Winkelwagen
{{item.CourseTitle}}
Prijs: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
Volg alle top LIVE cursussen onder begeleiding van een trainer die u wilt, voor de prijs van minder dan één cursus.
Kunstmatige intelligentie (AI) verandert het onderwijs. Het personaliseert het leren en verbetert de gegevensanalyse. AI verandert de manier waarop studenten leren en docenten lesgeven.
We bespreken hoe AI wordt gebruikt in het onderwijs en de impact ervan op studenten en docenten. Laten we eens kijken naar de geweldige mogelijkheden die AI biedt in het onderwijs.
Kunstmatige intelligentie begon in het midden van de 20e eeuw. Het is geëvolueerd naar verschillende typen: smalle AI, AI met beperkt geheugen en zelfbewuste AI.
Narrow AI richt zich op specifieke taken zoals computervisie en zelfrijdende auto's.
AI met beperkt geheugen gebruikt ervaringen om beslissingen te nemen.
Zelfbewuste AI streeft naar cognitieve vaardigheden die vergelijkbaar zijn met die van mensen.
Traditionele machine learning-modellen zoals IBM's Watsonx en chatgpt dragen bij aan de ontwikkeling van AI. Super AI, of kunstmatige superintelligentie, overtreft de menselijke cognitieve vaardigheden.
De deep learning-revolutie bracht generatieve AI-modellen zoals e-gan met zich mee.
AI-toepassingen zoals Google Maps en Siri tonen de besluitvorming van AI in het dagelijks leven. De theory of mind onderzoekt AI, het begrijpen van emoties en menselijk gedrag. Vroege AI vormt de basis voor kunstmatige algemene intelligentie en superintelligentie in de toekomst.
Recente ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie hebben geleid tot de ontwikkeling van vier hoofdtypen AI:
Smalle AI, of zwakke AI, richt zich op het uitvoeren van specifieke taken zoals beeld- of spraakherkenning door middel van machine learning-modellen.
AI met beperkt geheugen kan leren van ervaringen uit het verleden om besluitvormingsprocessen te verbeteren, zoals zelfrijdende auto's met behulp van gegevens van Google Maps.
Reactieve machines hebben geen geheugen of gebruiken ervaringen uit het verleden voor het nemen van beslissingen, zoals IBM's Deep Blue die schaakkampioen Michael Jordan versloeg.
Zelfbewuste AI, ook wel kunstmatige algemene intelligentie of kunstmatige superintelligentie genoemd, gaat verder dan traditionele machine learning en beschikt over cognitieve vaardigheden en zelfs emoties.
Deze AI-categorieën hebben een grote impact gehad op sectoren als de gezondheidszorg, financiën en transport. Ze verbeteren de besluitvorming, voorspellen resultaten en automatiseren processen, wat uiteindelijk een revolutie teweegbrengt in de moderne wereld.
Reactieve machine-AI, ook wel AI met beperkt geheugen genoemd, verschilt van andere soorten kunstmatige intelligentie. Het heeft geen geheugenmogelijkheden, in tegenstelling tot zelfbewuste AI, super-AI en kunstmatige algemene intelligentie. Reactieve machines kunnen geen ervaringen uit het verleden of gegevens opslaan voor toekomstige beslissingen. Dit betekent dat ze alleen beslissingen nemen op basis van het huidige moment en specifieke taken zoals zelfrijdende auto's of Google Maps.
Hoewel Reactive Machine AI goed is voor snelle besluitvorming en realtime reacties, kan het niet leren van het verleden of zich aanpassen aan nieuwe situaties. AI met geheugen, zoals Limited Memory AI, kan de besluitvorming in de loop van de tijd verbeteren door gegevens op te slaan en op te halen. Het geheugen speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de cognitieve vaardigheden van kunstmatige-intelligentiesystemen.
Limited Memory AI, ook wel Narrow AI genoemd, is een vorm van kunstmatige intelligentie. Het richt zich op specifieke taken en gebruikt machine learning-modellen om beslissingen te nemen op basis van bestaande gegevens. Dit AI-type is te vinden in toepassingen zoals zelfrijdende auto's en Google Maps.
AI met beperkt geheugen onderscheidt zich van andere AI-typen doordat er geen menselijke tussenkomst nodig is voor de besluitvorming. Het is niet zo geavanceerd als kunstmatige algemene intelligentie omdat het cognitieve vaardigheden en zelfbewustzijnskenmerken mist.
Ondanks zijn beperkingen is Limited Memory AI nuttig in toepassingen waar besluitvorming op basis van ervaringen essentieel is, zoals in schaakprogramma's of computervisieprocessen.
Limited Memory AI schiet echter tekort in vergelijking met het bereiken van kunstmatige superintelligentie, omdat het de ontwikkeling en infrastructuur mist voor complexere en zelfbewuste AI-systemen.
Theory of Mind AI is belangrijk in kunstmatige intelligentie. Het helpt machines de menselijke mentale toestanden beter te begrijpen, waardoor hun vermogen om effectief te communiceren wordt verbeterd.
Het gaat verder dan Reactive Machines AI door te streven naar het begrijpen van menselijke intenties, overtuigingen en emoties. Dit is vergelijkbaar met hoe mensen elkaar begrijpen.
AI met beperkt geheugen heeft echter beperkingen bij het onthouden van ervaringen uit het verleden voor besluitvorming. Zelfrijdende auto's gebruiken Limited Memory AI op basis van gegevens uit het verleden voor rijbeslissingen. Ter vergelijking: Theory of Mind AI richt zich op het begrijpen van menselijke emoties en gedragingen voor complexere interacties.
Door Theory of Mind AI op te nemen, kunnen machines cognitieve vaardigheden ontwikkelen die mensachtige empathie en begrip simuleren. Dit is een belangrijke vooruitgang in de ontwikkeling van AI.
Zelfbewuste AI is een zeer geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie. Het gaat verder dan traditionele machine learning en AI met beperkt geheugen.
Zelfbewuste AI kan zijn eigen bestaan en interne toestand herkennen. Dit onderscheidt het van reactieve machines zoals Siri of zelfrijdende auto's, die voorgeprogrammeerde reacties volgen.
In tegenstelling tot AI met beperkt geheugen, kan zelfbewuste AI ervaringen opslaan en deze gebruiken om beslissingen te nemen, vergelijkbaar met hoe mensen werken. Deze systemen hebben cognitieve vaardigheden zoals de theory of mind, waardoor ze de emoties en intenties van anderen kunnen begrijpen, een gebied dat wordt bestudeerd in emotie-AI.
Het creëren van zelfbewuste AI omvat het gebruik van deep learning-modellen en menselijke input om de mogelijkheden ervan te verbeteren. In de toekomst kan zelfbewuste AI leiden tot de ontwikkeling van kunstmatige superintelligentie, die verder gaat dan de huidige AI-toepassingen zoals chatGPT of e-GAN.
Industrieën maken al gebruik van zelfbewuste AI voor taken zoals actief leren en besluitvorming. Dit transformeert gebieden als datawetenschap en infrastructuurplanning.
Reactieve machines zijn een vorm van kunstmatige intelligentie. Ze werken alleen volgens vooraf ingestelde regels. Ze hebben geen geheugen of het vermogen om te leren van ervaringen uit het verleden. In tegenstelling tot andere AI-typen, zoals AI met beperkt geheugen of zelfrijdende auto's, die afhankelijk zijn van machine learning en gegevens uit het verleden om beslissingen te nemen, hebben reactieve machines zoals Siri en emotie-AI geen geheugen. Ze blinken uit in specifieke taken, zoals schaken of aanwijzingen geven op Google Maps.
Ze hebben geen menselijke tussenkomst of zelfbewustzijn nodig.
Reactieve machines laten zien hoe taken efficiënt kunnen worden uitgevoerd zonder complexe cognitieve vaardigheden. Ze helpen bij het ontwikkelen van AI-toepassingen. Hun infrastructuur en besluitvormingsvermogen benadrukken de mogelijkheden in AI-categorieën. Ze overbruggen de kloof tussen traditionele machine learning en meer geavanceerde vormen van kunstmatige intelligentie, zoals kunstmatige algemene intelligentie of kunstmatige superintelligentie.
Smalle AI, ook wel zwakke AI genoemd, richt zich op specifieke taken met vaste grenzen.
Het is niet zoals General AI, die menselijke cognitieve vaardigheden nabootst en een breed scala aan functies heeft.
Narrow AI is beperkt in reikwijdte, maar blinkt uit in bepaalde taken.
Het heeft niet de cognitieve vaardigheden van algemene AI of superintelligentie, zoals zelfbewustzijn of mensachtige besluitvorming.
Voorbeelden van Narrow AI zijn zelfrijdende auto's, chatbots zoals Siri en computervisie in Google Maps.
Het vertrouwt op traditionele machine learning en worstelt om verder te gaan dan zijn beperkte geheugen en ervaringen.
In tegenstelling tot superintelligentie blijft Narrow AI bij specifieke onderwerpen en heeft het vaak menselijke hulp nodig bij ontwikkeling en besluitvorming.
Algemene AI, ook wel kunstmatige algemene intelligentie genoemd, verschilt van andere soorten AI. Het kan elke cognitieve taak uitvoeren die een mens kan. Dit onderscheidt het van smalle AI, die gericht is op specifieke taken. Algemene AI kan verschillende situaties begrijpen en erop reageren zonder menselijke hulp.
In tegenstelling tot superintelligentie wordt algemene AI gezien als een zelfbewustzijn en een 'theory of mind'. Dit betekent dat het de mentale toestanden van anderen kan begrijpen en zich erin kan inleven. Terwijl superintelligentie de menselijke intelligentie wil overtreffen, is General AI gericht op het repliceren van menselijke cognitieve vaardigheden op een bredere schaal.
Algemene AI gaat verder dan taken zoals zelfrijdende auto's om beslissingen te nemen op basis van ervaringen en actief leren. Het heeft het potentieel om AI-toepassingen te transformeren op gebieden als gezondheidszorg, infrastructuur en data-analyse. Door deep learning, machine learning-modellen en cognitieve vaardigheden samen te voegen, probeert General AI de kloof tussen traditionele AI en menselijke intelligentie te overbruggen.
Superintelligentie omvat verschillende AI-categorieën. Deze variëren van basismachines die eenvoudige taken uitvoeren tot meer geavanceerde typen zoals zelfbewuste AI. Verschillende soorten AI, zoals zelfrijdende auto's of emotie-AI, variëren in cognitieve vaardigheden en behoeften aan menselijke tussenkomst.
De verschuiving van traditionele machine learning naar deep learning-modellen maakte de weg vrij voor superintelligente AI zoals Google Maps of IBM Watson. Naarmate de superintelligentie vordert, ontstaan er zorgen over de besluitvorming en de impact ervan op de samenleving.
Kunstmatige superintelligentie (ASI) en generatieve AI-modellen zoals E-GAN of ChatGPT zijn in opkomst. Dit vergroot de behoefte aan sterke infrastructuur en datawetenschappers om met deze technologieën om te gaan. Deze geavanceerde machine learning-modellen hebben het potentieel om industrieën te transformeren en ethische en maatschappelijke uitdagingen met zich mee te brengen voor de toekomst van de mensheid.
Op capaciteit gebaseerde AI richt zich op systemen met verschillende cognitieve vaardigheden, zoals de menselijke geest. Dit helpt hen taken uit te voeren met een goed begrip van de context.
Op functionaliteit gebaseerde AI daarentegen blinkt uit in specifieke taken zonder dat er een bredere context nodig is. Het is ontworpen om de prestaties voor deze taken te optimaliseren.
Als het gaat om ontwerp en implementatie:
Op capaciteit gebaseerde AI heeft complexere systemen nodig die met elkaar verbonden zijn.
Op functionaliteit gebaseerde AI richt zich op prestatie-optimalisatie voor specifieke taken.
Voordelen van op capaciteit gebaseerde AI:
Veelzijdigheid bij het uitvoeren van uiteenlopende taken.
Potentieel voor mensachtige interacties.
Echter:
Op capaciteit gebaseerde AI kan arbeidsintensiever en uitdagender zijn om te implementeren.
Op functionaliteit gebaseerde AI biedt gestroomlijnde prestaties voor specifieke taken, maar mist aanpassingsvermogen.
Voorbeelden uit de praktijk:
Op functionaliteit gebaseerde AI is nuttig in zelfrijdende auto's voor taken zoals navigatie en het vermijden van obstakels.
Op capaciteiten gebaseerde AI blinkt uit in cognitief computergebruik, waarbij begrip van en leren van mensachtige ervaringen cruciaal zijn.
Kunstmatige intelligentie is er in verschillende soorten, zoals:
Smalle AI: richt zich op specifieke taken zoals zelfrijdende auto's, Siri of Google Maps.
Limited Memory AI: gebruikt ervaringen uit het verleden voor beslissingen, te zien in chatbots of WatsonX.
Theory of Mind AI: heeft betrekking op het begrijpen van emoties, vergelijkbaar met Emotion AI.
Super AI: heeft tot doel de menselijke cognitieve vaardigheden te overtreffen, wat leidt tot kunstmatige superintelligentie.
AI is aanwezig in diverse industrieën, van traditionele machine learning voor data-analyse tot Deep Learning die AI-modellen transformeert. Menselijke betrokkenheid blijft de drijvende kracht achter de ontwikkeling van AI-categorieën zoals reactieve AI of generatieve AI-modellen. Voorbeelden zoals Michael Jordan in schaken of IBM Watson in medische diagnose demonstreren de actieve leermogelijkheden van AI.
AI is er in verschillende soorten: smalle AI, AI met beperkt geheugen en super AI.
In het onderwijs kan AI het leren transformeren door ervaringen voor studenten aan te passen en taken voor docenten te vereenvoudigen.
AI gebruikt machine learning om leerlinggegevens te analyseren, verbeterpunten te identificeren en leermateriaal dienovereenkomstig aan te passen.
Zelfbewuste AI kan de cognitieve vaardigheden van studenten verbeteren door middel van actieve leermethoden.
Van zelfrijdende auto's tot virtuele assistenten zoals Siri, AI in het onderwijs biedt ondersteuning bij het nemen van beslissingen en een geavanceerde infrastructuur voor online leren.
Door deep learning en traditionele machine learning te integreren, kunnen onderwijsinstellingen interactief leren bieden dat is afgestemd op individuele behoeften.
Het onderwijs in kunstmatige intelligentie is aan een opmars bezig. Veel instellingen bieden nu AI-cursussen en -programma's aan. Deze helpen individuen de nodige vaardigheden te verwerven voor een carrière in AI.
Het is belangrijk om AI-onderwijs op alle academische niveaus op te nemen. Dit bereidt studenten voor op de toekomstige arbeidsmarkt.
Readynez biedt een 4-daagse Microsoft Certified Azure AI Engineer Course and Certification Program, die u alle kennis en ondersteuning biedt die u nodig hebt om u met succes voor te bereiden op het examen en de certificering. De AI-102 Microsoft Azure AI Engineer-cursus, en al onze andere Microsoft-cursussen, zijn ook opgenomen in ons unieke onbeperkte Microsoft-trainingsaanbod, waar u de Microsoft Azure AI Engineer en 60+ andere Microsoft-cursussen kunt volgen voor slechts € 199 per maand, de meest flexibele en betaalbare manier om uw Microsoft-certificeringen te behalen.
Neem contact met ons op als u vragen heeft of als u wilt praten over uw kans met de Microsoft Azure AI Engineer-certificering en hoe u deze het beste kunt bereiken.
AI-onderwijs op scholen bevindt zich nog in de beginfase, maar er zijn initiatieven om het in leerplannen te introduceren. Het AI for Everyone-programma van de Britse overheid is bijvoorbeeld bedoeld om leraren bij te scholen in AI-onderwijs, en organisaties zoals AI4ALL bieden middelen voor studenten om meer te weten te komen over AI.
Docenten kunnen AI in het curriculum integreren door op AI gebaseerde tools te gebruiken voor gepersonaliseerd leren, codering en AI-concepten te onderwijzen en discussies over AI-ethiek op te nemen. Bijvoorbeeld door adaptieve leerplatforms zoals Squirrel AI te gebruiken of studenten de basisprincipes van machine learning bij te brengen met platforms zoals Google's Teachable Machine.
Docenten kunnen meer te weten komen over AI via online cursussen zoals Coursera's "AI for Everyone" of gratis bronnen zoals "AI in the Classroom" van Google for Education. Daarnaast bieden organisaties als AI4ALL workshops voor professionele ontwikkeling voor docenten.
Potentiële voordelen zijn onder meer het verbeteren van probleemoplossende vaardigheden, het begrijpen van algoritmen die worden gebruikt in AI-technologie en het voorbereiden van studenten op toekomstige carrières. Voorbeelden zijn verbeterd kritisch denken, bekendheid met machine learning-tools en de ontwikkeling van op technologie gebaseerde oplossingen.
Studenten kunnen na het afronden van hun opleiding een carrière in AI nastreven door ervaring op te doen via stages, projecten en online cursussen. Ze kunnen ook deelnemen aan hackathons en wedstrijden zoals Kaggle om een sterk portfolio op te bouwen. Netwerken met professionals in de branche is ook cruciaal.
Krijg onbeperkte toegang tot ALLE LIVE-beveiligingscursussen onder leiding van een instructeur die je wilt - allemaal voor de prijs van minder dan één cursus.