Skip to main content
Back to top
Ctrl
+
K
Introductie
Materiaal
1. Achtergrond
1.1. Introductie
1.2. Geschiedenis en toekomst
1.3. Wanneer is iets intelligent?
1.4. In de praktijk
1.5. Terugkoppeling
2. Ethiek
2.1. Gevaren van kunstmatige intelligentie
2.2. De FAST-principes
2.3. FAIR data
2.4. Terugkoppeling
3. Technieken
3.1. Introductie
3.2. Machine learning
3.4. Associatie-analyse
3.5. Clusteranalyse
3.6. Neurale netwerken
3.7. Eigen QuickDraw
3.8. Multi-agentsystemen
3.10. Terugkoppeling
Verdieping
4. Ethiek en AI
4.1. AI standaarden en richtlijnen
4.2. FAST en FAIR
4.3. De engheidsmatrix
4.4. Opdracht: schrijf een essay over Ethiek en AI
4.5. Opdracht: bedenk een AI toepassing
5. Neurale netwerken
5.1. N.1. Hoe leert een neuraal netwerk
5.2. N.2. Op weg naar meer lagen
6. N.3 Tensorflow app
6.1. Docentenhandleiding
6.2. Fase 1: Maak een eerste app
6.3. Fase 2: Optimaliseren Neuraal Netwerk
6.4. Fase 3: Andere dataset gebruiken
6.5. Fase 4: Eigen dataset gebruiken
Appendices
Over ons
Colofon
Robotica
Verzamelingenleer
Repository
Open issue
.md
.pdf
Neurale netwerken
3.6.
Neurale netwerken
#
