AAIP – Hoofdstuk 28

AI‑Tools, Frameworks & Ecosystemen

28.1 Waarom tools & ecosystemen belangrijk zijn

AI is niet alleen theorie — het is een ecosysteem van tools, frameworks en workflows die het mogelijk maken om modellen te bouwen, trainen, deployen en onderhouden.

De juiste tools maken het verschil tussen experiment en productie.

In dit hoofdstuk leer je:

28.2 Machine Learning Frameworks

De kern van elk AI‑project is een ML‑framework. Dit zijn de belangrijkste:

28.2.1 TensorFlow

Populair voor productie‑AI, schaalbaar, sterk in deployment.

28.2.2 PyTorch

De standaard voor research, flexibel, intuïtief, gebruikt door bijna alle moderne AI‑labs.

28.2.3 JAX

Extreem snel, ideaal voor cutting‑edge research en grote modellen.

28.3 Data‑tools & Ecosystemen

Data is de basis van AI — deze tools helpen bij verzamelen, opschonen en verwerken.

Belangrijke tools

Goede data = goede modellen.

28.4 Deep Learning Ecosystemen

Deep learning vereist gespecialiseerde libraries:

28.5 Generatieve AI Tools

Generatieve AI heeft een eigen ecosysteem:

28.6 MLOps Tools

Voor productie‑AI zijn MLOps‑tools essentieel:

28.7 Cloud AI Platforms

Moderne AI draait in de cloud. De drie grote spelers:

Azure AI

Enterprise‑AI, sterke integratie, schaalbaar, veilig.

AWS SageMaker

Volledig ML‑platform voor training & deployment.

Google Vertex AI

Sterk in research‑tools en data‑infrastructuur.

28.8 AI‑Agents & Automation Tools

AI‑agents worden steeds belangrijker:

28.9 Hoe kies je jouw AI‑stack?

De beste stack hangt af van jouw doelen:

Voor beginners

Voor productie

Voor generatieve AI

28.10 Reflectie‑opdracht

Beantwoord de volgende vragen schriftelijk:

  1. Welke AI‑tools wil jij leren gebruiken?
  2. Welke frameworks passen het beste bij jouw doelen?
  3. Welke cloud‑omgeving spreekt jou het meest aan?
  4. Hoe zou jouw ideale AI‑stack eruitzien?
← Terug naar AAIP landingspagina Ga verder naar Hoofdstuk 29 →