’25 – ‘26
\
Artificiële intelligentie - 1-
,’25 – ‘26
Artificiële intelligentie - 2-
,’25 – ‘26
Inhoud
1 Les 1: Inleiding AI ................................
................................
................................
.....................- 13 -
1.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
.......- 13 -
1.2 korte geschiedenis van AI ................................
................................
................................
... - 13 -
1.2.1 Turing Test ................................
................................
................................
................................
.......................
- 13 -
1.2.2 Perceptron ................................
................................
................................
................................
.......................
- 13 -
1.2.3 ELIZA ................................
................................
................................
................................
................................
..- 13 -
1.2.4 AI Winter en expert systems ................................
................................
................................
..................- 14 -
1.3 machine learning ................................
................................
................................
......................- 14 -
1.3.1 Machine learning als leren uit voorbeelden ................................
................................
....................
- 14 -
1.3.2 Supervised learning en reinforcement learning ................................
................................
...........- 14 -
1.4 deep learning, pre -training en generatieve AI ................................
..........................- 15 -
1.4.1 Wat veranderde er? ................................
................................
................................
................................
....- 15 -
1.4.2 Deep neural networks ................................
................................
................................
................................
- 15 -
1.4.3 Pre - training en generatieve AI ................................
................................
................................
..............- 15 -
1.5 Belangrijke voorbeelden ................................
................................
................................
......- 15 -
1.6 Belangrijke verschillen of schema’s ................................
................................
................- 16 -
1.7 Wat moet ik kennen voor het examen? ................................
................................
.......- 16 -
2 Les 2: Bias and Fairness in AI ................................
................................
............................
- 17 -
2.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
.......- 17 -
2.2 identificeren en meten van ongelijkheid in AI - systemen ................................
.....- 17 -
2.3 Belangrijkste onderwerpen ................................
................................
................................
. - 17 -
2.3.1 Oorzaken van bias ................................
................................
................................
................................
.......- 17 -
2.3.2 Fairness metrics ................................
................................
................................
................................
............- 18 -
2.3.3 Fairness audits ................................
................................
................................
................................
...............- 18 -
2.4 Kernbegrippen ................................
................................
................................
..........................
- 19 -
2.4.1 Historical discrimination ................................
................................
................................
...........................
- 19 -
2.4.2 Automation bias ................................
................................
................................
................................
............- 19 -
2.4.3 Statistical parity, equal odds en calibration ................................
................................
...................- 19 -
Artificiële intelligentie - 3 -
,’25 – ‘26
2.5 Belangrijke voorbeelden ................................
................................
................................
......- 19 -
2.5.1 Tay chatbot ................................
................................
................................
................................
.....................
- 19 -
2.5.2 SyRI ................................
................................
................................
................................
................................
.... - 20 -
2.5.3 Amazon recruitment tool ................................
................................
................................
.......................- 20 -
2.5.4 Health care risk algorithm ................................
................................
................................
......................- 20 -
2.5.5 COMPAS ................................
................................
................................
................................
...........................
- 21 -
2.6 Oplossingen en waarborgen ................................
................................
..............................
- 21 -
2.7 Wat moet ik kennen voor het examen? ................................
................................
.......- 21 -
3 Les 3: Generative and Agentic AI ................................
................................
..................- 22 -
3.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
......- 22 -
3.2 Terminologie ................................
................................
................................
.............................
- 22 -
3.3 AI die nieuwe content genereert op basis van patronen ................................
... - 22 -
3.4 Belangrijkste onderwerpen ................................
................................
................................
- 23 -
3.4.1 Werking van Generative AI ................................
................................
................................
....................- 23 -
3.4.2 Gebruik van ChatGPT ................................
................................
................................
................................
- 23 -
3.4.3 Risicomanagement en Shadow AI ................................
................................
................................
.... - 24 -
3.5 Kernrisico’s generative ai ................................
................................
................................
....- 24 -
3.5.1 Hallucinaties ................................
................................
................................
................................
..................- 24 -
3.5.2 Misuse: deepfakes en impersonatie ................................
................................
................................
.. - 24 -
3.5.3 Data leakage ................................
................................
................................
................................
.................- 24 -
3.5.4 Bias ................................
................................
................................
................................
................................
.... - 24 -
3.5.5 Agentic AI ................................
................................
................................
................................
.......................
- 25 -
3.6 Belangrijke voorbeelden ................................
................................
................................
.....- 25 -
3.6.1 ChatGPT ................................
................................
................................
................................
...........................
- 25 -
3.6.2 GenAI voor coding ................................
................................
................................
................................
.....- 25 -
3.6.3 Agentic AI in banking ................................
................................
................................
................................
- 25 -
3.6.4 Personal financial decision -making ................................
................................
................................
....- 25 -
3.7 Oplossingen en waarborgen ................................
................................
.............................
- 26 -
3.8 Wat moet ik kennen voor het examen? ................................
................................
......- 26 -
Artificiële intelligentie - 4 -
,’25 – ‘26
4 Les 4: XAI / Counterfactual explanations ................................
................................
.. - 27 -
4.1 Hoofdstuk 1: Introductie ................................
................................
................................
......- 27 -
4.1.1 Clever hans ................................
................................
................................
................................
.....................- 27 -
4.1.2 Clever hans predictors ................................
................................
................................
.............................
- 27 -
4.1.3 Waarom interpretability nodig is ................................
................................
................................
........- 27 -
4.1.4 Statistiek vs machine learning ................................
................................
................................
..............- 27 -
4.2 Hoofdstuk 2: Interpretability ................................
................................
.............................
- 28 -
4.2.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
...........................
- 28 -
4.2.2 Definitie ................................
................................
................................
................................
.............................
- 28 -
4.2.3 Interpretability vs explainability ................................
................................
................................
..........- 28 -
4.2.4 Waarom is interpretability belangrijk? ................................
................................
.............................
- 28 -
4.2.4.1 Leren en begrijpen ................................
................................
................................
..........................
- 28 -
4.2.4.2 Wetenschappelijke kennis ................................
................................
................................
..........- 28 -
4.2.4.3 Veiligheid ................................
................................
................................
................................
.............- 28 -
4.2.4.4 Bias detecteren ................................
................................
................................
................................
.- 28 -
4.2.4.5 Sociale acceptatie ................................
................................
................................
...........................
- 28 -
4.2.4.6 Debugging en auditing ................................
................................
................................
.................- 28 -
4.2.5 Wanneer is interpretability minder nodig? ................................
................................
...................- 29 -
4.2.6 Human - friendly explanations ................................
................................
................................
...............- 29 -
4.3 Hoofdstuk 3: Goals of Interpretability ................................
................................
.........- 30 -
4.3.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
..........................
- 30 -
4.3.2 Doel 1: Model verbeteren ................................
................................
................................
........................- 30 -
4.3.3 Astma - pneumonie voorbeeld ................................
................................
................................
..............- 30 -
4.3.4 Doel 2: Model en voorspellingen verantwoorden ................................
................................
......- 30 -
4.3.5 Doel 3: Inzichten ontdekken ................................
................................
................................
.................- 30 -
4.4 Hoofdstuk 4: Methods Overview ................................
................................
.....................- 31 -
4.4.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
............................
- 31 -
4.4.2 Interpretability by design ................................
................................
................................
.........................
- 31 -
4.4.3 Scope van interpreteerbaarheid ................................
................................
................................
..........- 31 -
4.4.4 Rashomon effect ................................
................................
................................
................................
..........- 31 -
Artificiële intelligentie - 5-
, ’25 – ‘26
4.4.5 Post - hoc interpretability ................................
................................
................................
...........................
- 31 -
4.4.6 Model - agnostic methodes ................................
................................
................................
......................
- 32 -
4.4.7 Lokale methodes ................................
................................
................................
................................
.........- 32 -
4.4.8 Globale methodes ................................
................................
................................
................................
.......- 32 -
4.4.9 Feature effect vs feature importance ................................
................................
...............................
- 32 -
4.4.10 Model - specific methodes ................................
................................
................................
..................- 33 -
4.4.11 Belangrijkste schema ................................
................................
................................
................................
- 33 -
4.4.12 Wat moet je zeker kennen? ................................
................................
................................
.............- 33 -
4.4.12.1 Definities ................................
................................
................................
................................
...............- 33 -
4.4.12.2 Voorbeelden ................................
................................
................................
................................
.......- 33 -
4.4.12.3 Verschillen ................................
................................
................................
................................
..........- 34 -
4.4.12.4 Mogelijke examenvraag ................................
................................
................................
...............- 34 -
5 Les 5: Sustainable AI ................................
................................
................................
.............- 35 -
5.1 Sustainable ai vs ai for sustainability ................................
................................
............- 35 -
5.2 Definitie en pijlers van Sustainable AI ................................
................................
..........- 35 -
5.3 Kernprincipes van Sustainable AI ................................
................................
...................- 36 -
5.3.1 Green AI ................................
................................
................................
................................
..........................- 36 -
5.3.2 Fair AI ................................
................................
................................
................................
...............................
- 36 -
5.3.3 Explainable AI ................................
................................
................................
................................
...............- 36 -
5.3.4 Circular AI ................................
................................
................................
................................
.......................- 36 -
5.4 AI for Sustainability ................................
................................
................................
...............- 36 -
5.5 De ecologische kost van AI ................................
................................
...............................
- 36 -
5.5.1 Energie en uitstoot ................................
................................
................................
................................
.... - 36 -
5.5.2 Watergebruik ................................
................................
................................
................................
................- 36 -
5.5.3 Hardware en levenscyclus ................................
................................
................................
......................
- 37 -
5.6 Maatschappelijke en ethische risico’s ................................
................................
...........- 37 -
5.6.1 Moral crumple zone ................................
................................
................................
................................
...- 37 -
5.6.2 AI colonialism ................................
................................
................................
................................
................- 37 -
5.7 Efficiency challenges ................................
................................
................................
............- 37 -
5.7.1 Jevons’ Paradox ................................
................................
................................
................................
...........- 37 -
Artificiële intelligentie - 6 -
\
Artificiële intelligentie - 1-
,’25 – ‘26
Artificiële intelligentie - 2-
,’25 – ‘26
Inhoud
1 Les 1: Inleiding AI ................................
................................
................................
.....................- 13 -
1.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
.......- 13 -
1.2 korte geschiedenis van AI ................................
................................
................................
... - 13 -
1.2.1 Turing Test ................................
................................
................................
................................
.......................
- 13 -
1.2.2 Perceptron ................................
................................
................................
................................
.......................
- 13 -
1.2.3 ELIZA ................................
................................
................................
................................
................................
..- 13 -
1.2.4 AI Winter en expert systems ................................
................................
................................
..................- 14 -
1.3 machine learning ................................
................................
................................
......................- 14 -
1.3.1 Machine learning als leren uit voorbeelden ................................
................................
....................
- 14 -
1.3.2 Supervised learning en reinforcement learning ................................
................................
...........- 14 -
1.4 deep learning, pre -training en generatieve AI ................................
..........................- 15 -
1.4.1 Wat veranderde er? ................................
................................
................................
................................
....- 15 -
1.4.2 Deep neural networks ................................
................................
................................
................................
- 15 -
1.4.3 Pre - training en generatieve AI ................................
................................
................................
..............- 15 -
1.5 Belangrijke voorbeelden ................................
................................
................................
......- 15 -
1.6 Belangrijke verschillen of schema’s ................................
................................
................- 16 -
1.7 Wat moet ik kennen voor het examen? ................................
................................
.......- 16 -
2 Les 2: Bias and Fairness in AI ................................
................................
............................
- 17 -
2.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
.......- 17 -
2.2 identificeren en meten van ongelijkheid in AI - systemen ................................
.....- 17 -
2.3 Belangrijkste onderwerpen ................................
................................
................................
. - 17 -
2.3.1 Oorzaken van bias ................................
................................
................................
................................
.......- 17 -
2.3.2 Fairness metrics ................................
................................
................................
................................
............- 18 -
2.3.3 Fairness audits ................................
................................
................................
................................
...............- 18 -
2.4 Kernbegrippen ................................
................................
................................
..........................
- 19 -
2.4.1 Historical discrimination ................................
................................
................................
...........................
- 19 -
2.4.2 Automation bias ................................
................................
................................
................................
............- 19 -
2.4.3 Statistical parity, equal odds en calibration ................................
................................
...................- 19 -
Artificiële intelligentie - 3 -
,’25 – ‘26
2.5 Belangrijke voorbeelden ................................
................................
................................
......- 19 -
2.5.1 Tay chatbot ................................
................................
................................
................................
.....................
- 19 -
2.5.2 SyRI ................................
................................
................................
................................
................................
.... - 20 -
2.5.3 Amazon recruitment tool ................................
................................
................................
.......................- 20 -
2.5.4 Health care risk algorithm ................................
................................
................................
......................- 20 -
2.5.5 COMPAS ................................
................................
................................
................................
...........................
- 21 -
2.6 Oplossingen en waarborgen ................................
................................
..............................
- 21 -
2.7 Wat moet ik kennen voor het examen? ................................
................................
.......- 21 -
3 Les 3: Generative and Agentic AI ................................
................................
..................- 22 -
3.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
......- 22 -
3.2 Terminologie ................................
................................
................................
.............................
- 22 -
3.3 AI die nieuwe content genereert op basis van patronen ................................
... - 22 -
3.4 Belangrijkste onderwerpen ................................
................................
................................
- 23 -
3.4.1 Werking van Generative AI ................................
................................
................................
....................- 23 -
3.4.2 Gebruik van ChatGPT ................................
................................
................................
................................
- 23 -
3.4.3 Risicomanagement en Shadow AI ................................
................................
................................
.... - 24 -
3.5 Kernrisico’s generative ai ................................
................................
................................
....- 24 -
3.5.1 Hallucinaties ................................
................................
................................
................................
..................- 24 -
3.5.2 Misuse: deepfakes en impersonatie ................................
................................
................................
.. - 24 -
3.5.3 Data leakage ................................
................................
................................
................................
.................- 24 -
3.5.4 Bias ................................
................................
................................
................................
................................
.... - 24 -
3.5.5 Agentic AI ................................
................................
................................
................................
.......................
- 25 -
3.6 Belangrijke voorbeelden ................................
................................
................................
.....- 25 -
3.6.1 ChatGPT ................................
................................
................................
................................
...........................
- 25 -
3.6.2 GenAI voor coding ................................
................................
................................
................................
.....- 25 -
3.6.3 Agentic AI in banking ................................
................................
................................
................................
- 25 -
3.6.4 Personal financial decision -making ................................
................................
................................
....- 25 -
3.7 Oplossingen en waarborgen ................................
................................
.............................
- 26 -
3.8 Wat moet ik kennen voor het examen? ................................
................................
......- 26 -
Artificiële intelligentie - 4 -
,’25 – ‘26
4 Les 4: XAI / Counterfactual explanations ................................
................................
.. - 27 -
4.1 Hoofdstuk 1: Introductie ................................
................................
................................
......- 27 -
4.1.1 Clever hans ................................
................................
................................
................................
.....................- 27 -
4.1.2 Clever hans predictors ................................
................................
................................
.............................
- 27 -
4.1.3 Waarom interpretability nodig is ................................
................................
................................
........- 27 -
4.1.4 Statistiek vs machine learning ................................
................................
................................
..............- 27 -
4.2 Hoofdstuk 2: Interpretability ................................
................................
.............................
- 28 -
4.2.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
...........................
- 28 -
4.2.2 Definitie ................................
................................
................................
................................
.............................
- 28 -
4.2.3 Interpretability vs explainability ................................
................................
................................
..........- 28 -
4.2.4 Waarom is interpretability belangrijk? ................................
................................
.............................
- 28 -
4.2.4.1 Leren en begrijpen ................................
................................
................................
..........................
- 28 -
4.2.4.2 Wetenschappelijke kennis ................................
................................
................................
..........- 28 -
4.2.4.3 Veiligheid ................................
................................
................................
................................
.............- 28 -
4.2.4.4 Bias detecteren ................................
................................
................................
................................
.- 28 -
4.2.4.5 Sociale acceptatie ................................
................................
................................
...........................
- 28 -
4.2.4.6 Debugging en auditing ................................
................................
................................
.................- 28 -
4.2.5 Wanneer is interpretability minder nodig? ................................
................................
...................- 29 -
4.2.6 Human - friendly explanations ................................
................................
................................
...............- 29 -
4.3 Hoofdstuk 3: Goals of Interpretability ................................
................................
.........- 30 -
4.3.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
..........................
- 30 -
4.3.2 Doel 1: Model verbeteren ................................
................................
................................
........................- 30 -
4.3.3 Astma - pneumonie voorbeeld ................................
................................
................................
..............- 30 -
4.3.4 Doel 2: Model en voorspellingen verantwoorden ................................
................................
......- 30 -
4.3.5 Doel 3: Inzichten ontdekken ................................
................................
................................
.................- 30 -
4.4 Hoofdstuk 4: Methods Overview ................................
................................
.....................- 31 -
4.4.1 Kernidee ................................
................................
................................
................................
............................
- 31 -
4.4.2 Interpretability by design ................................
................................
................................
.........................
- 31 -
4.4.3 Scope van interpreteerbaarheid ................................
................................
................................
..........- 31 -
4.4.4 Rashomon effect ................................
................................
................................
................................
..........- 31 -
Artificiële intelligentie - 5-
, ’25 – ‘26
4.4.5 Post - hoc interpretability ................................
................................
................................
...........................
- 31 -
4.4.6 Model - agnostic methodes ................................
................................
................................
......................
- 32 -
4.4.7 Lokale methodes ................................
................................
................................
................................
.........- 32 -
4.4.8 Globale methodes ................................
................................
................................
................................
.......- 32 -
4.4.9 Feature effect vs feature importance ................................
................................
...............................
- 32 -
4.4.10 Model - specific methodes ................................
................................
................................
..................- 33 -
4.4.11 Belangrijkste schema ................................
................................
................................
................................
- 33 -
4.4.12 Wat moet je zeker kennen? ................................
................................
................................
.............- 33 -
4.4.12.1 Definities ................................
................................
................................
................................
...............- 33 -
4.4.12.2 Voorbeelden ................................
................................
................................
................................
.......- 33 -
4.4.12.3 Verschillen ................................
................................
................................
................................
..........- 34 -
4.4.12.4 Mogelijke examenvraag ................................
................................
................................
...............- 34 -
5 Les 5: Sustainable AI ................................
................................
................................
.............- 35 -
5.1 Sustainable ai vs ai for sustainability ................................
................................
............- 35 -
5.2 Definitie en pijlers van Sustainable AI ................................
................................
..........- 35 -
5.3 Kernprincipes van Sustainable AI ................................
................................
...................- 36 -
5.3.1 Green AI ................................
................................
................................
................................
..........................- 36 -
5.3.2 Fair AI ................................
................................
................................
................................
...............................
- 36 -
5.3.3 Explainable AI ................................
................................
................................
................................
...............- 36 -
5.3.4 Circular AI ................................
................................
................................
................................
.......................- 36 -
5.4 AI for Sustainability ................................
................................
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...............- 36 -
5.5 De ecologische kost van AI ................................
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- 36 -
5.5.1 Energie en uitstoot ................................
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.... - 36 -
5.5.2 Watergebruik ................................
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................- 36 -
5.5.3 Hardware en levenscyclus ................................
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- 37 -
5.6 Maatschappelijke en ethische risico’s ................................
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...........- 37 -
5.6.1 Moral crumple zone ................................
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...- 37 -
5.6.2 AI colonialism ................................
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................- 37 -
5.7 Efficiency challenges ................................
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............- 37 -
5.7.1 Jevons’ Paradox ................................
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...........- 37 -
Artificiële intelligentie - 6 -
