Het leren van AI kan aanvoelen alsof je een gigantische bibliotheek binnenstapt waar elk boek schreeuwt: "BEGIN HIER!" De helft van de planken zegt "wiskunde", wat... een beetje onbeleefd is 😅
Het voordeel: je hoeft niet alles te weten om nuttige dingen te bouwen. Je hebt een logische aanpak nodig, een paar betrouwbare hulpmiddelen en de bereidheid om even in de war te raken (verwarring is in feite de toegangsprijs).
Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:
🔗 Hoe detecteert AI afwijkingen?
Dit artikel legt methoden voor anomaliedetectie uit met behulp van machine learning en statistiek.
🔗 Waarom is AI slecht voor de samenleving?
Onderzoekt de ethische, sociale en economische risico's van kunstmatige intelligentie.
🔗 Hoeveel water gebruikt AI?
Geeft een overzicht van het energieverbruik en de verborgen gevolgen van AI voor het waterverbruik.
🔗 Wat is een AI-dataset?
Definieert datasets, labeling en hun rol in het trainen van AI.
Wat "AI" in het dagelijks leven eigenlijk betekent 🤷♀️
Mensen zeggen "AI" en bedoelen daar verschillende dingen mee:
-
Machine learning (ML) – modellen leren patronen uit data om inputs aan outputs te koppelen (bijv. spamdetectie, prijsvoorspelling). [1]
-
Deep Learning (DL) – een subset van ML die gebruikmaakt van neurale netwerken op grote schaal (visie, spraak, grote taalmodellen). [2]
-
Generatieve AI – modellen die tekst, afbeeldingen, code en audio produceren (chatbots, copiloten, contenttools). [2]
-
Reinforcement Learning – leren door middel van trial and reward (game agents, robotica). [1]
Je hoeft niet meteen perfect te kiezen. Behandel AI alleen niet als een museum. Het is meer als een keuken: je leert sneller door te koken. Soms brandt de toast aan. 🍞🔥
Een korte anekdote: een klein team bracht een ‘geweldig’ churn-model uit… totdat ze identieke ID’s in de trainings- en testomgeving ontdekten. Klassieke lekkage. Een simpele pipeline + schone splitsing veranderde een verdachte score van 0,99 in een betrouwbare (lagere!) score en een model dat daadwerkelijk generaliseerde. [3]
Wat maakt een goed "Hoe leer je AI"-plan? ✅
Een goed plan heeft een paar eigenschappen die misschien saai klinken, maar je wel maanden besparen:
-
Bouw terwijl je leert (kleine projecten in het begin, grotere later).
-
Leer eerst de minimale wiskundige basis , en kom er later op terug voor meer diepgang.
-
Leg uit wat je hebt gedaan (beschrijf je werk stap voor stap; dat helpt bij het verhelderen van je gedachten).
-
Houd het een tijdje bij één "kernstack" (Python + Jupyter + scikit-learn → daarna PyTorch).
-
Meet de vooruitgang aan de hand van de resultaten , niet aan de hand van het aantal bekeken uren.
Als je plan alleen uit video's en aantekeningen bestaat, is het alsof je probeert te zwemmen door alleen over water te lezen.
Kies je rijstrook (voorlopig) – drie veelvoorkomende routes 🚦
Je kunt AI op verschillende manieren leren. Hier zijn drie voorbeelden die werken:
1) De praktische bouwersroute 🛠️
Ideaal als je snel resultaten wilt behalen en gemotiveerd wilt blijven.
Focus: datasets, modellen trainen, demo's publiceren.
Hulpmiddelen voor beginners: Google's ML Crash Course, Kaggle Learn, fast.ai (links in Referenties & Bronnen hieronder).
2) De basisprincipes eerst 📚
Het meest geschikt als je van helderheid en theorie houdt.
Focus: regressie, bias-variantie, probabilistisch denken, optimalisatie.
Ankers: Stanford CS229-materiaal, MIT Intro to Deep Learning. [1][2]
3) De route van de gen-AI app-ontwikkelaar ✨
Het meest geschikt als je assistenten, zoekfuncties, workflows en andere agent-achtige functionaliteiten wilt bouwen.
Focus: prompts, ophalen van informatie, evaluaties, gebruik van tools, basisveiligheidsprincipes en implementatie.
Documentatie om bij de hand te houden: platformdocumentatie (API's) en de HF-cursus (tools).
Je kunt later van rijstrook wisselen. Beginnen is het moeilijkste.
Vergelijkingstabel – de beste manieren om te leren (met eerlijke eigenaardigheden) 📋
| Hulpmiddel / Cursus | Publiek | Prijs | Waarom het werkt (kort uitgelegd) |
|---|---|---|---|
| Google Machine Learning Crash Course | beginners | Vrij | Visueel + praktisch; voorkomt onnodige complexiteit |
| Kaggle Learn (Introductie + Gevorderde ML) | beginners die graag oefenen | Vrij | Korte lessen + directe oefeningen |
| fast.ai Praktische Diepgaande Leertechnieken | bouwer met enige programmeerkennis | Vrij | Je traint al heel vroeg echte modellen - echt meteen! 😅 |
| DeepLearning.AI ML Specialisatie | gestructureerde leerlingen | Betaald | Duidelijke opbouw door de kernconcepten van machine learning |
| DeepLearning.AI Deep Learning Specificaties | De basisprincipes van machine learning zijn al aanwezig | Betaald | Grondige kennis van neurale netwerken en workflows |
| Stanford CS229-aantekeningen | theoriegestuurd | Vrij | De basisprincipes ("waarom werkt dit?") zijn essentieel |
| Gebruikershandleiding voor scikit-learn | ML-beoefenaars | Vrij | De klassieke toolkit voor tabellen/basislijnen |
| PyTorch-handleidingen | ontwikkelaars van deep learning | Vrij | Schoon pad van tensors → trainingslussen [4] |
| LLM-cursus 'Huging Face' | NLP + LLM-bouwers | Vrij | Praktische LLM-workflow + ecosysteemtools |
| NIST AI-risicomanagementkader | iedereen die AI inzet | Vrij | Eenvoudige, bruikbare risico-/governance-structuur [5] |
Kleine kanttekening: "prijs" online is een vreemd begrip. Sommige dingen zijn gratis, maar kosten wel aandacht... wat soms nog erger is.
De belangrijkste vaardigheden die je echt nodig hebt (en in welke volgorde) 🧩
Als je doel is om AI te leren zonder te verdrinken, streef dan naar deze volgorde:
-
Basisprincipes van Python
-
Functies, lijsten/woordenboeken, eenvoudige klassen, bestanden lezen.
-
Een onmisbare gewoonte: schrijf korte scripts, niet alleen notitieboekjes.
-
Gegevensverwerking
-
NumPy-achtige denkwijze, pandas-basisprincipes, grafieken maken.
-
Je zult hier veel tijd doorbrengen. Niet bepaald glamoureus, maar het hoort nu eenmaal bij het werk.
-
Klassieke machine learning (de onderschatte superkracht)
-
Train/test splits, lekkage, overfitting.
-
Lineaire/logistische regressie, beslissingsbomen, random forests, gradient boosting.
-
Metrieken: nauwkeurigheid, precisie/recall, ROC-AUC, MAE/RMSE - weet wanneer elk ervan zinvol is. [3]
-
Diep leren
-
Tensoren, gradiënten/backpropagatie (conceptueel), trainingslussen.
-
CNN's voor afbeeldingen, transformers voor tekst (uiteindelijk).
-
Een paar basisprincipes van PyTorch van begin tot eind kunnen een groot verschil maken. [4]
-
Generatieve AI + LLM-workflows
-
Tokenisatie, embeddings, retrieval-augmented generation, evaluatie.
-
Fijn afstellen versus aanwijzingen geven (en wanneer je geen van beide nodig hebt).
Een stappenplan dat je kunt volgen 🗺️
Fase A – zorg dat je eerste model (snel) werkt ⚡
Doel: iets trainen, meten en verbeteren.
-
Begin met een compacte introductie (bijvoorbeeld een spoedcursus machine learning), gevolgd door een praktische microcursus (bijvoorbeeld een introductiecursus op Kaggle).
-
Projectidee: huizenprijzen, klantverloop of kredietrisico voorspellen op basis van een openbare dataset.
Korte checklist met 'succesvolle' resultaten:
-
Je kunt gegevens laden.
-
Je kunt een basismodel trainen.
-
Je kunt overfitting in eenvoudige taal uitleggen.
Fase B – maak kennis met echte ML-praktijk 🔧
Doel: niet langer verrast worden door veelvoorkomende storingen.
-
Werk de meer geavanceerde ML-onderwerpen door: ontbrekende waarden, datalekken, pipelines en kruisvalidatie.
-
Blader door een paar secties van de scikit-learn gebruikershandleiding en voer de codefragmenten daadwerkelijk uit. [3]
-
Projectidee: een eenvoudige end-to-end pipeline met opgeslagen model + evaluatierapport.
Fase C – diepgaand leren dat niet aanvoelt als tovenarij 🧙♂️
Doel: een neuraal netwerk trainen en de trainingscyclus begrijpen.
-
Volg het PyTorch-pad "Leer de basisprincipes" (tensors → datasets/dataloaders → training/evaluatie → opslaan). [4]
-
Combineer eventueel met fast.ai voor snelheid en een praktische uitstraling.
-
Projectidee: beeldclassificatie, sentimentmodel of een kleine transformator-finetuning.
Fase D – generatieve AI-apps die daadwerkelijk werken ✨
Doel: iets bouwen dat mensen gebruiken.
-
Volg een praktische LLM-cursus + een snelstartgids van de leverancier om embeddings, retrieval en veilige generaties te configureren.
-
Projectidee: een vraag-en-antwoordbot voor je documenten (fragment → insluiten → ophalen → antwoord met bronvermelding), of een klantenservice-hulpmiddel met toolaanroepen.
Het "wiskundige" gedeelte – leer het als een smaakmaker, niet als de hele maaltijd 🧂
Wiskunde is belangrijk, maar timing is nog belangrijker.
Minimale wiskundige basiskennis om mee te beginnen:
-
Lineaire algebra: vectoren, matrices, dotproducten (intuïtie voor inbeddingen). [2]
-
Calculus: intuïtie van afgeleiden (hellingen → gradiënten). [1]
-
Waarschijnlijkheid: verdelingen, verwachting, basis Bayesiaans denken. [1]
Als je later een meer formele basis wilt, kun je de aantekeningen van CS229 raadplegen voor de fundamenten en de introductie van deep learning van MIT voor moderne onderwerpen. [1][2]
Projecten waarmee je laat zien dat je weet wat je doet 😄
Als je alleen classificatiemodellen bouwt op testdatasets, zul je vastlopen. Probeer projecten die lijken op echt werk:
-
Baseline-first ML-project (scikit-learn): schone data → sterke baseline → foutenanalyse. [3]
-
LLM + zoekapp: documenten importeren → fragmenteren → insluiten → ophalen → antwoorden genereren met bronvermelding.
-
Mini-dashboard voor modelbewaking: registreer in- en uitgangen; volg signalen die op drift lijken (zelfs eenvoudige statistieken zijn nuttig).
-
Verantwoorde AI-mini-audit: documenteer risico's, randgevallen, gevolgen van mislukkingen; gebruik een lichtgewicht framework. [5]
Verantwoorde en praktische inzet (ja, zelfs voor solobouwers) 🧯
Een realitycheck: indrukwekkende demo's zijn makkelijk te maken; betrouwbare systemen niet.
-
Houd een korte README in de stijl van een "modelkaart" bij: gegevensbronnen, meetwaarden, bekende limieten, updatefrequentie.
-
Voeg basisbeveiligingsmaatregelen toe (snelheidslimieten, invoervalidatie, misbruikbewaking).
-
Voor alles wat met de gebruiker te maken heeft of gevolgen kan hebben, moet een risicogebaseerde aanpak worden gebruikt: identificeer de schadelijke gevolgen, test de randgevallen en documenteer de maatregelen om deze te beperken. Het NIST AI RMF is precies hiervoor ontworpen. [5]
Veelvoorkomende valkuilen (zodat je ze kunt vermijden) 🧨
-
Het volgen van talloze tutorials – "nog één cursusje" wordt je hele persoonlijkheid.
-
Laten we beginnen met het moeilijkste onderwerp : Transformers zijn gaaf, maar de basisprincipes leveren geld op.
-
Evaluatie negeren – nauwkeurigheid alleen kan met een strak gezicht worden nageleefd. Gebruik de juiste maatstaf voor de taak. [3]
-
Niet alles opschrijven , maar korte aantekeningen maken: wat ging er mis, wat veranderde er, wat verbeterde er.
-
Geen enkele implementatieoefening – zelfs een simpele app-wrapper leert je al veel.
-
Het risicodenken overslaan – schrijf twee opsommingstekens op over mogelijke gevaren voordat je verzendt. [5]
Tot slot – Veel te lang, ik heb het niet gelezen 😌
Als je je afvraagt hoe je AI kunt leren , dan is dit het eenvoudigste succesrecept:
-
Begin met praktische basisprincipes van machine learning (compacte introductie + oefeningen in Kaggle-stijl).
-
Gebruik scikit-learn om echte ML-workflows en -statistieken te leren. [3]
-
Ga over op PyTorch voor deep learning en trainingsloops. [4]
-
Vergroot je LLM-vaardigheden met een praktijkgerichte cursus en API-snelstartgidsen.
-
Ontwikkel 3-5 projecten die het volgende laten zien: gegevensvoorbereiding, modellering, evaluatie en een eenvoudige "productverpakking".
-
Beschouw risico/governance als onderdeel van het ‘afgerond’, niet als een optionele extra. [5]
En ja, je zult je soms verloren voelen. Dat is normaal. AI is als een broodrooster leren lezen: het is indrukwekkend als het werkt, een beetje angstaanjagend als het niet werkt, en het vergt meer pogingen dan wie dan ook toegeeft 😵💫
Referenties
[1] Stanford CS229 collegeaantekeningen. (Kernprincipes van machine learning, supervised learning, probabilistische framing).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf
[2] MIT 6.S191: Inleiding tot Deep Learning. (Overzicht van Deep Learning, moderne onderwerpen inclusief LLM's).
https://introtodeeplearning.com/
[3] scikit-learn: Model evaluatie & statistieken. (Nauwkeurigheid, precisie/recall, ROC-AUC, enz.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
[4] PyTorch-tutorials – Leer de basisprincipes. (Tensors, datasets/dataloaders, trainings-/evaluatielussen).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html
[5] NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). (Risicogebaseerde, betrouwbare AI-richtlijnen).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
Aanvullende bronnen (klikbaar)
-
Google Machine Learning Crash Course: lees meer
-
Kaggle Learn – Introductie tot machine learning: lees meer
-
Kaggle Learn – Machine Learning voor gevorderden: lees meer
-
fast.ai – Praktische Deep Learning voor programmeurs: lees meer
-
DeepLearning.AI – Specialisatie in machinaal leren: lees meer
-
DeepLearning.AI – Specialisatie in Deep Learning: lees meer
-
scikit-learn Aan de slag: lees meer
-
PyTorch-zelfstudies (index): lees meer
-
LLM-cursus 'Hugging Face' (introductie): lees meer
-
OpenAI API – Snelstartgids voor ontwikkelaars: lees meer
-
OpenAI API – Concepten: lees meer
-
Overzichtspagina van NIST AI RMF: lees meer