Open vragen (Hoofdstuk 1 t/m 25)
1. (H1) Leg in je eigen woorden uit wat AI is.
2. (H2) Wat is het verschil tussen traditionele software en AI‑systemen?
3. (H3) Leg kort uit wat supervised learning is.
4. (H4) Wat verstaan we onder unsupervised learning?
5. (H5) Noem een concreet voorbeeld van een AI‑toepassing in het dagelijks leven.
6. (H6) Waarom is data zo belangrijk voor AI‑modellen?
7. (H7) Wat is overfitting en waarom is het een probleem?
8. (H8) Leg uit wat een neuronaal netwerk is.
9. (H9) Wat is het verschil tussen training‑data en test‑data?
10. (H10) Waarom zijn evaluatiemetrics belangrijk?
11. (H11) Beschrijf kort wat een loss‑functie doet.
12. (H12) Wat is het doel van een optimizer in machine learning?
13. (H13) Leg uit wat een epoch is tijdens training.
14. (H14) Wat is het verschil tussen classificatie en regressie?
15. (H15) Noem één voordeel en één nadeel van AI in de samenleving.
16. (H16) Wat verstaan we onder AI‑ethiek?
17. (H17) Leg uit wat bias in data betekent.
18. (H18) Waarom is transparantie in AI‑systemen belangrijk?
19. (H19) Wat is explainable AI (XAI)?
20. (H20) Beschrijf kort wat reinforcement learning is.
21. (H21) Wat is een reward‑functie in reinforcement learning?
22. (H22) Leg uit wat een AI‑agent is.
23. (H23) Wat is het verschil tussen smalle AI en algemene AI (AGI)?
24. (H24) Waarom is samenwerking tussen mens en AI zo krachtig?
25. (H25) Beschrijf in je eigen woorden wat jij ziet als de grootste kans van AI.
Meerkeuzevragen (Hoofdstuk 26 t/m 50)
50.5 Diploma‑voorbeeld
Na beoordeling van je examen kun je dit diploma‑voorbeeld gebruiken als basis voor een officieel certificaat.
AAIP – Officieel Diploma Voorbeeld
Dit certificeert dat
[ Volledige naam student ]
het volledige Advanced AI Intelligence Program (50 hoofdstukken) succesvol heeft afgerond
The Advanced AI Intelligence Program · aistarter.fun