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 houdt AI-transparantie in bij het gebruik van AI-systemen?

Duidelijk uitleggen hoe AI beslissingen neemt.

Het verlagen van de rekencapaciteit van AI.

Het zichtbaar maken van AI-software.

2 / 30

2. Waarvoor wordt unsupervised learning voornamelijk gebruikt?

Het verbeteren van de snelheid van AI-systemen.

Het trainen van algoritmen met gelabelde gegevens.

Het vinden van verborgen patronen in gegevens zonder gelabelde uitkomsten.

3 / 30

3. Hoe dragen neurale netwerken bij aan machine learning?

Ze bieden de structuur voor deep learning-modellen door gebruik te maken van onderling verbonden knooppunten.

Neurale netwerken verminderen de hoeveelheid data die nodig is voor machine learning.

Ze worden alleen gebruikt voor het opslaan van gegevens.

4 / 30

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

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

5 / 30

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

Klantgegevens kunnen worden gedeeld of gebruikt zonder expliciete toestemming.

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

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

6 / 30

6. Wat is prompt engineering?

Het verwerken van data in AI.

Een methode om AI stukken veiliger te maken.

AI sturen door slimme en duidelijke opdrachten.

Het bouwen en trainen van een AI-taalmodel.

7 / 30

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

Gezondheidszorg.

Vervoer.

Landbouw.

8 / 30

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

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

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

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

9 / 30

9. Welke van deze is een voorbeeld van AI?

Een zelfrijdende auto.

Een slimme thermostaat.

Een montage robot.

10 / 30

10. Hoe wordt AI in marketing gebruikt om klantgerichtheid te verbeteren?

Door het automatisch plaatsen van marketing berichten op sociale media, om het marketingteam te vervangen.

Door klantgegevens te gebruiken om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren.

Door massale ongepersonaliseerde e-mailcampagnes te ontwerpen, om zo een breder publiek te bereiken.

11 / 30

11. Wat zijn ‘hallucinaties’ in generatieve AI?

Beelden die AI verkeerd interpreteert.

Wanneer AI geen antwoord kan geven.

Geluidsvervormingen in spraaktechnologie.

Onjuiste of verzonnen antwoorden van AI.

12 / 30

12. 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.

13 / 30

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

Trainingsdata wordt uitsluitend gebruikt om het model te verfijnen.

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

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

14 / 30

14. 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.

15 / 30

15. Wat betekent bias in AI-modellen?

Een manier om data te filteren.

Een fout in het algoritme van het AI-model.

Een vooringenomenheid in AI-beslissingen.

Een manier om AI te versnellen en leuker te maken.

16 / 30

16. Wat is 'overfitting' in machine learning?

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

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

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

17 / 30

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

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

AI-systemen werken volledig zonder toegang tot gebruiksgegevens.

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

AI-toepassingen verzamelen uitsluitend gegevens uit openbare bronnen.

18 / 30

18. Wat is een AI-agent?

Een zelfstandig opererend systeem dat taken uitvoert en beslissingen neemt op basis van data.

Een type hardware dat AI-processen versnelt en optimaliseert.

Een AI-model dat alleen tekst kan genereren zonder interactie met de omgeving.

19 / 30

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

Het beperken van woorden.

Het vermijden van details.

Het geven van duidelijke instructies.

Het niet aanpassen van prompts.

20 / 30

20. Wat is de AI Act van de EU?

Een Wetgeving die AI-regulering en ethiek waarborgt.

Een richtlijn voor AI-gebruikers en de technology providers.

Een methode om AI-modellen te certificeren.

Een standaard om AI sneller te maken.

21 / 30

21. Wat zijn de potentiële negatieve maatschappelijke impacten van bevooroordeelde AI-systemen?

Discriminatie en versterking van bestaande ongelijkheden.

AI-systemen kunnen de efficiëntie van bedrijfsprocessen verbeteren.

Toegenomen transparantie in besluitvorming.

22 / 30

22. Welke maatschappelijke uitdaging kan AI mogelijk verergeren?

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.

Het vergroten van de digitale kloof tussen verschillende sociaaleconomische groepen.

23 / 30

23. 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.

24 / 30

24. 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 negeert slechte prompts.

AI heeft geen prompts nodig om te functioneren.

25 / 30

25. 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 omdat het de snelheid van besluitvorming verhoogt.

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

26 / 30

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

Het kopieert data zonder verdere aanpassingen.

Het zoekt antwoorden op internet.

Het vertaalt de tekst in nieuwe tekst.

Het voorspelt woorden op basis van statistische waarschijnlijkheid.

27 / 30

27. 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 is een vorm van geavanceerde software die sneller rekent.

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

28 / 30

28. 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.

29 / 30

29. Hoe beïnvloedt de AVG-regelgeving (in het Engels: GDPR) het gebruik van AI?

AVG staat AI-systemen toe om persoonlijke gegevens automatisch te verwerken zonder beperkingen.

Het zorgt ervoor dat persoonsgegevens op een verantwoorde manier worden gebruikt en dat de privacyrechten van individuen worden gerespecteerd.

AVG voorkomt het gebruik van AI in alle gevallen waar persoonlijke gegevens worden verwerkt.

30 / 30

30. Wat betekent gegevensanonimisering?

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

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

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

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 86%

0%