AI-woordenlijst
Belangrijke AI- en enterprise-technologietermen — praktische, jargonvrije uitleg.
135 terms
A
A/B-testen van AI-modellen
A/B-testen van AI-modellen vergelijkt meerdere modelversies in productie met statistische zekerheid om te bepalen welke de beste bedrijfsresultaten oplevert.
Lees meer →A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Protocol voor communicatie tussen AI-agents van verschillende leveranciers — samenwerking mogelijk tussen Google-, Microsoft- en Salesforce-agents.
Lees meer →Aanbevelingssystemen
AI-systemen die gebruikers relevante producten, inhoud of acties aanbevelen op basis van gedrag en voorkeuren.
Lees meer →Aandachtsmechanisme
Het centrale onderdeel van de Transformer-architectuur waarmee AI-modellen zich kunnen richten op relevante delen van de invoer.
Lees meer →Adversariale aanvallen op AI
Aanvalstechnieken die AI-modelinvoer manipuleren om fouten te veroorzaken — van beeldperturbaties tot tekstgebaseerde aanvallen.
Lees meer →Agentic AI
AI-systemen die autonoom kunnen plannen, beslissingen nemen en meerstapstaken uitvoeren zonder constant menselijk toezicht.
Lees meer →AI Act-risicoklassificatie
Het vierstapps risicoklassificatiesysteem van de EU AI Act — van verboden tot minimale risicosystemen met bijbehorende vereisten.
Lees meer →AI Alignment
Onderzoek naar het waarborgen dat AI-systemen handelen in overeenstemming met menselijke waarden en intenties — ook in onvoorziene situaties.
Lees meer →AI as a Service (AIaaS)
Levering van AI-capaciteiten als clouddiensten — toegang tot modellen, infrastructuur en platformen zonder zelf te bouwen.
Lees meer →AI Center of Excellence
Een toegewijde organisatorische eenheid die AI-adoptie stimuleert door expertise, standaarden, best practices en gedeelde middelen te bieden.
Lees meer →AI en AVG
Vereisten en best practices voor AVG-naleving bij het gebruik van AI voor de verwerking van persoonsgegevens.
Lees meer →AI Governance
Organisatorisch raamwerk voor het beheren van AI in de onderneming — beleid, processen, verantwoording en regelgevingsconformiteit.
Lees meer →AI Guardrails
Beschermingsmechanismen die het gedrag van AI-modellen beperken — inhoudsfilters, uitvoervalidatie, bevoegdheidslimieten en beveiligingscontroles.
Lees meer →AI in de financiële sector
Hoe AI financiële diensten transformeert door fraudedetectie, risicobeoordeling, handelsautomatisering en naleving van regelgeving.
Lees meer →AI in de gezondheidszorg
Toepassingen van AI in de gezondheidszorg — diagnostiek, geneesmiddelontwikkeling, klinische beslissingsondersteuning en patiëntbeheer.
Lees meer →AI in de juridische sector
Hoe AI juridische diensten transformeert — documentreview, contractanalyse, juridisch onderzoek en compliance-automatisering.
Lees meer →AI in de maakindustrie
AI-toepassingen in de maakindustrie — kwaliteitscontrole, voorspellend onderhoud, procesoptimalisatie en toeleveringsketen.
Lees meer →AI in HR en werving
Toepassingen van AI in HR, van kandidaatscreening tot medewerkersbetrokkenheid, met aandacht voor biasrisico's en regelgevingsvereisten.
Lees meer →AI in klantenservice
Hoe AI de klantenservice-ervaring verbetert — chatbots, zelfbediening, agentassistentie en proactieve ondersteuning.
Lees meer →AI in logistiek
AI-oplossingen voor het optimaliseren van toeleveringsketens, routeplanning, voorraadbeheer en vraagprognoses.
Lees meer →AI in marketing
AI-toepassingen in marketing — personalisatie, campagneoptimalisatie, contentproductie en klantsegmentatie.
Lees meer →AI in softwaretesten
Hoe AI wordt gebruikt in softwaretesten — automatische testgeneratie, foutopsporing en testoptimalisatie.
Lees meer →AI Pipeline
De reeks van gegevensverwerkings- en modeluitvoeringsstappen die ruwe data verbindt met AI-modelvoorspellingen in productie.
Lees meer →AI Red Teaming
Testen van AI-systeembeveiliging door gesimuleerde aanvallen — kwetsbaarheden vinden, guardrails omzeilen en methoden van modelmanipulatie ontdekken.
Lees meer →AI Sandbox
Een geïsoleerde testomgeving voor veilig experimenteren met AI-modellen en agents zonder risico voor productiesystemen.
Lees meer →AI schalen in organisaties
Strategieën voor het uitbreiden van AI van pilots naar productieschaal in de hele organisatie — governance en verandermanagement.
Lees meer →AI-audit
Systematische beoordeling van AI-systemen op beveiliging, regelgevingsconformiteit, resultaatkwaliteit en bedrijfsrisico.
Lees meer →AI-beeldgeneratie
AI-systemen die fotorealistische afbeeldingen, kunst en graphics maken van tekstbeschrijvingen of bestaande afbeeldingen.
Lees meer →AI-benchmarks
Gestandaardiseerde evaluatiesets voor het vergelijken van AI-modelprestaties — vaardigheden, beveiliging en efficiëntie.
Lees meer →AI-bias
Systematische vooroordelen in AI-modeluitvoer als gevolg van ongelijke trainingsdata — discriminatierisico en niet-naleving van regelgeving.
Lees meer →AI-codegeneratie
Gebruik van AI voor automatische generatie, uitleg, review en verbetering van broncode in diverse programmeertalen.
Lees meer →AI-data-anonimisering
Automatisch verwijderen of maskeren van persoonsgegevens (PII) in trainingssets en AI-modelqueries, AVG-conform.
Lees meer →AI-documentsamenvatting
AI-technieken voor het automatisch condenseren van lange documenten tot beknopte, nauwkeurige samenvattingen.
Lees meer →AI-ethiek
Principes en praktijken voor verantwoorde AI-ontwikkeling — eerlijkheid, transparantie, verantwoording en menselijk welzijn.
Lees meer →AI-geletterdheid
Verplicht vanaf februari 2025 — het vermogen om AI te begrijpen en verantwoord te gebruiken, vereist door AI Act Artikel 4.
Lees meer →AI-gestuurd kennisbeheer
Gebruik van AI voor het vastleggen, organiseren en leveren van organisatiekennis — intelligente zoekfuncties en automatische tagging.
Lees meer →AI-gestuurde OCR
AI-verbeterde optische tekenherkenning die tekst extraheert uit afbeeldingen en documenten met hoge nauwkeurigheid.
Lees meer →AI-implementatieroadmap
Een gestructureerd implementatieplan voor AI-projecten — van businesscase tot volledige productieschaal met gefaseerde mijlpalen.
Lees meer →AI-inferentie
Het proces van het genereren van antwoorden door een getraind AI-model — de productiefase waarin het model invoer verwerkt en resultaten retourneert.
Lees meer →AI-inkoop
Strategieën voor de aanschaf van AI-oplossingen — leveranciersevaluatie, contractonderhandeling en risicobeheer.
Lees meer →AI-integratie met IT-systemen
Methoden en patronen voor het integreren van AI-componenten met bestaande IT-systemen — API's, middleware en dataarchitectuur.
Lees meer →AI-nalevingstesten
Testen van AI-systemen op naleving van regelgeving — AI Act, AVG, sectorspecifieke regelgeving.
Lees meer →AI-observeerbaarheid
Realtime monitoring van AI-systemen — het volgen van prestaties, kosten, antwoordkwaliteit en anomalieën in productieomgevingen.
Lees meer →AI-orkestratie
Het coördineren van meerdere AI-modellen en agents die samenwerken aan complexe taken — van resourcetoewijzing tot dataflowbeheer.
Lees meer →AI-paarprogrammering
Samenwerking met een AI-assistent bij softwareontwikkeling — codesuggesties, foutopsporing en architectuuraanbevelingen in realtime.
Lees meer →AI-procesautomatisering
Gebruik van AI om repetitieve bedrijfsprocessen te automatiseren — van documentverwerking tot beslissingsworkflows.
Lees meer →AI-redeneren
AI-modellen met verbeterde logische, wiskundige en meerstaps-redeneervermogens voor complexe probleemoplossing.
Lees meer →AI-responsstreaming
Techniek voor het leveren van door AI gegenereerde antwoorden token voor token in realtime — verbetert de waargenomen reactietijd.
Lees meer →AI-toeleveringsketjenbeveiliging
Beveiligingsrisico's in de AI-toeleveringsketen — van gecompromitteerde modellen tot vergiftigde trainingsdata en kwaadaardige bibliotheken.
Lees meer →AI-tokenisatie
Proces van het omzetten van tekst in tokens (woord-/tekenfragmenten) die het AI-model begrijpt — beïnvloedt rechtstreeks kosten en kwaliteit.
Lees meer →AI-videogeneratie
AI-systemen die video-inhoud genereren, bewerken en transformeren vanuit tekst, afbeeldingen of bestaande video's.
Lees meer →AI-volwassenheidsmodel
Een gestructureerd raamwerk voor het beoordelen en rijpen van AI-capaciteiten — van ad-hocexperimenten tot industriële schaal.
Lees meer →AI-watermerken
Technieken voor het inbedden van onzichtbare handtekeningen in door AI gegenereerde inhoud — voor herkomsttracking en bestrijding van desinformatie.
Lees meer →Autonome AI-agents
AI-systemen die zelfstandig actiesequenties plannen, uitvoeren en aanpassen om complexe doelen te bereiken met minimale menselijke tussenkomst.
Lees meer →C
Chain of Thought
Prompttechniek waarbij het AI-model "hardop denkt" — stap voor stap redeneren, nauwkeurigheid verbeteren bij complexe vragen.
Lees meer →Chatbot vs. AI-agent
Het verschil tussen reactieve chatbots en autonome AI-agents — van enkelvoudige antwoorden tot complexe meerstapsworkflows.
Lees meer →CI/CD voor AI
Aanpassing van CI/CD-principes aan AI/ML-modelontwikkeling en -implementatie — geautomatiseerde pipelines van experiment tot productie.
Lees meer →Cloud AI vs. on-premise AI
Afweging van cloud-AI-diensten versus on-premise-implementatie — kosten, privacy, controle en prestaties.
Lees meer →Computer Use (AI)
Het vermogen van AI-modellen om rechtstreeks een computer te bedienen — klikken, typen, navigeren door interfaces als een mens.
Lees meer →Computer Vision
AI-systemen die afbeeldingen en video interpreteren en analyseren — van objectherkenning tot medische beeldvorming.
Lees meer →Contextvenster
Maximale hoeveelheid tekst (tokens) die een AI-model in één query kan verwerken — een belangrijke LLM-prestatiebeperking.
Lees meer →Conversationele AI
AI-systemen ontworpen voor natuurlijke dialoog met mensen — chatbots, spraakassistenten en interactieve agents.
Lees meer →D
Data-annotatie
Het proces van het labelen van ruwe data (afbeeldingen, tekst, audio) met tags en metadata die nodig zijn voor het trainen van supervised AI-modellen.
Lees meer →Datadrift
De verandering in statistische eigenschappen van invoerdata over tijd — leidt tot verslechtering van modelprestaties in productie.
Lees meer →Datavergiftiging
Aanvallen die opzettelijk AI-trainingsdata vergiftigen om kwetsbaarheden te creëren of modelgedrag te vervormen.
Lees meer →Deepfake-detectie
AI-technieken voor het detecteren van synthetisch gemanipuleerde audio, video en afbeeldingen — verdediging tegen desinformatie en fraude.
Lees meer →Differentiële privacy
Wiskundig raamwerk dat kwantificeerbare privacygaranties biedt door statistische ruis toe te voegen aan gegevens.
Lees meer →Digitale tweeling
Een virtueel model van een fysiek object, systeem of proces — gebruikt voor simulatie, monitoring en AI-gestuurde optimalisatie.
Lees meer →Documentsegmentering (chunking)
Het opsplitsen van lange documenten in kleinere segmenten voor efficiënte indexering en ophaling in RAG-systemen.
Lees meer →E
Edge AI
AI-modellen draaien rechtstreeks op eindapparaten — zonder data naar de cloud te sturen, met minimale latentie.
Lees meer →Embedding (vectorrepresentatie)
Tekst, afbeeldingen of audio weergeven als getalvectoren — de basis van semantisch zoeken en RAG-systemen.
Lees meer →Emergente vaardigheden in AI
Onverwachte vaardigheden die ontstaan in grote AI-modellen bij voldoende schaal — niet aanwezig in kleinere modellen.
Lees meer →EU AI Act-gids
De EU AI Act is 's werelds eerste uitgebreide juridische kader voor kunstmatige intelligentie, dat regels vaststelt op basis van risiconiveaus.
Lees meer →Evaluatie van AI-modellen
Systematische beoordeling van AI-modelprestaties met behulp van metrieken, benchmarks en domeinspecifieke tests.
Lees meer →Explainable AI (XAI)
Technieken die het mogelijk maken te begrijpen waarom een AI-model een bepaalde beslissing heeft genomen — cruciaal voor vertrouwen, auditing en naleving van de AI Act.
Lees meer →F
Feature Engineering
Het transformeren van ruwe data naar informatieve kenmerken die de voorspellende kracht van AI-modellen verbeteren.
Lees meer →Federatief leren
AI-trainingsmethode waarbij data lokaal op apparaten blijft — het model wordt getraind zonder gevoelige data te centraliseren.
Lees meer →Fine-tuning
Een AI-model hertrainen op gespecialiseerde data — een algemeen foundation model aanpassen aan een specifiek domein of taak.
Lees meer →Foundation Model
Groot, voorgetraind AI-model dat als basis dient — aangepast via fine-tuning voor specifieke toepassingen.
Lees meer →Function Calling
Het vermogen van AI-modellen om gestructureerd externe functies en API's aan te roepen tijdens het genereren van antwoorden.
Lees meer →G
Generatieve AI
AI-systemen die nieuwe inhoud kunnen creëren — tekst, afbeeldingen, code, audio en video — op basis van aangeleerde patronen.
Lees meer →Gestructureerde uitvoer
Het vermogen van AI-modellen om antwoorden te genereren in vooraf gedefinieerde structuren zoals JSON, XML of tabellen.
Lees meer →GPU en TPU voor AI
Gespecialiseerde hardware voor AI-berekeningen — GPU's en TPU's versnellen zowel modeltraining als inferentie aanzienlijk.
Lees meer →Grounding AI
Techniek om AI-modelantwoorden te verankeren in feitelijke data — hallucinaties elimineren door context uit betrouwbare bronnen te bieden.
Lees meer →H
Herrangschikking
Techniek voor het verbeteren van RAG-systemen door opgehaalde documenten te herordenen op basis van semantische relevantie.
Lees meer →Human-in-the-Loop
Ontwerppatroon waarbij een mens AI-beslissingen verifieert en goedkeurt — kwaliteitscontrole en veiligheid.
Lees meer →Hyperautomatisering
De combinatie van AI, RPA, procesmining en analyse om alle automatiseerbare processen in een organisatie te automatiseren.
Lees meer →I
Informatieophaling voor AI
Technieken voor het efficiënt vinden en ophalen van relevante documenten en data voor AI-modellen in RAG- en zoeksystemen.
Lees meer →Intelligente documentverwerking (IDP)
AI-gestuurde systemen die informatie extraheren, classificeren en verwerken uit ongestructureerde documenten op grote schaal.
Lees meer →K
Kennisdistillatie
Techniek voor het overdragen van kennis van een groot AI-model (leraar) naar een kleiner, efficiënter model (leerling).
Lees meer →Kennisgraaf
Een gestructureerde representatie van kennis als een netwerk van entiteiten en relaties — fundament voor AI met feitelijke nauwkeurigheid.
Lees meer →L
Leveranciersafhankelijkheid in AI
Het risico van afhankelijkheid van één AI-leveranciersplatform — strategieën voor portabiliteit en open source-alternatieven.
Lees meer →LLM Routing
Het intelligent doorsturen van queries naar het juiste taalmodel op basis van complexiteit, kosten en vereiste antwoordkwaliteit.
Lees meer →M
Machinaal vertalen met AI
AI-gestuurde systemen voor vertaling tussen talen — neurale machinale vertaling en domeinaanpassing.
Lees meer →MCP (Model Context Protocol)
Open standaard voor communicatie tussen AI-modellen en externe databronnen en tools — de "USB-C voor kunstmatige intelligentie."
Lees meer →Mixture of Experts (MoE)
Een neurale netwerkarchitectuur die verschillende expert-subnetwerken activeert afhankelijk van de invoer voor grotere capaciteit.
Lees meer →MLOps
Discipline die ML-engineering combineert met DevOps-principes om de levenscyclus van modellen te stroomlijnen van experiment tot productie.
Lees meer →Modelkaart
Een gestandaardiseerd documentatiedocument dat het doel, de prestaties, beperkingen en ethische overwegingen van een AI-model beschrijft.
Lees meer →Modelkwantisatie
Techniek voor het verminderen van de precisie van modelparameters voor snellere en goedkopere inferentie met minimaal kwaliteitsverlies.
Lees meer →Modelregister
Een gecentraliseerde opslagplaats voor het beheren van AI-modellversies, metadata, metrieken en implementatiestatus.
Lees meer →Modelserving
Infrastructuur en patronen voor het implementeren van AI-modellen in productie — schaalbaarheid, lage latentie en hoge beschikbaarheid.
Lees meer →Modelvergiftiging
Aanvallen die AI-modellen vergiftigen tijdens training om achterdeuren of schadelijk gedrag te introduceren.
Lees meer →Modelversionering
De praktijk van het volgen en beheren van versies van AI-modellen — reproduceerbaarheid, terugrolmogelijkheden en audithistorie.
Lees meer →Monitoring van AI-modellen
Continue monitoring van AI-modelprestaties in productie — detectie van drift, verslechtering en anomalieën.
Lees meer →Multi-agentsystemen
AI-architectuur waarbij tientallen gespecialiseerde agents samenwerken aan taken — elk met unieke competenties en rollen.
Lees meer →Multimodal AI
AI-modellen die tekst, afbeeldingen, audio en video tegelijkertijd verwerken — context begrijpen uit meerdere informatiebronnen.
Lees meer →Multimodale RAG
RAG-systemen die meerdere datatypes ophalen en verwerken — tekst, afbeeldingen, tabellen en audio — in een gecombineerde context.
Lees meer →N
Neurale schalingswetten
Empirische relaties die beschrijven hoe de prestaties van AI-modellen verbeteren met modelgrootte, data en berekening.
Lees meer →NIS2 en kunstmatige intelligentie
NIS2-richtlijn in de AI-context — cyberbeveiligingsvereisten voor bedrijven die AI-systemen gebruiken in kritieke infrastructuur.
Lees meer →NLP (Natural Language Processing)
AI-technieken voor het begrijpen, verwerken en genereren van menselijke taal — de basis voor chatbots, vertaling en tekstanalyse.
Lees meer →P
Prompt Engineering
De kunst en wetenschap van het formuleren van effectieve instructies voor AI-modellen om gewenste uitvoer te bereiken.
Lees meer →Prompt Injection
Aanval door kwaadaardige instructies in AI-modelinvoerdata te injecteren — om controle over het gedrag over te nemen.
Lees meer →R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Techniek die informatieophaling combineert met generatie — de AI antwoordt op basis van actuele documenten, niet alleen op zijn "geheugen."
Lees meer →RLHF (versterkend leren van menselijke feedback)
Trainingsmethode die menselijke voorkeurssignalen gebruikt om AI-modellen te sturen naar nuttige, onschadelijke en eerlijke uitvoer.
Lees meer →ROI van AI
Methoden voor het berekenen en aantonen van de bedrijfswaarde van AI-investeringen — besparingen, productiviteit en strategische voordelen.
Lees meer →RPA vs. AI
Het verschil tussen op regels gebaseerde procesautomatisering (RPA) en AI-gestuurde intelligentie — wanneer welke te gebruiken.
Lees meer →S
Semantisch cachen
Cachingstrategie die AI-antwoorden opslaat op basis van semantische gelijkenis — vermindert API-kosten voor vergelijkbare queries.
Lees meer →Semantisch zoeken
Zoektechnologie die de intentie achter een query begrijpt — retourneert relevante resultaten op basis van betekenis.
Lees meer →Sentimentanalyse
AI-techniek voor automatische classificatie van sentiment in tekst — positief, negatief of neutraal — voor klantanalyse en monitoring.
Lees meer →Shadow AI
Ongeautoriseerd gebruik van AI-tools door medewerkers — zonder medeweten of controle van de IT-afdeling, met risico op datalekken.
Lees meer →SLM (Small Language Models)
Compacte AI-modellen (1-7B parameters) die lokaal draaien, snel en goedkoop — ideaal voor gespecialiseerde taken zonder cloudkosten.
Lees meer →Spraak-naar-tekst en tekst-naar-spraak
AI-systemen voor het omzetten van spraak naar tekst en tekst naar spraak — met hoge nauwkeurigheid en meertalige ondersteuning.
Lees meer →Synthetische data
Kunstmatig gegenereerde datasets die statistische eigenschappen van originelen behouden — voor AI-training zonder privacyschendingen.
Lees meer →T
Temperatuur en Top-P-sampling
Hyperparameters die willekeur en variatie in AI-modeluitvoer regelen — de balans tussen creativiteit en precisie.
Lees meer →Totale eigendomskosten van AI (TCO)
Een raamwerk voor het berekenen van de volledige kosten van AI-implementatie — hardware, API-tarieven, talent en onderhoud.
Lees meer →Transfer Learning
Techniek die kennis van een voorgetraind model hergebruikt voor een nieuwe, gerelateerde taak — vermindert data- en berekeningsvereisten.
Lees meer →Transformer-architectuur
De fundamentele neurale netwerkarchitectuur achter moderne LLM's — self-attention, encoders en decoders.
Lees meer →V
Vectordatabase
Gespecialiseerde database die data opslaat als numerieke vectoren — semantisch zoeken naar "vergelijkbare" inhoud mogelijk maakt.
Lees meer →Verantwoorde AI
Een raamwerk voor AI-ontwikkeling en -gebruik dat eerlijkheid, transparantie, verantwoording en menselijk toezicht prioriteert.
Lees meer →Vertrouwelijk computergebruik
Technologie die gegevens tijdens verwerking beschermt met hardwaregebaseerde beveiligde enclaves — cruciaal voor AI met gevoelige data.
Lees meer →Vibe Coding
Software maken door te beschrijven in natuurlijke taal — de ontwikkelaar zegt "wat," AI genereert "hoe."
Lees meer →Voorspellend onderhoud
Gebruik van AI om apparatuurstoringen te voorspellen voordat ze optreden — vermindert downtime en onderhoudskosten.
Lees meer →