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. Waarom is de formulering van een prompt belangrijk?

AI heeft geen prompts nodig om te functioneren.

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

AI negeert slechte prompts.

Omdat AI antwoorden baseert op hoe de prompt is opgesteld.

2 / 30

2. Wat is het primaire doel van machine learning?

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

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.

3 / 30

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

Verklaarbaarheid maakt AI-systemen langzamer en minder efficiënt.

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

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

4 / 30

4. Wat is het belang van een juridisch kader voor AI-verantwoordelijkheid?

Het versnelt de technische ontwikkeling van AI.

Het zorgt ervoor dat het gebruik van AI ethisch is en de rechten van individuen beschermt.

Het voorkomt elke fout of ethisch dilemma in AI-gebruik.

5 / 30

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

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

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

Alle verzamelde data automatisch verwijderen zodra het model getraind is.

6 / 30

6. Hoe wordt AI in de landbouw gebruikt om de efficiëntie te verhogen?

AI wordt ingezet om te helpen bij het visueel scannen van dieren om gezondheidsproblemen te identificeren, zonder interactie met boeren.

AI vervangt menselijke arbeiders in het planten en oogsten van gewassen, zonder de behoefte aan toezicht.

AI helpt bij het automatisch genereren van landbouwgrond door het implementeren van complexe genetische algoritmen voor grondverbetering.

AI wordt gebruikt voor het voorspellen van weersomstandigheden, waardoor boeren beter kunnen plannen en oogsten op het juiste moment.

7 / 30

7. Wat betekent bias in AI-modellen?

Een manier om AI te versnellen en leuker te maken.

Een fout in het algoritme van het AI-model.

Een vooringenomenheid in AI-beslissingen.

Een manier om data te filteren.

8 / 30

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

Een methode om data te structureren.

Een manier om AI sneller te trainen.

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

Een manier om AI-verstoringen te voorkomen.

9 / 30

9. Wat is prompt engineering?

Het bouwen en trainen van een AI-taalmodel.

AI sturen door slimme en duidelijke opdrachten.

Een methode om AI stukken veiliger te maken.

Het verwerken van data in AI.

10 / 30

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

Een recommender-systeem als Netflix gebruikt.

ChatGPT.

Een spamfilter.

11 / 30

11. Waarom is vooringenomenheid in AI een zorg?

Vooringenomenheid in AI is een voordeel, omdat het het model efficiënter maakt door irrelevante informatie te negeren.

Vooringenomenheid in AI kan leiden tot onjuiste of oneerlijke beslissingen, waarbij bepaalde groepen mensen benadeeld worden.

Vooringenomenheid in AI helpt om beslissingen sneller te maken.

12 / 30

12. 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.

13 / 30

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

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.

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

14 / 30

14. 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.

15 / 30

15. Wat is supervised learning?

Een machine learning-techniek die zich richt op het clusteren van gegevens.

Een type machine learning dat patronen vindt in ongelabelde gegevens.

Een type machine learning dat gelabelde gegevens gebruikt om modellen te trainen.

16 / 30

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

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

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

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

17 / 30

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

Landbouw.

Vervoer.

Gezondheidszorg.

18 / 30

18. Hoe kan AI creativiteit ondersteunen?

Door standaard antwoorden te genereren.

Door menselijke creativiteit te vervangen.

Door menselijke ideeën aan te vullen met nieuwe suggesties.

19 / 30

19. Hoe kan je jouw prompts optimaliseren voor correctheid?

Door AI kortere antwoorden te laten geven.

Door AI expliciet te vragen om betrouwbare bronnen te gebruiken.

Door AI te vragen om lange uitgebreide antwoorden.

20 / 30

20. Waarom is AI-ethiek belangrijk?

Om te zorgen dat AI eerlijk en verantwoord wordt gebruikt.

Om de ontwikkeling van nieuwe AI-technieken goedkoper te maken.

Om de snelheid van het AI-model te verbeteren.

21 / 30

21. 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.

22 / 30

22. Hoe kan AI op verantwoorde wijze worden gebruikt in de publieke sector?

Door AI-systemen breed te implementeren zonder specifieke ethische richtlijnen.

Door enkel technische efficiëntie als criterium te nemen bij de inzet van AI.

Door ervoor te zorgen dat AI op een transparante, eerlijke en verantwoorde manier wordt gebruikt.

23 / 30

23. Waar staat AI voor?

Artificial Intelligence.

Artificial Integrity.

Automated Intelligence.

24 / 30

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

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

Trainingsdata wordt uitsluitend gebruikt om het model te verfijnen.

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

25 / 30

25. Wat betekent "multimodality" in AI?

Dat een AI-model spraakherkenning ondersteunt.

Dat een AI-model meerdere soorten input kan verwerken zoals tekst, beeld en audio.

Dat een AI-model meerdere soorten tekst kan verwerken.

26 / 30

26. Wat is een potentieel risico van het gebruiken van klantgegevens voor AI-training?

AI-modellen kunnen de klantgegevens per ongeluk verbeteren in plaats van beveiligen.

Klantgegevens kunnen worden gedeeld of gebruikt zonder expliciete toestemming.

AI-systemen kunnen alleen commerciële doelen ondersteunen, wat juist wenselijk is.

27 / 30

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

Dat AI minder efficiënt wordt.

Dat AI misleidende of onnauwkeurige antwoorden geeft.

Dat AI de prompt negeert.

28 / 30

28. Wat zijn ‘hallucinaties’ in generatieve AI?

Geluidsvervormingen in spraaktechnologie.

Beelden die AI verkeerd interpreteert.

Onjuiste of verzonnen antwoorden van AI.

Wanneer AI geen antwoord kan geven.

29 / 30

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

AI volgt strikt geprogrammeerde scripts.

Traditionele software is beter, slimmer en goedkoper dan AI.

AI-gegenereerde content wordt gecreëerd zonder vooraf bepaalde regels.

30 / 30

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

Google Assistant.

Een smart watch.

Een slimme thermostaat.

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 85%

0%