DE WERELD VAN AI

Simpele uitleg over kunstmatige intelligentie

Wat zijn neurale netwerken?

Dit is stap 4 van mijn Basiscursus AI. Hier laat ik zien hoe neurale netwerken werken en waarom ze zoveel mogelijk maken in de AI wereld. De vorige stap was “Wat is Machine Learning” en de volgende stap is “Wat zijn taalmodellen”.

Neurale netwerken zijn een belangrijk onderdeel van kunstmatige intelligentie. Ze bestaan uit lagen van kunstmatige “neuronen” die samenwerken om informatie te verwerken. Het concept is geïnspireerd op het menselijk brein, waar miljarden zenuwcellen signalen aan elkaar doorgeven.

Een neuraal netwerk leert door patronen in data te herkennen. Zo kan het voorspellen wat er waarschijnlijk in een nieuwe situatie zal gebeuren. Het is de technologie achter spraakherkenning, beeldherkenning en slimme taalmodellen zoals ChatGPT.

Wil je een eenvoudige uitleg lezen met duidelijke voorbeelden? Lees dan mijn blog “Wat zijn neurale netwerken? Eenvoudige uitleg voor iedereen“.

Hoe werkt een neuraal netwerk?

Een neuraal netwerk bestaat uit verschillende lagen:

  • De inputlaag ontvangt data, bijvoorbeeld pixels van een afbeelding of woorden uit een zin.
  • De verborgen lagen analyseren die informatie stap voor stap.
  • De outputlaag geeft uiteindelijk een resultaat, zoals een voorspelling of een categorie.

Tijdens het leren worden de verbindingen tussen de neuronen bijgesteld. Dit heet backpropagation — het proces waarmee het netwerk fouten corrigeert en beter wordt in het herkennen van patronen.

Toepassingen van neurale netwerken

Neurale netwerken worden in talloze sectoren gebruikt. Ze herkennen gezichten in foto’s, helpen dokters bij medische diagnoses, vertalen teksten, genereren kunstwerken en maken chatbots mogelijk die menselijke taal begrijpen.

Elke keer dat je een AI-toepassing gebruikt die lijkt te “begrijpen” wat je bedoelt, is de kans groot dat er een neuraal netwerk achter zit.

Meer leren over neurale netwerken

Wil je liever kijken dan lezen? Bekijk hieronder mijn video “Hoe Werken Neurale Netwerken? EENVOUDIG uitgelegd!”, waarin ik met visuele voorbeelden laat zien hoe deze systemen informatie verwerken en leren van data.

✅ Deze stap is afgerond
Je hebt geleerd hoe neurale netwerken werken, hoe lagen en verbindingen samenwerken en waarom ze zo krachtig zijn bij patroonherkenning. Je bent klaar om taalmodellen beter te begrijpen.

Volgende stap in de route

Ga door naar stap 5:
Taalmodellen

Of ga terug naar de startpagina van mijn gratis Basiscursus AI.

Laatste blogs over AI voor Beginners

Ontdek meer artikelen over neurale netwerken, waarin wordt uitgelegd hoe deze systemen werken en waarom ze zo belangrijk zijn binnen kunstmatige intelligentie.
Deze lijst wordt automatisch bijgewerkt met de nieuwste blogs die zijn getagd met “Neurale Netwerken”.

  • Hoe Vectordatabases AI Verbeteren

    Een vectordatabase is een essentieel type database voor AI-systemen, die informatie als betekenisvolle vectoren opslaat in plaats van letterlijk tekst. Dit maakt het mogelijk om contextueel te zoeken en relevante antwoorden te bieden, cruciaal voor complexe toepassingen zoals Retrieval-Augmented Generation, waar nuance en inhoudelijke relevantie belangrijk zijn.

  • Wat is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

    Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbetert AI-antwoorden door actuele informatie uit externe bronnen op te halen, zonder het model opnieuw te trainen. Dit maakt AI-systemen betrouwbaarder en relevanter, vooral voor chatbots die snel en juiste antwoorden moeten geven. RAG combineert taalmodellen met eigen data voor betere prestaties.

  • Hoe Werkt AI: Een Stap-voor-Stap Uitleg

    AI is geen magie, maar slimme wiskunde en software die leert van data. Het werkt via algoritmen die patronen vinden en zichzelf verbeteren. Tijdens training leert AI door fouten, en na het trainen kan het voorspellingen doen. AI is al zichtbaar in smartphone-camera’s, navigatie en chatbots. Beperkingen zijn er door datakwaliteit.

  • Wat is de betekenis van kunstmatige intelligentie?

    Kunstmatige intelligentie (AI) stelt computers in staat om mensachtige eigenschappen te vertonen, zoals taalbegrip en patroonherkenning. AI leert door data te analyseren en patronen te herkennen via machine learning en neurale netwerken. Dit leidt tot verbeterde digitale diensten, waardoor systemen sneller, slimmer en persoonlijker worden in het dagelijks leven.

  • Inleiding tot Large Language Models voor Beginners

    Large Language Models (LLM’s) zijn krachtige AI-systemen die getraind zijn om taal te begrijpen en genereren door enorme hoeveelheden tekst te analyseren. Ze kunnen diverse taken uitvoeren zoals samenvatten, herschrijven en vragen beantwoorden, en leren patronen te herkennen. LLM’s verbeteren door fine-tuning, wat hun reacties veiliger en relevanter maakt.