Hier is een uitgebreide lijst van termen en concepten in de wereld van kunstmatige intelligentie, aangevuld met informatie van de genoemde site:

Basisconcepten

1. Kunstmatige Intelligentie (AI): Het vermogen van een computer of machine om taken uit te voeren die typisch menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, redeneren, en probleemoplossing.
2. Machine Learning (ML): Een subveld van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen die computers in staat stellen te leren van en voorspellingen of beslissingen te maken op basis van data.
3. Deep Learning: Een subset van machine learning waarbij gebruik wordt gemaakt van neurale netwerken met vele lagen (deep neural networks) om complexe patronen in grote hoeveelheden data te herkennen.
4. Neuraal Netwerk: Een computermodel geïnspireerd door het menselijk brein, bestaande uit lagen van 'neuronen' die informatie verwerken en doorgeven.
5. Algoritme: Een reeks stappen of instructies die een computer volgt om een taak uit te voeren of een probleem op te lossen.

Geavanceerde Concepten

6. Natuurlijke Taalverwerking (NLP): Een tak van AI die zich bezighoudt met de interactie tussen computers en menselijke talen, inclusief spraakherkenning en tekstanalyse.
7. Computer Vision: Een veld van AI dat zich richt op het trainen van computers om visuele informatie uit de wereld te begrijpen en interpreteren.
8. Reinforcement Learning: Een type machine learning waarbij een agent leert door interactie met een omgeving en feedback krijgt in de vorm van beloningen of straffen.
9. Generatieve Adversariële Netwerken (GANs): Een type neuraal netwerk dat twee neurale netwerken tegen elkaar uitspeelt om nieuwe, synthetische voorbeelden te genereren die data nabootsen.

Toepassingen en Tools

10. Chatbots: Geautomatiseerde programma's die menselijke conversaties nabootsen en vaak worden gebruikt voor klantenservice en informatieverstrekking.
11. Robotics: Het gebruik van AI om robots te besturen die fysieke taken in de echte wereld kunnen uitvoeren.
12. Autonome Voertuigen: Voertuigen die AI gebruiken om zonder menselijke tussenkomst te navigeren en beslissingen te nemen.
13. Text-to-Speech (TTS): Technologie die tekst omzet in gesproken woorden, vaak gebruikt in digitale assistenten.
14. Speech-to-Text: Technologie die gesproken woorden omzet in tekst, nuttig voor dicteersoftware en stemgestuurde interfaces.
15. Large Language Model (LLM): Een type AI-model, zoals GPT, dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst en in staat is om mensachtige tekst te genereren.

Ethische en Sociale Overwegingen

16. Bias en Fairness: De noodzaak om AI-systemen te ontwerpen die eerlijk zijn en geen vooroordelen weerspiegelen die in trainingsdata kunnen voorkomen.
17. Transparantie en Uitlegbaarheid: Het vermogen van AI-systemen om hun beslissingen en processen te verklaren op een manier die begrijpelijk is voor mensen.
18. Privacy: Het belang van het beschermen van persoonlijke gegevens in AI-toepassingen en het waarborgen van vertrouwelijkheid.
19. Ethiek in AI: Het overwegen van de morele implicaties en verantwoordelijkheden bij het ontwikkelen en inzetten van AI-systemen.

Onderliggende Technologieën

20. Data Mining: Het proces van het ontdekken van patronen en kennis uit grote hoeveelheden data.
21. Big Data: Verwijst naar datasets die te groot of complex zijn voor traditionele dataverwerkingstoepassingen, vaak gebruikt in het trainen van AI-modellen.
22. Cloud Computing: Het gebruik van netwerken van externe servers om gegevens op te slaan, te beheren en te verwerken, in plaats van lokale servers of persoonlijke computers.
23. Edge Computing: Het uitvoeren van data-analyse en verwerking aan de rand van een netwerk, dicht bij de bron van de data, om de reactietijd te verbeteren en bandbreedte te besparen.
24. API (Application Programming Interface): Een set regels en protocollen waarmee verschillende softwaretoepassingen met elkaar kunnen communiceren.

Specificaties en Technieken

25. Prompt Engineering: Het proces van het ontwerpen en verfijnen van prompts om AI-modellen effectiever te maken in het genereren van relevante output.
26. Tokenization: Het splitsen van tekst in kleinere delen (tokens), zoals woorden of zinnen, die door AI-modellen worden verwerkt.
27. Transfer Learning: Een machine learning-methode waarbij een model dat is getraind op één taak wordt hergebruikt voor een andere, gerelateerde taak.

Deze termen en concepten geven een uitgebreid beeld van de huidige ontwikkelingen en toepassingen van AI in verschillende domeinen.

‍