STEM 3de trim

0.0(0)
studied byStudied by 0 people
learnLearn
examPractice Test
spaced repetitionSpaced Repetition
heart puzzleMatch
flashcardsFlashcards
Card Sorting

1/30

encourage image

There's no tags or description

Looks like no tags are added yet.

Study Analytics
Name
Mastery
Learn
Test
Matching
Spaced

No study sessions yet.

31 Terms

1
New cards

chatgpt

  • openAI

  • oprichter = Sam Altman

2
New cards

Generetieve A.I

is een technologie die het software gebruikt om dingen te crëeren zoals tekst, afbeeldingen of muziek.

3
New cards

A.I.:

Artificiële intelligentie

4
New cards

Machine leraning

is een onderdeel van A.I.: die zich gaat leren door voorbeelden en gegevens. bv : 1000 honden en 1000 katten hij zal leren om ze te onderscheiden (het is gevaarlijk)

5
New cards

Rule based software

software werkt op basis van door mensen geprogrammeerde regels computercode in programmeertaal

6
New cards

neutraal netwerk

-neuronen werken samen = patroonherkenning

-bv. Handschriften herkennen
1) kijkt naar lijnen

2) herkent vormen

3) geeft antwoord

7
New cards

hoeveel aantal neuroren heeft de mens?

Het menselijk brein heeft ongeveer 86 miljard neuronen.

8
New cards

deep learning

Deep learning is een vorm van machine learning die werkt met neurale netwerken met meerdere lagen.
Kort gezegd:
Deep learning = machine learning + neurale netwerken.

Voorbeeld: het lijkt op "leren fietsen" – je leert door ervaring.

9
New cards

patroonherkkingen

is het proces waarbij systemen patronen identificeren in gegevens om informatie te verwerken of beslissingen te nemen.

10
New cards

Protus-effect

Proust-effect: plots een herinnering krijgen door geur, smaak of geluid dat een bepaalde geur, smaak of geluid een levendige herinnering oproept.

bv: toen ik een kind was ruikde ik altijd een bepaalde geur en als ik die geur nu opnieuw ruik, roept het herinneringen op aan mijn kindertijd.

11
New cards

Wat zijn neuronen in een neuraal netwerk, en wat is de functie van de vertakkingen ertussen?

  • Een neuron in een neuraal netwerk is een getal dat aangeeft hoe actief het is.

  • De vertakkingen zijn de verbindingen tussen neuronen die signalen doorgeven.

  • Ze bepalen hoe actief het volgende neuron wordt, afhankelijk van de sterkte van de verbindingen en het aantal activerende signalen.

  • De structuur lijkt op hoe neuronen in onze hersenen werken, met lagen (input, verborgen lagen, output).

<ul><li><p>Een <em>neuron</em> in een neuraal netwerk is een getal dat aangeeft hoe <em>actief</em> het is.</p></li><li><p>De <em>vertakkingen</em> zijn de <em>verbindingen</em> tussen neuronen die signalen doorgeven.</p></li><li><p>Ze bepalen hoe actief het volgende neuron wordt, afhankelijk van de <em>sterkte</em> van de verbindingen en het aantal <em>activerende signalen</em>.</p></li><li><p>De structuur lijkt op hoe neuronen in onze hersenen werken, met lagen (input, verborgen lagen, output).</p></li></ul><p></p>
12
New cards

voorbeeld neutrale netwerk

-webshops: kleding aanraden volgens wat je koopt en bekijkt

-Netflix: films/ series aanbevolen volgens genre, tekenstijl,… van degene al gekeken of opgezocht

-face ID: met camera 3D foto van je gezicht à vergelijken met opgeslagen foto

13
New cards

van neutraal netwerk naar machine learning

1. Veel foto’s geven van paar dingen & juiste benaming geven

2. Bij elke trainingsfoto à computer past netwerk aan

3. Maakt verbindingen sterker/ zwakker

4. Training voorbij à waardes (verbindingen tussen neuronen) vastgesteld

( kan foutlopen)

<p>1. Veel foto’s geven van paar dingen &amp; juiste benaming geven</p><p>2. Bij elke trainingsfoto à computer past netwerk aan</p><p>3. Maakt verbindingen sterker/ zwakker</p><p>4. Training voorbij à waardes (verbindingen tussen neuronen) vastgesteld<br><br>( kan foutlopen)</p>
14
New cards

generatieve A.I: ( meer uitleg)

getraind met bijna alle informatie op internet
-wanneer jij vraag stelt aan machine =) algoritme (systeem) probeert meest logische antwoord te voorspellen. -die algoritmes noemen we taalmodellen
= ) getraind om talen te begrijpen.

-modellen kunnen ook foto's en video’s genereren (maken)

15
New cards

GAN

Generative Adversarial Network ( samenwerking tussen 2 neuronale netwerken.

- Doel: fotorealistische afbeeldingen van niet-bestaande mensen genereren.

- Generator: probeert afbeeldingen maken die bv lijkt op echte paarden

- nep-paarden en echte paardenfoto’s aan discriminator gegeven

- discriminator: zegt welke foto's echt zijn en welke gegenereerd zijn

- interactie: beide tegenstanders à leren van elkaars fouten: - De generator leert betere, realistischere paardenfoto’s maken - De discriminator leert nep-afbeeldingen beter kunnen herkennen

16
New cards

prompt

 input (tekstje / opdracht) die wordt gegeven aan AI-model om het te begeleiden bij het maken van gewenste output (tekst, foto,…).

17
New cards

Hallucinaties

iets waarnemen dat niet er is ( iets zien dat er niet is)

18
New cards

alle soorten elektromagnetische stralingen

Gamma stralen    Röntgenstralen    Ultraviolet     zichtbaar licht     Infrarood     radiogolven

19
New cards

infrarood wordt gebruikt om

termografie maakt gebruik van camera waarbij het zichtbaar en NIET zichtbaar licht (warmtestraling / infrarood) opgenomen worden

20
New cards

-Ultra violet

: opsporingsdienst maakt gebruik van UV-lampen om 'verwijderde'
 bloedresten terug zichtbaar te maken

21
New cards

-radiogolven

Grondpenetrerende radar (GPR) à slachtoffers onder puin, sneeuw of aarde opsporen door radiogolven door het oppervlak te verzenden

22
New cards

tracking

via gsm ( radiogolven)

<p>via gsm ( radiogolven)</p>
23
New cards

gevolgen van leven in een gebied met veel zendmatsen

stralingswaardenà heel kritisch voor gezondheid (verhoogde kans op kanker) in omgeving van zendmast (minder dan 0,5 meter) andersà geen schade voor bevolking

24
New cards

black boxes

1. Een black box is als een machine die antwoorden geeft, maar niet uitlegt hoe ze tot die antwoorden komt.

2. Bij A.I. zoals neurale netwerken weten we vaak niet waarom een beslissing wordt genomen, en dat maakt ze lastig te vertrouwen.

25
New cards

zie deel 2 rode op one note

26
New cards

kracht

kracht is een fysieke( natuurkundige) grootheid die een voorwerp van vorm, snelheid of beweging kan doen veranderen.

27
New cards

contactkrachten =

spankracht
veerkracht
wrijvingskracht
spierkracht

28
New cards

veldkracht

zwaartekracht
magnetische kracht

29
New cards

dynamisch effect

kracht door beweging of versnelling

30
New cards

statische effect

kracht zonder beweging, maar kan wel tot (blijvende of tijdelijke) vervorming leiden.

31
New cards