Prompt: You are a cartoonist in the style of Tintin, Hergé and Edgar P Jacobs. To the left a cloud with a mouth is blowing very hard to create a hurricane. Ten trees are blown to the right side. A city of skyscrapers standing in the background.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling. CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen. RNN: Recurrent Neural Networks Transformers: voor sequences (text, audio) Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
Prompt: 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 deep learning wordt toegepast zijn de zelfrijdende auto en realtime spraakvertaling.
CNN: Convolutional Neural Networks (CNNs), bijvoorbeeld voor afbeeldingen.
RNN: Recurrent Neural Networks
Transformers: voor sequences (text, audio)
Handles unstructured data (images, audio, text) and powers advanced AI like self-driving cars, speech recognition, and generative AI.
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
Prompt: an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque, an arabesque of la sagrada familia
Prompt: A wonderful goblin and an elf are walking in the foreground on the street between organic skyscrapers made of fungus and flowers with waterfalls falling from the facades.
Prompt: Make a drawing in the style of a classical Belgian cartoon such as Suske and Wiske, Tintin and Blake and Mortimer with flat colors, strong black contour lines, no shadows and clear, simple lines. Blond woman around fifty years old with glasses, blonde hair and a curious look, wearing a black jacket, a blue jeans and red boots, walking in a busy street in a city.
Dream Level: is increased each time when you "Go Deeper" into the dream. Each new level is harder to achieve and
takes more iterations than the one before.
Rare Deep Dream: is any dream which went deeper than level 6.
Deep Dream
You cannot go deeper into someone else's dream. You must create your own.
Deep Dream
Currently going deeper is available only for Deep Dreams.
