AI-startbekwaamtest - Windesheim.ai

AI-startbekwaamtest

De AI-startbekwaamheidstest is een uitgebreide toets die jouw kennis over AI evalueert, slaag je dan heb je de eerste stappen genomen in bekwaam worden van AI!

Je wordt middels 30 vragen getoetst op aspecten zoals algemene AI-kennis, AI-toepassingen als ChatGPT, privacy, machine learning, prompt engineering en ethische, juridische en maatschappelijke aspecten (ELSA).

Als je slaagt (tenminste 27 goede antwoorden op 30 vragen!) dan kan je dat delen met de "buitenwereld" met een "AI-startbekwaam" badge op je LinkedIn profiel.

Lukt het de eerste keer niet? Gewoon nog een keer proberen!

Deze toets is onder regie van het gecertificeerde ELSA AI Lab voor Oost Nederland (ELSALON) gemaakt.

P.S.: je persoonsgegevens en testresultaat worden niet opgeslagen of bewaard!

1 / 30

1. Wat is de AI Act van de EU?

Een richtlijn voor AI-gebruikers en de technology providers.

Een Wetgeving die AI-regulering en ethiek waarborgt.

Een standaard om AI sneller te maken.

Een methode om AI-modellen te certificeren.

2 / 30

2. Wat is een manier waarop AI wordt gebruikt in klantenservice?

Chatbots voor het beantwoorden van vragen afkomstig van klanten.

Antwoord apparaat dat vraagt waarvoor je belt.

Een beslisboom die de klant naar een bepaald antwoord leidt.

3 / 30

3. Welke rol speelt encryptie in gegevensprivacy voor AI-systemen?

Encryptie maakt gegevens onleesbaar voor onbevoegden door deze te coderen.

Encryptie zorgt ervoor dat AI-systemen gegevens automatisch anonimiseren.

Encryptie versnelt de verwerking van data door deze te comprimeren.

4 / 30

4. Hoe verschilt AI van traditionele computerprogramma's?

AI vereist geen training of gegevens om effectief te functioneren, terwijl traditionele programma's wel specifieke input nodig hebben.

AI is statisch en volgt alleen lineaire processen, terwijl traditionele programma's flexibel kunnen reageren op veranderende omstandigheden.

AI kan zelfstandig leren en zich aanpassen aan nieuwe gegevens, terwijl traditionele programma's uitsluitend werken op basis van vooraf gedefinieerde regels en logica.

5 / 30

5. Wat is de rol van verklaarbaarheid in het waarborgen van ethische AI-toepassingen?

Verklaarbaarheid is niet belangrijk, aangezien AI-systemen altijd de juiste beslissingen nemen.

Verklaarbaarheid helpt gebruikers te begrijpen hoe AI beslissingen neemt, wat belangrijk is voor vertrouwen en verantwoording.

Verklaarbaarheid maakt AI-systemen langzamer en minder efficiënt.

6 / 30

6. Wat is een belangrijk kenmerk dat AI onderscheidt van traditionele software?

AI kan zelfstandig leren en zich aanpassen aan nieuwe gegevens zonder expliciete herprogrammering.

AI vereist geen gegevens om te functioneren en werkt op basis van vooraf ingestelde regels.

AI is een vorm van geavanceerde software die sneller rekent.

7 / 30

7. In machine learning, waarvoor wordt 'trainingsdata' gebruikt?

Trainingsdata wordt uitsluitend gebruikt om het model te verfijnen.

Trainingsdata wordt gebruikt om een model te trainen, zodat het kan leren van patronen en relaties.

Trainingsdata wordt alleen gebruikt voor het testen van de snelheid en prestaties van het model.

8 / 30

8. Hoe werkt een LLM (Large Language Model)?

Het kopieert data zonder verdere aanpassingen.

Het vertaalt de tekst in nieuwe tekst.

Het zoekt antwoorden op internet.

Het voorspelt woorden op basis van statistische waarschijnlijkheid.

9 / 30

9. Wat zijn de risico’s van slechte prompt engineering?

Dat AI de prompt negeert.

Dat AI misleidende of onnauwkeurige antwoorden geeft.

Dat AI minder efficiënt wordt.

10 / 30

10. Welke van de volgende modellen is géén Large Language Model (LLM)?

Deepseek.

LLaMA.

Gemini.

Stable Diffusion.

11 / 30

11. Op welk gebied heeft AI significant bijgedragen aan milieuduurzaamheid?

AI vermindert de ecologische voetafdruk van transport door het vervangen van menselijke chauffeurs door volledig autonome voertuigen.

AI helpt bij het verbeteren van recyclingprocessen door het automatisch sorteren van afval.

AI wordt gebruikt voor het verlagen van energieverbruik door het automatisch schakelen van apparaten.

AI helpt bij het monitoren en voorspellen van klimaatveranderingen door grote hoeveelheden klimaatgegevens te analyseren en trends te identificeren.

12 / 30

12. Hoe wordt AI in de financiële sector gebruikt om frauduleuze activiteiten te detecteren?

Door ongebruikelijke patronen in transactiegegevens te analyseren die kunnen wijzen op fraude.

Door voorspellingen te doen over wisselkoersen, los van transactieanalyse.

Door klantengegevens automatisch te verwerken voor commerciële doeleinden.

13 / 30

13. Wat zijn ethische risico’s van AI?

Bias en discriminatie.

Verminderde ethische impact en ongelijkheid.

Neutraliteit en goede beantwoording.

14 / 30

14. Hoe kunnen ethische AI-richtlijnen in organisaties worden geïmplementeerd?

Door het opstellen van beleid, het uitvoeren van audits en het waarborgen van verantwoording in het gebruik van AI.

Door AI-systemen zonder enige controle of richtlijnen te implementeren.

Door alleen ethische richtlijnen te hanteren voor de marketing van AI-producten.

15 / 30

15. Wat is een veelvoorkomende privacykwestie bij het gebruik van AI?

AI kan persoonlijke gegevens verwerken zonder expliciete toestemming van de gebruiker.

AI gebruikt alleen geanonimiseerde gegevens, waardoor privacy automatisch is gewaarborgd.

AI-toepassingen verzamelen uitsluitend gegevens uit openbare bronnen.

AI-systemen werken volledig zonder toegang tot gebruiksgegevens.

16 / 30

16. Welke van de volgende industrieën gebruikt AI om te helpen bij diagnostiek?

Landbouw.

Gezondheidszorg.

Vervoer.

17 / 30

17. Wat is 'overfitting' in machine learning?

Overfitting gebeurt wanneer een model te veel leert van de trainingsdata en slecht presteert op nieuwe data.

Overfitting verwijst naar het proces waarbij een model zijn parameters automatisch aanpast.

Overfitting treedt op wanneer een model niet genoeg leert van de trainingsdata.

18 / 30

18. Hoe kan AI creativiteit ondersteunen?

Door menselijke creativiteit te vervangen.

Door standaard antwoorden te genereren.

Door menselijke ideeën aan te vullen met nieuwe suggesties.

19 / 30

19. Wat betekent gegevensanonimisering?

Gegevens worden opgeslagen in een centrale database die voor iedereen toegankelijk is.

Gegevens worden versleuteld zodat alleen bevoegde personen er toegang tot hebben.

Persoonlijke identificerende informatie wordt verwijderd zodat de gegevens niet naar een individu te herleiden zijn.

20 / 30

20. Wat is het verschil tussen classificatie en regressie in machine learning?

Classificatie categoriseert gegevens in klassen, terwijl regressie continue waarden voorspelt.

Er is geen verschil tussen classificatie en regressie.

Classificatie voorspelt waarden, terwijl regressie patronen vindt.

21 / 30

21. Wat is een voordeel van AI ten opzichte van traditionele automatisering?

AI kan complexe patronen herkennen in grote hoeveelheden ongestructureerde data, terwijl traditionele automatisering beperkt is tot vooraf gedefinieerde taken.

AI vervangt menselijke creativiteit, terwijl traditionele automatisering alleen simpele taken uitvoert.

AI heeft menselijke supervisie nodig om te functioneren, terwijl traditionele automatisering volledig autonoom is.

22 / 30

22. Wat houdt AI-transparantie in bij het gebruik van AI-systemen?

Het zichtbaar maken van AI-software.

Het verlagen van de rekencapaciteit van AI.

Duidelijk uitleggen hoe AI beslissingen neemt.

23 / 30

23. Wat is het primaire doel van machine learning?

Het laten leren van computers met behulp van gegevens en het verbeteren van prestaties over tijd.

Het creëren van vaste regels die altijd dezelfde output genereren.

Het verbeteren van de snelheid van gegevensverwerking door gebruik te maken van vooraf gedefinieerde formules.

24 / 30

24. Hoe kunnen organisaties zorgen voor naleving van gegevensprivacyregelgeving?

Door gegevensbeschermingsmaatregelen te implementeren en regelmatig praktijken te auditen.

Door gegevens alleen voor interne doeleinden te gebruiken en geen gegevens met derden te delen.

Door regelgeving te negeren en te vertrouwen op technologie om gegevens automatisch te anonimiseren.

25 / 30

25. Hoe verschilt reinforcement learning van supervised learning?

In reinforcement learning worden geen gegevens gebruikt, terwijl supervised learning gebruik maakt van ongestructureerde data.

In reinforcement learning is er altijd menselijke tussenkomst nodig.

Reinforcement learning stelt AI in staat te leren door interactie met zijn omgeving en het ontvangen van beloningen.

26 / 30

26. Waar staat AI voor?

Automated Intelligence.

Artificial Intelligence.

Artificial Integrity.

27 / 30

27. Wat is ‘chain-of-thought prompting’?

Een techniek waarbij AI stap voor stap redeneert voordat het antwoord geeft.

Een manier om AI-verstoringen te voorkomen.

Een methode om data te structureren.

Een manier om AI sneller te trainen.

28 / 30

28. Waarom is het belangrijk om eerlijkheid te waarborgen in AI-besluitvorming, vooral met betrekking tot maatschappelijke impact?

Eerlijkheid in AI-besluitvorming is niet belangrijk, omdat AI altijd objectief handelt op basis van de data die het ontvangt.

Eerlijkheid in AI-besluitvorming is belangrijk om discriminatie en onrechtvaardige uitkomsten te voorkomen.

Eerlijkheid in AI-besluitvorming is belangrijk omdat het de snelheid van besluitvorming verhoogt.

29 / 30

29. Hoe kun je AI sturen naar een gewenst antwoord?

Door AI de vrijheid te geven zonder instructies.

Door AI te laten raden.

Door duidelijke en gedetailleerde prompts te gebruiken.

Door willekeurige vragen te stellen en lekker te babbelen.

30 / 30

30. Waarom is de formulering van een prompt belangrijk?

Omdat AI antwoorden baseert op hoe de prompt is opgesteld.

AI past altijd zijn antwoord aan, ongeacht de prompt die je hebt ingegeven.

AI heeft geen prompts nodig om te functioneren.

AI negeert slechte prompts.

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 86%

0%