Bekijk alle inhoud met de tag Generative AI
AI-adoptiegraden geven het percentage organisaties aan dat kunstmatige intelligentie heeft geïntegreerd in hun bedrijfsvoering. Deze percentages variëren per sector, regio en bedrijfsgrootte en weerspiegelen de diverse toepassingen en impact van AI-technologie. Volgens McKinsey's enquête van 2024 is de AI-adoptie gestegen naar 72%, met aanzienlijke bijdragen van generatieve AI.
AI-technologietrends omvatten de huidige en opkomende ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie, waaronder machine learning, grote taalmodellen, multimodale mogelijkheden en generatieve AI, die industrieën vormgeven en toekomstige technologische ontwikkelingen beïnvloeden.
Ontdek de nieuwste trends in AI-financiering in 2024, waaronder stijgende investeringen, dominantie van techreuzen, groei in generatieve AI en de impact van startups. Leer meer over grote deals, sectorspecifieke investeringen en de uitdagingen die het AI-investeringslandschap vormgeven.
Beheers prompting in Stable Diffusion Modellen om hoogwaardige AI-gegenereerde afbeeldingen te creëren. Leer effectieve prompts opstellen met belangrijke elementen zoals onderwerp, stijl en resolutie. Ontdek technieken als iteratief bouwen, negatieve prompts en het combineren van trefwoorden voor optimale resultaten.
DALL-E is een serie tekst-naar-beeld modellen ontwikkeld door OpenAI, waarbij deep learning wordt gebruikt om digitale beelden te genereren op basis van tekstuele beschrijvingen. Lees meer over de geschiedenis, toepassingen in kunst, marketing, onderwijs en ethische overwegingen.
DataRobot is een uitgebreid AI-platform dat het creëren, implementeren en beheren van machine learning-modellen vereenvoudigt, waardoor voorspellende en generatieve AI toegankelijk wordt voor gebruikers van elk technisch niveau.
Ontdek de AI-wet van de EU, ’s werelds eerste uitgebreide AI-regulering. Leer hoe deze AI-systemen classificeert op basis van risico, governance instelt en wereldwijde normen vastlegt voor ethische, transparante en betrouwbare AI.
Het Flux AI Model van Black Forest Labs is een geavanceerd tekst-naar-beeld generatiesysteem dat natuurlijke taalprompts omzet in zeer gedetailleerde, fotorealistische afbeeldingen met behulp van geavanceerde machine learning-algoritmen.
Generatieve AI verwijst naar een categorie van algoritmes voor kunstmatige intelligentie die nieuwe content kunnen genereren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek, code en video's. In tegenstelling tot traditionele AI produceert generatieve AI originele output op basis van data waarop het is getraind, waardoor creativiteit en automatisering in verschillende sectoren mogelijk worden.
Ontdek hoe generatieve AI-workshops praktijkgericht leren bieden, kritieke vaardigheidskloven dichten en professionals en organisaties voorbereiden op de toekomst van werk in een door AI aangedreven wereld.
Een Generative Adversarial Network (GAN) is een machine learning-framework met twee neurale netwerken—een generator en een discriminator—die met elkaar concurreren om data te genereren die niet te onderscheiden is van echte data. Geïntroduceerd door Ian Goodfellow in 2014, worden GAN's veel gebruikt voor beeldgeneratie, data-augmentatie, anomaliedetectie en meer.
Generative Engine Optimization (GEO) is de strategie voor het optimaliseren van content voor AI-platforms zoals ChatGPT en Bard, zodat zichtbaarheid en een nauwkeurige weergave in AI-gegenereerde antwoorden worden gegarandeerd.
Ontdek het belang en de toepassingen van Human in the Loop (HITL) in AI-chatbots, waarbij menselijke expertise AI-systemen verbetert voor meer nauwkeurigheid, ethische normen en gebruikersxadtevredenheid in diverse sectoren.
Ontdek de verrassende manieren waarop mensen AI gebruiken in 2025: van therapie en het organiseren van het leven tot het vinden van zingeving, AI verschuift van een productiviteitstool naar een persoonlijke en emotionele partner.
Informatieopvraging maakt gebruik van AI, NLP en machine learning om gegevens efficiënt en nauwkeurig op te halen die voldoen aan de wensen van de gebruiker. Fundamenteel voor webzoekmachines, digitale bibliotheken en ondernemingsoplossingen; informatieopvraging pakt uitdagingen aan zoals ambiguïteit, algoritmische vooringenomenheid en schaalbaarheid, met toekomstige trends gericht op generatieve AI en deep learning.
LangChain is een open-source framework voor het ontwikkelen van applicaties aangedreven door Large Language Models (LLM’s), waarmee de integratie van krachtige LLM’s zoals OpenAI’s GPT-3.5 en GPT-4 met externe databronnen wordt gestroomlijnd voor geavanceerde NLP-toepassingen.
Model collapse is een fenomeen binnen kunstmatige intelligentie waarbij een getraind model na verloop van tijd achteruitgaat, vooral wanneer het vertrouwt op synthetische of door AI gegenereerde data. Dit leidt tot minder diverse output, veilige antwoorden en een afgenomen vermogen om creatieve of originele inhoud te produceren.
Een negatieve prompt in AI is een instructie die modellen vertelt wat ze niet moeten opnemen in hun gegenereerde output. In tegenstelling tot traditionele prompts die de inhoud sturen, geven negatieve prompts aan welke elementen, stijlen of kenmerken vermeden moeten worden. Dit verfijnt de resultaten en zorgt ervoor dat deze beter aansluiten bij de voorkeuren van de gebruiker, vooral bij generatieve modellen zoals Stable Diffusion en Midjourney.
Ontdek OpenAI's sprong naar AI-hardware via de overname van Jony Ive's io voor $6,5 miljard, waarmee het toneel wordt gezet voor innovatieve, schermloze generatieve AI-apparaten die wereldklasse design combineren met intelligente, gepersonaliseerde ervaringen.
Prompt engineering is het ontwerpen en verfijnen van input voor generatieve AI-modellen om optimale output te verkrijgen. Dit houdt in dat je nauwkeurige en effectieve prompts opstelt die de AI aansturen om tekst, afbeeldingen of andere vormen van content te genereren die aan specifieke eisen voldoen.
Reinforcement Learning van Menselijke Feedback (RLHF) is een machine learning-techniek die menselijke input integreert om het trainingsproces van reinforcement learning-algoritmes te sturen. In tegenstelling tot traditionele reinforcement learning, dat uitsluitend vertrouwt op vooraf gedefinieerde beloningssignalen, maakt RLHF gebruik van menselijke oordelen om het gedrag van AI-modellen vorm te geven en te verfijnen. Deze aanpak zorgt ervoor dat de AI beter aansluit bij menselijke waarden en voorkeuren, waardoor het bijzonder nuttig is bij complexe en subjectieve taken.
Ontdek de belangrijkste verschillen tussen Retrieval-Augmented Generation (RAG) en Cache-Augmented Generation (CAG) in AI. Leer hoe RAG dynamisch realtime informatie ophaalt voor flexibele, nauwkeurige antwoorden, terwijl CAG gebruikmaakt van vooraf gecachte data voor snelle, consistente output. Ontdek welke aanpak het beste aansluit bij jouw projectbehoeften en verken praktische toepassingen, sterke punten en beperkingen.
Stable Diffusion is een geavanceerd tekst-naar-beeld generatie model dat deep learning gebruikt om hoogwaardige, fotorealistische afbeeldingen te produceren op basis van tekstuele beschrijvingen. Als een latent diffusion model vormt het een belangrijke doorbraak in generatieve AI, waarbij diffusion modellen en machine learning efficiënt worden gecombineerd om beelden te genereren die nauw aansluiten bij de gegeven prompts.
Ontdek Wan 2.1, het open-source AI video generatiemodel van Alibaba. Leer hoe het werkt, verken de krachtige functies en volg onze stapsgewijze handleiding om het lokaal op je eigen GPU te draaien.
Leer de basisinformatie over Writesonic. Een snel overzicht van de belangrijkste functies, voor- en nadelen, en alternatieven.
