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. Waar staat AI voor?

Artificial Intelligence.

Artificial Integrity.

Automated Intelligence.

2 / 30

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

Alle verzamelde data automatisch verwijderen zodra het model getraind is.

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.

3 / 30

3. 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.

4 / 30

4. Wat betekent gegevensanonimisering?

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

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.

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

Landbouw.

Vervoer.

Gezondheidszorg.

7 / 30

7. Waarom is AI-ethiek belangrijk?

Om de snelheid van het AI-model te verbeteren.

Om te zorgen dat AI eerlijk en verantwoord wordt gebruikt.

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

8 / 30

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

Google Assistant.

Een smart watch.

Een slimme thermostaat.

9 / 30

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

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

Door klantgegevens te gebruiken om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren.

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

10 / 30

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

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

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

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

11 / 30

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

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

12 / 30

12. Wat zijn ‘hallucinaties’ in generatieve AI?

Wanneer AI geen antwoord kan geven.

Onjuiste of verzonnen antwoorden van AI.

Geluidsvervormingen in spraaktechnologie.

Beelden die AI verkeerd interpreteert.

13 / 30

13. 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.

14 / 30

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

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

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

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

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

15 / 30

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

AI-gegenereerde content wordt gecreëerd zonder vooraf bepaalde regels.

Traditionele software is beter, slimmer en goedkoper dan AI.

AI volgt strikt geprogrammeerde scripts.

16 / 30

16. Wat is een juridische overweging met betrekking tot AI-gegenereerde afbeeldingen in de EU?

AI-gegenereerde afbeeldingen moeten worden gemarkeerd als "computer-gegenereerd".

Het auteursrecht van AI-gegenereerde afbeeldingen hangt af van nationale wetten en de specifieke gebruikssituatie.

AI-gegenereerde afbeeldingen vallen automatisch onder het publieke domein.

17 / 30

17. Hoe dragen neurale netwerken bij aan machine learning?

Ze worden alleen gebruikt voor het opslaan van gegevens.

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.

18 / 30

18. Waarom is iteratief testen van prompts belangrijk?

Om AI te verfijnen en betere resultaten te krijgen.

Iteratief testen is niet nodig omdat AI de beste prompt al herkent.

Omdat AI dan meer persoonlijke antwoorden geeft.

19 / 30

19. Wat is Microsoft Copilot?

Een AI navigatiesysteem voor vliegtuigen.

Een AI gamecontroller ontwikkeld door Microsoft.

Een AI-assistent die helpt bij coderen en werken in Microsoft 365.

20 / 30

20. Wat zijn ethische risico’s van AI?

Bias en discriminatie.

Neutraliteit en goede beantwoording.

Verminderde ethische impact en ongelijkheid.

21 / 30

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

LLaMA.

Deepseek.

Stable Diffusion.

Gemini.

22 / 30

22. Welke van de volgende rollen speelt AI in de gezondheidszorg?

AI helpt bij het analyseren van medische beelden en het stellen van nauwkeurige diagnoses door patronen te herkennen die voor artsen moeilijk te detecteren zijn.

AI helpt met simpele taken zoals eten brengen naar de patiënten.

AI automatiseert administratieve taken als het invullen van patiëntgegevens in digitale dossiers.

23 / 30

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

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.

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

24 / 30

24. 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.

25 / 30

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

Het creëren van vaste regels die altijd dezelfde output genereren.

26 / 30

26. Hoe verschilt AI van traditionele computerprogramma's?

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

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.

27 / 30

27. 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.

28 / 30

28. 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 monitoren en voorspellen van klimaatveranderingen door grote hoeveelheden klimaatgegevens te analyseren en trends te identificeren.

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.

29 / 30

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

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

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

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

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

30 / 30

30. In welk jaar werd de term Artifial Intelligence geintroduceerd?

1943.

1956.

2023.

1980.

NaamE-mail

Je score is

De gemiddelde score is 85%

0%