Masterclasses AI in de praktijk voor professionals

Dit najaar organiseert het lectoraat Applied Data Science & AI van lector Erwin Folmer drie masterclasses over de inzet van AI bij overheden en in het bedrijfsleven. “We gaan het niet hebben over Chat GPT, daar wordt al heel veel over gepraat. We gaan vooral aan de slag met bedrijfsmatige toepassingen op basis van bijvoorbeeld machine learning.” Maar wat is dan het verschil tussen AI als Chat GPT en Machine learning? Waar moet ik aan denken bij het soort AI waar Erwin zich mee bezig houdt in het lectoraat? Hoe kan ik dat dan toepassen in mijn eigen praktijk? En waar starten we als we willen inzetten in onze bedrijfsprocessen?

Wat is Machine Learning?

Om bij de eerste vraag te beginnen? Over wat voor AI hebben we het dan? Erwin “Het ontwikkelen van een voorspelmodel op basis van historische data, bijvoorbeeld voor predictive maintenance. Je kunt met AI dan optimaal voorspellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft. Dat is handig als je dat onderhoud wilt plannen of wilt voorkomen dan een machine stilvalt. Denk ook aan banden die slijten, handig als je ze vervangt voor dat deze slijtage problemen oplevert en dan liefst ook nog op een moment dat het jou uitkomt. Of voorspellingen voor optimale routes in de logistiek. Een andere vorm van AI is tekst of beeldherkenning; Je kunt op basis van (lucht)foto’s windmolens detecteren, locaties voor zonnepanele bepalen, ondergrondse parkeergarages, en ga zo maar door. Of stel je voor dat een aannemer grondwerkzaamheden wilt gaan doen. Dan is het handig dat je kunt voorspellen wat de kans is dat je graafschade gaat aanrichten.” Het toepassingsgebied is dus heel breed. De uitdaging zit er in om te weten wat er dan allemaal mogelijk is en daarna creatief genoeg te zijn om te bedenken hoe AI jou kan helpen bij processen in jouw bedrijfsvoering.

Drie masterclasses – inspiratie, ethiek en verdieping

Timo de Laat van Academie IT en Mediadesign ontwikkelt samen met collega’s van het lectoraat de masterclasses ‘AI in de praktijk voor professionals’. “De opbouw van deze serie is helder. In de eerste masterclass gaan we vooral in op de mogelijke toepassingen. Waar biedt Machine Learning meerwaarde voor bedrijven en overheden? In de tweede masterclass verdiepen we ons in de ethiek van de inzet van AI en regelgeving. En in de derde masterclass maken we een opstapje naar zelf aan de slag gaan met dit soort AI. Je hebt voor deze masterclasses geen technische voorkennis nodig. Het is juist zo opgezet dat je ook zonder deze verdiepende kennis mee kunt doen. In de derde masterclass gaan we wel iets dieper in op de materie. We kijken naar datasets, trainingssets, we kijken hoe je een model traint, hoe je het model valideert. We komen daar meer op het gebied van de IT-professionals. Maar ook hier kunnen professionals zonder IT-opleiding goed aan meedoen. Deze laatste masterclass geeft je vooral kennis, inzicht en tooling om zelf te starten met de inzet van machine learning. Een bijkomende winst van deelname aan de masterclasses is dat je direct toegang hebt tot een breed netwerk met professionals die met dit onderwerp bezig zijn.”

Meer informatie over de masterclasses

Waar zien we de komende jaren dit soort machine learning terug?

Erwin “Overal waar data een grote rol speelt. Zeker ook bij de overheid, maar een beslissing over een vergunning gaat zeker nog een stap te ver. Dit soort ethische aspecten komen ook in de masterclass aan bod. Andere zeer voor de hand liggende domeinen zijn bijvoorbeeld de zorg, logistiek (slimme planningen), energie (transitie, duurzaamheid) maar ook bedrijven met dure faciliteiten (predictive maintenance).

Aanmelden voor de masterclasses

Ben je na deze info enthousiast en wil je weten wat je moet doen om in je eigen organisatie aan de slag te gaan met machine learning? Meld je dan nu al aan als geïnteresseerde. Dan krijg je in september als eerste bericht dat de inschrijving start en weet je zeker dat je een plek kunt bespreken.

Masterclass 1: De basisbeginselen van AI – Erwin Folmer
Masterclass 2: De business aspecten (Ethiek) van data science en AI – Theo Theunissen
Masterclass 3: De praktische toepassing van AI – Raoul Grouls

Toch nog even die andere AI …

Als interviewer voelde ik dat ik nog wat kennis miste. En ik dacht, dan ben ik vast niet de enige. Dus ik ging met het doel om beter te snappen hoe machine learning werkt ook nog even in gesprek met … Chatgpt. Vind je het leuk om te lezen wat daar uit kwam, lees dan hieronder nog even verder, bekijk naar mijn prompts en de tips van Chat GPT.

In gesprek met ChatGPT

Justine: Kun je in je eigen woorden aan een professional uitleggen wat machine learning is? Wat zijn de belangrijkste onderwerpen die ik moet kennen en hoe kun je machinelearning toepassen in een praktijk van werk?

ChatGPT
Wat is Machine Learning?
Machine learning (ML) is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) waarbij computersystemen leren van data om voorspellingen of beslissingen te verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het draait om het ontwikkelen van algoritmes die patronen in data herkennen en zich aanpassen op basis van nieuwe informatie.

Belangrijkste Onderwerpen

  1. Supervised Learning: Hierbij worden modellen getraind met gelabelde data, waarbij de uitkomst bekend is. Voorbeelden zijn classificatie (bv. spamdetectie) en regressie (bv. prijsvoorspelling).
  2. Unsupervised Learning: Dit gebruikt ongelabelde data om verborgen patronen te ontdekken, zoals clustering (bv. klantsegmentatie) en associatieregels (bv. marktsegmentanalyse).
  3. Semi-Supervised en Reinforcement Learning: Semi-supervised learning combineert gelabelde en ongelabelde data, terwijl reinforcement learning leert door beloningen en straffen in een dynamische omgeving.
  4. Neurale Netwerken en Deep Learning: Complexe modellen geïnspireerd door het menselijk brein, gebruikt voor taken als beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking.

Toepassingen in de Praktijk

  1. Marketing: Klantsegmentatie en gepersonaliseerde aanbevelingen.
  2. Financiële Sector: Fraudedetectie en risicobeheer.
  3. Gezondheidszorg: Diagnostische tools en predictieve analyses.
  4. Productie: Voorspellend onderhoud en kwaliteitscontrole.

Implementatie
Voor succesvolle implementatie in de praktijk zijn samenwerking tussen datawetenschappers en ontwikkelaars, kwalitatieve data, en krachtige rekenmiddelen essentieel. Organisaties kunnen beginnen met kleine, gerichte ML-projecten en deze uitbreiden naarmate de ervaring en datavolumes groeien. Door deze basisbegrippen en toepassingen te begrijpen, kun je effectief machine learning inzetten om processen te optimaliseren en waardevolle inzichten te verkrijgen binnen jouw werkveld.

Justine: Hoe zou je Predictive Maintenance uitleggen aan iemand in een nederlands mkb-bedrijf

ChatGPT
Predictive Maintenance voor MKB
Predictive Maintenance is een onderhoudsstrategie waarbij je op basis van data-analyse en sensoren voorspelt wanneer een machine onderhoud nodig heeft. In plaats van te wachten tot een storing zich voordoet, monitor je continu de conditie van je machines en identificeer je patronen die wijzen op aanstaande problemen.
Voordelen

  1. Kostenbesparing: Voorkomt dure reparaties en productieverlies door onverwachte stilstand.
  2. Efficiëntie: Verhoogt de operationele efficiëntie door tijdig onderhoud.
  3. Levensduur: Verlenging van de levensduur van apparatuur.
    Implementatie in MKB
  4. Sensoren Installeren: Plaats sensoren op kritieke onderdelen van je machines om gegevens te verzamelen zoals trillingen, temperatuur en slijtage.
  5. Data-analyse: Gebruik software en algoritmen om deze data te analyseren en afwijkingen te detecteren.
  6. Voorspellen en Handelen: Plan onderhoud en vervang onderdelen voordat ze falen, gebaseerd op de voorspellingen uit je data-analyse.
    Praktische Stappen
  7. Begin klein: Kies een machine of proces om mee te starten.
  8. Leer van Data: Verzamel data over een periode om patronen te herkennen.
  9. Continue Verbetering: Pas je strategie aan op basis van verzamelde inzichten en ervaringen.
    Met predictive maintenance kun je als MKB-bedrijf efficiënt onderhoud beheren, kosten verlagen en de betrouwbaarheid van je productieprocessen verbeteren.

Justine: Als ik een ambtenaar ben bij een gemeente in Nederland en ik wil een masterclass volgen over dit onderwerp waar moet ik dan op letten – welke onderwerpen moeten dan aan bod komen. En wat moet ik doen als ik zelf wil starten om machine learning toe te passen in mijn eigen organisatie?

ChatGPT
Masterclass Machine Learning: Essentiële Onderwerpen

  1. Basisprincipes van Machine Learning: Supervised vs. unsupervised learning, semi-supervised learning, reinforcement learning.
  2. Data Voorbereiding en Preprocessing: Dataverzameling, schoonmaken, en normaliseren.
  3. Algoritmes en Modellen: Lineaire regressie, beslisboom, neurale netwerken, en deep learning.
  4. Evaluatie en Validatie: Modelprestatie meten, cross-validatie, en overfitting.
  5. Toepassingen en Case Studies: Praktische voorbeelden en successen in verschillende sectoren, inclusief overheid.
  6. Ethiek en Regelgeving: Verantwoord gebruik van data en AI, privacywetgeving (zoals AVG).

Stappen om Machine Learning te Implementeren

  1. Begrijp de Behoeften: Identificeer de problemen en doelstellingen die je met ML wilt oplossen.
  2. Data Verzamelen: Verzamel en organiseer relevante en kwalitatieve data.
  3. Educatie en Training: Volg cursussen en workshops om je kennis te vergroten.
  4. Kies de Juiste Tools en Technologieën: Gebruik populaire ML-bibliotheken zoals TensorFlow, PyTorch, of scikit-learn.
  5. Klein Beginnen: Start met een kleinschalig project om ervaring op te doen.
  6. Samenwerken: Werk samen met datawetenschappers en IT-specialisten.
  7. Evalueren en Verbeteren: Test, valideer en optimaliseer je modellen continu.
    Door deze stappen te volgen en een gerichte masterclass te kiezen, kun je effectief machine learning implementeren binnen jouw gemeente.

Justine: super dankjewel! Heb je verder nog advies voor mij waar ik meer informatie kan vinden als ik als ondernemer mkb machine learning wil gaan toepassen in mijn eigen bedrijf? Wie moet ik advies vragen. Waar vind ik partners?

ChatGPT
Verdere Informatie en Advies
Bronnen en Literatuur

  1. Online Cursussen en Tutorials
    • Coursera (Machine Learning by Stanford University)
    • edX (AI and Machine Learning courses)
    • Udacity (Machine Learning Nanodegree)
  2. Boeken
    • “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” door Aurélien Géron
    • “Pattern Recognition and Machine Learning” door Christopher M. Bishop
    Advies en Samenwerking
  3. Consultancy Firms: Zoek naar gespecialiseerde bedrijven zoals Deloitte, Accenture, of lokale consultancy firms.
  4. Universiteiten en Onderzoeksinstituten: Samenwerken met technische universiteiten zoals TU Delft of Universiteit van Amsterdam.
  5. Netwerkbijeenkomsten en Conferenties: Deelname aan AI en ML conferenties zoals AI Expo Europe.
    Partners en Netwerken
  6. LinkedIn: Zoek naar professionals en bedrijven in de AI/ML sector.
  7. Brancheorganisaties: Zoals MKB-Nederland en de Kamer van Koophandel.
  8. Innovatiehubs en Incubators: Zoals YES!Delft en UtrechtInc.
    Door gebruik te maken van deze bronnen en netwerken, kun je waardevolle partners vinden en je kennis over machine learning vergroten om het succesvol toe te passen in je bedrijf.