Introduction

Start

• Inleiding
  • Terminologie vaststellen: Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML)
• Het ontwikkelen van een waardevolle AI-propositie
  • Checklist AI-oriëntatiefase
  • Scoping sjabloon
  • AI maturity scan
  • Uitgangspunten voor AI-ontwikkeling
  • Een innovatiemodel voor het ontwikkelen van AI-producten en diensten
• Het verzamelen en beoordelen van data
  • Het verzamelen van data
  • Het combineren van gegevens uit verschillende bronnen
  • Het vaststellen van het type, het bereik, en de betrouwbaarheid van gegevens
  • Het verwerken van ontbrekende gegevens
  • Dubbele metingen verwijderen
  • Data verrijken
  • Exporteren data
• Het organiseren van het project
  • Een backlog voor AI-projecten
  • Vaardighedenscan voor AI-ontwikkeling in het MKB
• Ethische aspecten
  • Checklist ethische aspecten
  • De Ethische Data Assistent (DEDA)
  • Ethics Inc., een agile spel om ethische belangen af te wegen
• Machine learning modellen
  • Doel
  • Uitleg
  • Model ontwikkelen
  • Model keuze
  • Model validatie
  • Model toepassen
• AI en applicatieontwikkeling
  • Software Engineering practices for Machine Learning
  • Kwaliteitskenmerken voor Machine Learning en AI