI: Dit is het type AI dat in staat is om elke taak uit te voeren die een mens kan doen, zoals redeneren, leren, plannen, problemen oplossen en creatief zijn. Sterke AI heeft een algemeen begrip van de wereld en kan zich aanpassen aan nieuwe omstandigheden of doelen. Sterke AI bestaat nog niet, maar wordt beschouwd als een mogelijk toekomstig doel van AI-onderzoek.
  • Superintelligente AI: Dit is het type AI dat verder gaat dan sterke AI en superieur is aan de menselijke intelligentie op alle gebieden, zoals kennis, wijsheid, sociale vaardigheden en emoties. Superintelligente AI zou in staat zijn om zichzelf te verbeteren en nieuwe niveaus van intelligentie te bereiken die voor mensen onvoorstelbaar zijn. Superintelligente AI is een hypothetisch concept dat veel ethische en existentiĂ«le vragen oproept.

 

Machine learning

Machine learning is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het ontwerpen en ontwikkelen van algoritmen en modellen die kunnen leren van gegevens zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Machine learning maakt gebruik van statistische technieken om patronen te ontdekken in grote hoeveelheden gegevens en om voorspellingen of beslissingen te maken op basis van die patronen. Machine learning kan worden onderverdeeld in drie hoofdcategorieën:

  • Supervised learning: Dit is het type machine learning waarbij het algoritme leert van gelabelde gegevens, dat wil zeggen gegevens waarbij de gewenste uitkomst of het antwoord al bekend is. Het doel van supervised learning is om een functie te vinden die de invoer (bijvoorbeeld een afbeelding) koppelt aan de uitvoer (bijvoorbeeld een label). Voorbeelden van supervised learning zijn classificatie (het indelen van objecten in categorieĂ«n), regressie (het voorspellen van een continue waarde) en sentimentanalyse (het bepalen van de emotie achter een tekst).
  • Unsupervised learning: Dit is het type machine learning waarbij het algoritme leert van ongelabelde gegevens, dat wil zeggen gegevens waarbij de gewenste uitkomst of het antwoord niet bekend is. Het doel van unsupervised learning is om de onderliggende structuur of verdeling van de gegevens te ontdekken zonder voorafgaande kennis of aannames. Voorbeelden van unsupervised learning zijn clustering (het groeperen van objecten op basis van hun gelijkenis), dimensiereductie (het verminderen van het aantal kenmerken of variabelen van de gegevens) en anomaliedetectie (het identificeren van afwijkende of ongewone patronen).
  • Reinforcement learning: Dit is het type machine learning waarbij het algoritme leert door interactie met een omgeving, waarbij het beloningen of straffen ontvangt voor zijn acties. Het doel van reinforcement learning is om een beleid te vinden dat de cumulatieve beloning over de tijd maximaliseert. Voorbeelden van reinforcement learning zijn robotica (het besturen van een robot om een taak uit te voeren), speltheorie (het vinden van de optimale strategie in een competitieve situatie) en zelfrijdende auto’s (het navigeren van een voertuig in een complexe omgeving).

Deep learning

Deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning die gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen om complexe problemen op te lossen. De term “deep” verwijst naar het aantal lagen in het netwerk, die elk een niveau van abstractie of representatie van de gegevens vormen. Hoe dieper het netwerk, hoe meer het kan leren van de gegevens en hoe beter het kan presteren op taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, machinevertaling, biomedische informatica, drugontwerp, medische beeldanalyse, klimaatwetenschap, materiaalinspectie en bordspelprogramma’s.

Deep learning maakt gebruik van verschillende soorten neurale netwerken, afhankelijk van de aard en het doel van de taak. Enkele voorbeelden zijn:

  • Recurrente neurale netwerken (RNN): Dit zijn neurale netwerken die een intern geheugen hebben om sequentiĂ«le of temporele gegevens te verwerken, zoals tekst of spraak. RNN’s kunnen informatie uit het verleden onthouden en gebruiken om de huidige output te beĂŻnvloeden. Een speciaal type RNN is het Long Short-Term Memory (LSTM) netwerk, dat beter in staat is om lange-termijn afhankelijkheden te leren en te vermijden dat het geheugen verzadigd raakt.
  • Convolutionele neurale netwerken (CNN): Dit zijn neurale netwerken die gebruik maken van convoluties of filters om lokale patronen te detecteren in ruimtelijke gegevens, zoals afbeeldingen of video’s. CNN’s kunnen hiĂ«rarchische kenmerken leren die relevant zijn voor de taak, zoals randen, vormen, texturen, objecten, gezichten, etc. Een speciaal type CNN is het U-Net netwerk, dat gebruikt wordt voor semantische segmentatie of het toewijzen van labels aan elk pixel in een afbeelding.
  • Transformers: Dit zijn neurale netwerken die gebruik maken van aandachtsmechanismen om de relaties tussen de elementen van een sequentie te leren, zoals woorden of zinnen. Transformers kunnen parallel werken en hebben geen behoefte aan recurrentie of convolutie. Ze worden veel gebruikt voor natuurlijke taalverwerking en machinevertaling.

Deep learning vereist meestal grote hoeveelheden gegevens en rekenkracht om effectief te zijn. Daarom worden vaak technieken zoals data-augmentatie, transfer learning, federated learning en distributed learning gebruikt om de training te verbeteren en te versnellen. Deep learning kan ook worden gecombineerd met andere vormen van machine learning, zoals reinforcement learning of generative adversarial networks (GAN), om nieuwe mogelijkheden te creëren voor kunstmatige intelligentie.

Natuurlijke taalverwerking (Natural Language Processing)

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het analyseren, begrijpen en genereren van natuurlijke talen, zoals Nederlands, Engels, Chinees, etc. NLP maakt gebruik van machine learning, linguĂŻstiek, statistiek en informatica om verschillende taken uit te voeren die verband houden met menselijke communicatie, zoals:

  • Tekstanalyse: Dit is het proces van het extraheren van nuttige informatie uit geschreven of gesproken teksten, zoals het identificeren van de belangrijkste onderwerpen, entiteiten, relaties, sentimenten, meningen, intenties, etc. Tekstanalyse kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het samenvatten van documenten, het extraheren van feiten, het beantwoorden van vragen, het detecteren van spam, het modereren van inhoud, etc.
  • Tekstgeneratie: Dit is het proces van het produceren van geschreven of gesproken teksten op basis van bepaalde input of criteria, zoals een trefwoord, een afbeelding, een geluid, een dialoog, etc. Tekstgeneratie kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het schrijven van artikelen, gedichten, verhalen, liedjes, grappen, slogans, etc.
  • Tekstvertaling: Dit is het proces van het omzetten van geschreven of gesproken teksten van de ene taal naar de andere taal, met behoud van de betekenis en de stijl. Tekstvertaling kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het communiceren met mensen die een andere taal spreken, het leren van een nieuwe taal, het toegankelijk maken van informatie voor een breder publiek, etc.

Beeldherkenning

Beeldherkenning (of computer vision) is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het analyseren, begrijpen en manipuleren van visuele informatie, zoals afbeeldingen, video’s, grafieken, etc. Beeldherkenning maakt gebruik van machine learning, wiskunde en informatica om verschillende taken uit te voeren die verband houden met menselijke visie, zoals:

  • Objectdetectie: Dit is het proces van het lokaliseren en identificeren van objecten in een afbeelding of video, zoals personen, dieren, voertuigen, planten, etc. Objectdetectie kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het tellen van objecten, het volgen van objecten, het herkennen van gezichten, het scannen van barcodes, etc.
  • Scènebegrip: Dit is het proces van het interpreteren en beschrijven van de context en de betekenis van een afbeelding of video. Scènebegrip kan worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals het genereren van bijschriften of verhalen bij afbeeldingen of video’s, het beantwoorden van vragen over afbeeldingen of video’s, het classificeren of segmenteren van afbeeldingen of video’s, etc.
  • Beeldgeneratie: Dit is het proces van het creĂ«ren van nieuwe afbeeldingen of video’s op basis van bepaalde input of criteria, zoals een tekst, een schets, een stijl.

De meest belangrijke voor nu. Generatieve AI

Generative AI (Engelse term) is een type kunstmatige intelligentie dat nieuwe inhoud kan creëren, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video. Het doet dit door te leren van bestaande gegevens en vervolgens deze gegevens te gebruiken om nieuwe gegevens te genereren die vergelijkbaar zijn met de bestaande gegevens.
De meest bekende generatieve AI tools zijn chatbots als ChatGPT van Open AI, Google Bard, Bing Chat (MicroSoft) en bijvoorbeeld Dall-E en MidJourney voor het maken van afbeeldingen.

Er zijn veel verschillende manieren waarop generative AI kan worden gebruikt door MKB-ondernemers. Enkele voorbeelden zijn:

  • Content marketing: Generative AI kan worden gebruikt om nieuwe blogartikelen, social media posts en andere marketingcontent te genereren. Dit kan ondernemers helpen om meer tijd te besparen en zich te concentreren op andere aspecten van hun bedrijf.
  • Productontwikkeling: Generative AI kan worden gebruikt om nieuwe productideeĂ«n te genereren, producten te ontwerpen en producten te testen. Dit kan ondernemers helpen om nieuwe producten sneller en efficiĂ«nter op de markt te brengen.
  • Klantenservice: Generative AI kan worden gebruikt om chatbots te creĂ«ren die vragen van klanten kunnen beantwoorden en ondersteuning kunnen bieden. Dit kan ondernemers helpen om klantenservice te verbeteren en de kosten van klantenservice te verlagen.
  • Marketingresearch: Generative AI kan worden gebruikt om marktonderzoek te doen en nieuwe inzichten te verkrijgen over klanten en hun behoeften. Dit kan ondernemers helpen om betere marketingbeslissingen te nemen.
  • En zo zijn er nog heel veel uiteenlopende mogelijkheden!

Generative AI is een krachtig hulpmiddel dat MKB-ondernemers op verschillende manieren kan helpen om hun bedrijf te verbeteren. Als je een MKB-ondernemer bent, is het de moeite waard om te onderzoeken hoe je generative AI kunt gebruiken om jouw bedrijf te laten groeien.

Hier zijn nog enkele specifieke voorbeelden van hoe generative AI door MKB-ondernemers wordt gebruikt:

  • Een e-commerce bedrijf gebruikt generative AI om nieuwe productbeschrijvingen te genereren voor zijn producten. Dit heeft geleid tot een stijging van de verkoop met 15%.
  • Een marketingbureau gebruikt generative AI om nieuwe marketingcampagnes te ontwikkelen voor zijn klanten. Dit heeft geleid tot een stijging van de leads met 20%.
  • Een softwarebedrijf gebruikt generative AI om nieuwe softwarefuncties te ontwerpen voor zijn producten. Dit heeft geleid tot een stijging van de klanttevredenheid met 10%.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe generative AI door MKB-ondernemers wordt gebruikt. Generative AI is een krachtig hulpmiddel dat op veel verschillende manieren kan worden gebruikt om bedrijven te helpen groeien. Als je een MKB-ondernemer bent, is het de moeite waard om te onderzoeken hoe je generative AI kunt gebruiken om jouw bedrijf te laten groeien.

Google AI Course

Wil je nog meer achtergrond informatie. De Google Course Introduction to Generative AI geeft een goede uitleg in het Engels. De video duurt ongeveer 20 minuten.

 

Nog vragen?

Heb je vragen of opmerkingen? Dan hoor ik dat graag. 

Je kunt me bereiken via ralphAI@ralphdost.com.

Vergroot je omzet en winst met krachtige AI-strategieĂ«n en tools.”

Meer AI inspiratie? Volg mij op LinkedIn en X

Op mijn LinkedIn en @AI_Gids op X (Twitter) post ik regelmatig over ontwikkelingen, tools en tips die nuttig zijn voor MKB ondernemers en ZPP-professionals.

Overigens zijn veel posts ook voor andere professionals relevant en dus interessant.


Unieke AI T-shirts by Ralph Dost

Op basis van het Diamond Heart heb ik een aantal unieke AI t-shirts ontworpen. 
Het Diamond Heart is met de hand ontworpen, dus geen AI 🙂

Wil je een ontwerp op een hoodie, petje of ergens anders op?
Bij grotere oplages is dat mogelijk. Bel of mail mij even en we bespreken de mogelijkheden.