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. Op welk gebied heeft AI significant bijgedragen aan milieuduurzaamheid?

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.

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

2 / 30

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

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

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

AI is een vorm van geavanceerde software die sneller rekent.

3 / 30

3. Wat is een voorbeeld van een AI-assistent in het echte leven?

Een smart watch.

Google Assistant.

Een slimme thermostaat.

4 / 30

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

Door klantengegevens automatisch te verwerken voor commerciële doeleinden.

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

Door voorspellingen te doen over wisselkoersen, los van transactieanalyse.

5 / 30

5. Wat is 'overfitting' in machine learning?

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

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

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

6 / 30

6. Hoe kunnen ontwikkelaars vooringenomenheid in AI-systemen minimaliseren?

Verhoging van de verwerkingskracht van het model.

Gebruik van diverse en representatieve training datasets.

Vermijding van het gebruik van supervised-leren.

7 / 30

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

Encryptie zorgt ervoor dat AI-systemen gegevens automatisch anonimiseren.

Encryptie versnelt de verwerking van data door deze te comprimeren.

Encryptie maakt gegevens onleesbaar voor onbevoegden door deze te coderen.

8 / 30

8. Hoe draagt AI bij met het leveren van gepersonaliseerde online inhoud?

Door inhoud willekeurig te selecteren, zodat elke gebruiker iets nieuws ziet.

Door content uitsluitend op basis van trending onderwerpen weer te geven.

Door voorkeuren en gedragingen van gebruikers te analyseren om relevante inhoud te tonen.

Door alle gebruikers standaard dezelfde inhoud aan te bieden zonder onderscheid.

9 / 30

9. Wat is prompt engineering?

Het bouwen en trainen van een AI-taalmodel.

Een methode om AI stukken veiliger te maken.

Het verwerken van data in AI.

AI sturen door slimme en duidelijke opdrachten.

10 / 30

10. Wat is een belangrijk ethisch probleem met betrekking tot AI-surveillancetechnologieën?

AI-surveillance kan leiden tot snellere besluitvorming door instanties.

AI-surveillance kan leiden tot schending van privacy en misbruik van persoonlijke gegevens.

AI surveillance verhoogt de efficiëntie van veiligheidssystemen zonder extra toezicht.

11 / 30

11. Welke ethische pricipes moeten in acht worden genomen bij het gebruik van AI voor wervingsdoeleinden?

AI moet worden gebruikt om alle gegevens van sollicitanten, inclusief privé-informatie, zonder beperking te verzamelen.

AI kan zonder menselijke tussenkomst beslissingen nemen, omdat het altijd de juiste keuzes maakt.

AI moet worden ontworpen om objectief te zijn en geen vooroordelen te vertonen op basis van geslacht, afkomst, leeftijd of andere persoonlijke kenmerken.

12 / 30

12. Hoe kunnen organisaties zorgen voor naleving van gegevensprivacyregelgeving?

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.

Door gegevensbeschermingsmaatregelen te implementeren en regelmatig praktijken te auditen.

13 / 30

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

Deepseek.

Stable Diffusion.

Gemini.

LLaMA.

14 / 30

14. Welke maatschappelijke uitdaging kan AI mogelijk verergeren?

Het vergroten van de digitale kloof tussen verschillende sociaaleconomische groepen.

Het bevorderen van inclusie en diversiteit, aangezien AI-modellen altijd objectief en zonder vooroordelen beslissingen nemen.

De versterking van sociale netwerken, doordat AI de interactie tussen mensen vergemakkelijkt.

15 / 30

15. Hoe helpt AI de verkeersveiligheid te verbeteren?

AI vervangt menselijke bestuurders door autonome voertuigen die hun omgeving analyseren en zo veiliger rijgedrag vertonen.

AI helpt bij het beheren van verkeerslichten.

AI analyseert verkeersgegevens in real-time om verkeersstromen te optimaliseren en verkeersopstoppingen te voorkomen.

16 / 30

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

Vervoer.

Gezondheidszorg.

Landbouw.

17 / 30

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

Classificatie voorspelt waarden, terwijl regressie patronen vindt.

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

Er is geen verschil tussen classificatie en regressie.

18 / 30

18. Noem een voorbeeld van generatieve AI in de praktijk.

ChatGPT.

Een spamfilter.

Een recommender-systeem als Netflix gebruikt.

19 / 30

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

Dat AI minder efficiënt wordt.

Dat AI de prompt negeert.

Dat AI misleidende of onnauwkeurige antwoorden geeft.

20 / 30

20. 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.

21 / 30

21. Welke van deze is een voorbeeld van AI?

Een slimme thermostaat.

Een zelfrijdende auto.

Een montage robot.

22 / 30

22. Wat is een belangrijke praktijk om gegevensprivacy te waarborgen bij het gebruik van AI in organisaties

Het gebruik van transparante AI-modellen zodat klanten de logica van beslissingen kunnen volgen.

Het verzamelen van zo veel mogelijk data om de prestaties van het AI-model te maximaliseren.

Het naleven van wet- en regelgeving zoals de GDPR bij het verwerken van persoonsgegevens.

23 / 30

23. Wat houdt data minimalisatie bij gebruik van AI-systemen in?

Alle verzamelde data automatisch verwijderen zodra het model getraind is.

Alleen de persoonsgegevens verzamelen die strikt noodzakelijk zijn voor het beoogde doel.

Zo veel mogelijk gegevens verzamelen om de nauwkeurigheid van het AI-systeem te verbeteren.

24 / 30

24. Noem een strategie om betere AI-uitvoer te krijgen met prompts.

Het vermijden van details.

Het beperken van woorden.

Het geven van duidelijke instructies.

Het niet aanpassen van prompts.

25 / 30

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

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

Verklaarbaarheid maakt AI-systemen langzamer en minder efficiënt.

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

26 / 30

26. Wat is het verschil tussen AI-gegenereerde content en traditionele softwarematige contentgeneratie?

Traditionele software is beter, slimmer en goedkoper dan AI.

AI volgt strikt geprogrammeerde scripts.

AI-gegenereerde content wordt gecreëerd zonder vooraf bepaalde regels.

27 / 30

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

Chatbots voor het beantwoorden van vragen afkomstig van klanten.

Een beslisboom die de klant naar een bepaald antwoord leidt.

Antwoord apparaat dat vraagt waarvoor je belt.

28 / 30

28. Waarom is gebruikersconsent belangrijk bij het gebruik van AI-systemen?

Het zorgt ervoor dat gebruikers geïnformeerd zijn en expliciet akkoord gaan met het gebruik van hun persoonsgegevens.

Het maakt het voor AI-systemen mogelijk om automatisch gegevens te verzamelen zonder verdere voorwaarden.

Het is alleen nodig voor het trainen van modellen en speelt verder geen rol in gegevensbescherming.

29 / 30

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

Door willekeurige vragen te stellen en lekker te babbelen.

Door AI de vrijheid te geven zonder instructies.

Door duidelijke en gedetailleerde prompts te gebruiken.

Door AI te laten raden.

30 / 30

30. Welke van de volgende beschrijvingen past het best bij het aanpassingsvermogen van AI?

AI kan continu leren van nieuwe gegevens en zijn output verfijnen door gebruik te maken van complexe algoritmen zoals deep learning.

AI vereist regelmatige handmatige updates van programmeurs om te blijven functioneren binnen een dynamische omgeving.

AI volgt strikt vooraf gedefinieerde regels zonder enige vorm van variatie, ongeacht de veranderende omstandigheden.

AI heeft het vermogen om zelfstandig patronen te herkennen en nieuwe taken uit te voeren zonder voorafgaande training of aanpassing.

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 85%

0%