Deze pagina is onderdeel van de AI-woordenlijst van De Wereld van AI, de centrale encyclopedie met alle AI-begrippen van A tot Z.
Achter elke vorm van kunstmatige intelligentie zit een model, een wiskundige structuur die patronen herkent en voorspellingen maakt. In deze hub staan alle kernbegrippen die uitleggen hoe AI modellen zijn opgebouwd, welke soorten modellen bestaan en hoe hun interne architectuur bepaalt wat een systeem kan en niet kan.
Wat deze hub bundelt
De termen op deze pagina beschrijven de technische ruggengraat van kunstmatige intelligentie. Ze laten zien hoe neurale netwerken zijn opgebouwd, hoe taalmodellen werken en welke onderdelen bepalen hoe een AI systeem leert en redeneert.
Hieronder vallen onder andere
- AI modellen en foundation models als basis
- Neurale netwerken en kunstmatige neuronen als bouwstenen
- Transformer, recurrent en convolutionele netwerken als verschillende architecturen
- Parameters en loss functies als de interne afstelling van een model
Alle begrippen in dit thema
- AI-model
- Convolutioneel netwerk
- Grondmodel (Foundation Model)
- Kunstmatige neuronen
- Large Language Model (LLM)
- Loss-functie
- Neurale Netwerken
- Parameters
- Recurrent netwerk (RNN)
- Transformer-model
Verder in de AI-woordenlijst
Deze hub is één thematische ingang tot de volledige AI-woordenlijst. Op de hoofdpagina staan alle begrippen alfabetisch gerangschikt, van AI-assistent tot Zero-shot learning.
Wie één specifiek begrip zoekt kan daar direct naar de A tot Z index gaan, wie samenhang wil begrijpen gebruikt deze thematische hubs.
Volgende logische stap
Wie wil begrijpen hoe deze modellen worden getraind en beter worden gemaakt, komt uit bij de hub Leren en trainen van AI.
DE WERELD VAN AI 