Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Neurale netwerken zijn modellen binnen kunstmatige intelligentie die zijn geïnspireerd op de werking van het menselijk brein. Ze bestaan uit lagen van kunstmatige neuronen die signalen doorgeven, verwerken en versterken. Door veel voorbeelden te zien, leren deze netwerken patronen te herkennen die te complex zijn voor traditionele algoritmes.
Neurale netwerken vormen de basis van moderne AI, zoals spraakherkenning, beeldanalyse, taalmodellen en generatieve AI.
Hoe een neuraal netwerk werkt
Een neuraal netwerk bestaat uit:
- Een inputlaag, waar gegevens binnenkomen
- Eén of meerdere verborgen lagen, waar berekeningen plaatsvinden
- Een outputlaag, waar de voorspelling of classificatie uitkomt
Elke neuron in een laag is verbonden met neuronen in de volgende laag. De sterkte van deze verbindingen wordt bepaald door gewichten, die tijdens training worden aangepast.
Waarom neurale netwerken zo krachtig zijn
Neurale netwerken kunnen:
- niet-lineaire patronen vinden
- complexe relaties in data ontdekken
- leren uit grote hoeveelheden voorbeelden
- generaliseren naar nieuwe situaties
Dit maakt ze bijzonder geschikt voor taken zoals beeldherkenning, generatieve AI, vertaling en tekstbegrip.
Typen neurale netwerken
Er bestaan verschillende soorten neurale netwerken, elk met een eigen toepassing:
Feedforward-netwerk
De eenvoudigste vorm, waarin informatie alleen vooruit stroomt.
Convolutioneel netwerk (CNN)
Gespecialiseerd in beeld- en patroonherkenning.
Recurrent netwerk (RNN)
Geschikt voor tijdreeksen en taal, omdat het informatie over vorige stappen kan meenemen.
Transformer-modellen
De moderne standaard voor taalmodellen zoals ChatGPT en GPT-5.
Rol in moderne AI
Neurale netwerken zijn essentieel voor vrijwel alle grote AI-doorbraken. Ze vormen de basis van:
- Large Language Models (LLM’s)
- generatieve beeldmodellen
- spraakassistenten
- detectie-algoritmen
- autonome voertuigen
De kwaliteit van het model hangt af van het netwerkontwerp, de grootte en de hoeveelheid trainingsdata.
Verder leren?
Wil je begrijpen hoe neurale netwerken in de praktijk werken? In mijn Gratis Basiscursus AI leg ik uit hoe AI-modellen leren, voorspellen en verbeteren, volledig zonder technisch jargon.
DE WERELD VAN AI 