Elegant Robotic Humanoid in Urban Setting

Elegant Robotic Humanoid in Urban Setting

• Model: DaVinci2

• Size: 1152 X 864 (1.00 MP)

• Used settings:

  • Prompt: Artificial intelligence (AI, of in het Nederlands‘kunstmatige intelligentie’) is op zichzelf al een breed begrip. In dit containerbegrip worden verschillende vormen gevangen, zoals large language models, … en …. Als populaire term slokt het, zeker voor minder deskundigen, andere, eerdere vormen van digitalisering op, die sec bezien geen kunstmatige intelligentie zijn, zoals parametrisch ontwerpen en … Daarom is het van belang om een definitie van AI te geven, de verschillende vormen te onderscheiden en hier een omschrijving van te geven, en om de andere, eerdere vormen te benoemen. Artificiële intelligentie / kunstmatige intelligentie (AI) - Artificiële intelligentie verwijst naar systemen die intelligent gedrag vertonen door hun omgeving te analyseren en - met een zekere mate van zelfstandigheid - actie ondernemen om specifieke doelen te bereiken. (Rijksinspectie Digitale Infrastructuur) Voor de training is een algoritme nodig. Na de training komt een model. Daaronder: Machine learning: systemen die leren van gegevens (data) Populaire soorten algoritmen voor machine learning zijn neurale netwerken, beslisbomen, clustering en willekeurige bossen. Daaronder weer Deep learning: multi-gelaagde neurale netwerken die complexe patronen vinden, die gevorderde taken kunnen doen als beeldherkenning en het verwerken van natuurlijke talen. Reinforcement learning (versterkte machine learning): Deze vorm wordt gebruikt als er weinig data is. Volgt tijdens het trainen de juiste uitkomst, dan wordt het algoritme beloond. Zo ontdekt het algoritme wat de gewenste acties zijn. Dit is dus eigenlijk leren door trial and error. Versterkingsleren verschilt van unsupervisde in die zin dat het naar een bepaald doel toewerkt in plaats van gegevens te onderzoeken om eventuele patronen te ontdekken. Semi-supervised Learning: Uses a mix of labeled and unlabeled data. Onder DL: A specialized form of Machine Learning using deep artificial neural networks (with many layers) to model complex patterns in large datasets. Deep learning: Dit zijn artificiële neurale netwerken, geïnspireerd op de opbouw van het biologische brein. Deze algoritmes bestaan uit verschillende lagen, waarbij elke laag nieuwe eigenschappen leert van de gegevens. Neem bijvoorbeeld het herkennen van een kat: door algoritmes te voorzien van veel voorbeelden, leren ze kenmerken (vacht, poten, ogen, oren) te herkennen. Ze kunnen zichzelf trainen en verder verbeteren. Andere voorbeelden waarbij
  • Using base image: No
  • Aspect Ratio: landscape