Week 2 · Bouwen

Hoe een taalmodel werkt

Moet dit überhaupt een taalmodel zijn?

Vandaag

Om 13:30 heb je

01Gezien wat je AI vorige week echt deed

02Vier soorten AI uit elkaar gehouden

03Je Build gekozen

04Een eerste versie die draait

05Vijf testinputs, met het antwoord vooraf

Checkpoint

Klaar om te starten?

Hub
slides, uitleg, forum, promptsadvanced-ai-nl-hub.vercel.app

Geselecteerd modelClaude Sonnet 5.5 · ChatGPT 6 Terra
Niet Fable of Astra!

>_Terminal

10:30 · Start

Open je AI in je eigen map. Typ:

start week 2

Loopt iets vast van vorige week? Tafel achteraan. De rest gaat door.

Onder de motorkap

Wat deed je AI vorige week?

Wat jij deedWat er echt gebeurde

Eén regel geplaktJe AI las een skill: een recept in gewone taal. .claude/skills/opzet/SKILL.md

Veel keer "ja" gezegdJe AI voerde echte commando's uit: git clone, git commit, git push

Een pull request, zonder GitHub te openengh pr create: GitHub, vanuit de terminal

Je AI kende je de volgende keerCLAUDE.md → AGENTS.md → context.md, bij elke start ingeladen

>_Terminal

Zelf kijken

Verborgen mappen zien

Een map met een punt ervoor is verborgen: .claude/

macOSFinder: Cmd + Shift + .
Terminal: ls -a

WindowsVerkenner: Beeld → Weergeven → Verborgen items
Terminal: dir -Force

Open en lees

01CLAUDE.md
in je eigen map

02AGENTS.md
twee mappen hoger

03.claude/skills/opzet/SKILL.md
het recept van vorige week

04.claude/skills/week/SKILL.md
het recept dat je net draaide

Kan AI dit?

Wanneer werd AI uitgevonden?

Het antwoord

1956

1950: Turing bedenkt zijn test.
1956: het vak krijgt zijn naam.
2022: ChatGPT.

ChatGPT is het kleinste bolletje.

Artificial Intelligence

1956

Machine learning

1960

Neurale netwerken

1980

Deep learning

2010

2022

Generatieve
AI

Kan AI dit? · 1/8

Kan het leren?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het leren? · antwoord

Ja en nee

Getraind, dan bevroren.

Het leert niet uit jouw gesprekken. Wat het weet, zat erin op de dag dat de training stopte.

Kan AI dit? · 2/8

Kan het onthouden?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het onthouden? · antwoord

Alleen wat je het voorlegt

Geheugen is een bestand dat ingeladen wordt.

Jij maakte er vorige week een: context.md. Daarom kende je AI je naam.

Kan AI dit? · 3/8

Kan het alles weten?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het alles weten? · antwoord

Ja en nee

Veel kennis, met gaten en een einddatum.

Nieuwere modellen zeggen vaker "ik weet het niet". Niet altijd.

Kan AI dit? · 4/8

Kan het tellen?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het tellen? · antwoord

Steeds beter

Redeneermodellen tellen goed.

Voor echte berekeningen: laat het code draaien. Dan rekent de computer, niet het taalmodel.

Kan AI dit? · 5/8

Kan het denken?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het denken? · antwoord

Een beetje

Het redeneert beter dan vroeger.

Het zet stappen na elkaar en controleert zichzelf. Zonder bewustzijn.

Kan AI dit? · 6/8

Kan het schrijven?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het schrijven? · antwoord

Ja

Zijn sterkste punt.

Mails, samenvattingen, teksten in elke stijl. Lees altijd na: vlot geschreven is niet hetzelfde als juist.

Kan AI dit? · 7/8

Kan het vertalen?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het vertalen? · antwoord

Ja, heel goed

Beter dan elke vertaaltool van vroeger.

Het vertaalt betekenis, niet woord per woord. Vaktaal en namen: nakijken.

Kan AI dit? · 8/8

Kan het beslissen?

Ja · Nee · Hangt ervan af

Kan het beslissen? · antwoord

Het kan kiezen

Jij blijft verantwoordelijk.

Het kiest vlot een label, een antwoord, een optie. Of die keuze klopt, weet je pas als je test. Daarom test je je Build.

Vier soorten AI

Wat gaat erin? Wat komt eruit?

1Taalmodel

Taal in, taal uit. Lezen, schrijven, samenvatten, tekst sorteren.

2Klassieke ML

Cijfers van vroeger in, een voorspelling uit.

3Beeldherkenning

Een foto of video in, een herkenning uit.

4Geen AI

Een vaste regel volstaat. Een formule, een filter, een herinnering.

Vier soorten AI · 1/4

Taalmodel

Taal in, taal uit. Wat een mens zou moeten lezen.

ErinEen mail, een document, een website, een gesprek

EruitTekst, een samenvatting, een label, gegevens uit de tekst

Je ziet het alChatGPT, Claude, Gemini. Een klantmail sorteren. Een factuurnummer uit een pdf halen.

Goed inVage, rommelige taal begrijpen. Geen twee mails zijn gelijk.

Let opHet verzint als het weinig weet. Het rekent niet betrouwbaar. Je betaalt per gebruik.

Vier soorten AI · 2/4

Klassieke ML

Cijfers van vroeger in, een voorspelling uit.

ErinEen tabel: verkoop, klikken, bestellingen, per dag of per klant

EruitEen getal of een kans: hoeveel, wanneer, hoe waarschijnlijk

Je ziet het alNetflix die je volgende film kiest. Je bank die een vreemde betaling blokkeert. Een winkel die voorraad bijbestelt.

Goed inPatronen in duizenden rijen. Goedkoop en snel, eens het getraind is.

Let opZonder veel historiek geen model. Een taalmodel is hier trager, duurder en slechter.

Vier soorten AI · 3/4

Beeldherkenning

Een foto of video in, een herkenning uit.

ErinPixels: een foto, een camerabeeld, een scan

EruitWat erop staat, waar het staat, hoeveel het er zijn

Je ziet het alDe slagboom die je nummerplaat leest. Face ID. Een camera die kapotte flessen van de band haalt.

Goed inSnel en altijd hetzelfde, duizenden beelden per uur

Let opModerne taalmodellen lezen ook foto's. Voor één vaste taak op een productielijn blijft een eigen model sneller en goedkoper.

Vier soorten AI · 4/4

Geen AI

Een vaste regel volstaat.

ErinIets met een duidelijke regel: een datum, een woord, een bedrag

EruitElke keer hetzelfde antwoord

Je ziet het alEen Excel-formule voor de btw. Een mailfilter op "factuur". Een herinnering in je agenda.

Goed inGratis, snel, altijd juist, en je kan uitleggen waarom

Let opHet breekt als de input vaag wordt. Onderwerp "zie bijlage"? Het filter mist de factuur.

Welk vak?

Vier vragen, in deze volgorde.

1 · Kan je de regel in één zin schrijven?→ Geen AI

2 · Is de input een foto of video?→ Beeldherkenning

3 · Is de input taal die iemand moet lezen?→ Taalmodel

4 · Voorspel je een getal uit cijfers van vroeger?→ Klassieke ML

Eén bedrijf, vier vakken

Het onderwerp beslist niet. De stap wel.

Klantvragen per mail beantwoorden→ Taalmodel

Voorspellen hoeveel e-bikes je in april verkoopt→ Klassieke ML

Schade herkennen op een foto van een huurfiets→ Beeldherkenning

Een onderhoudsherinnering na één jaar sturen→ Geen AI

Welk vak? · 1/8

Nieuws over een bedrijf lezen: goed of slecht voor het aandeel?

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 1/8 · antwoord

Nieuws over een bedrijf lezen: goed of slecht voor het aandeel?

Taalmodel

Tekst lezen en beoordelen: taal in, "goed" of "slecht" uit.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 2/8

De koers van een aandeel morgen voorspellen uit de koersen van vijf jaar

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 2/8 · antwoord

De koers van een aandeel morgen voorspellen uit de koersen van vijf jaar

Klassieke ML

Cijfers van vroeger in, een getal uit. Geen taal nodig.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 3/8

Een schoolmail lezen en de deadline eruit halen

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 3/8 · antwoord

Een schoolmail lezen en de deadline eruit halen

Taalmodel

Vrije tekst in, een datum uit. Elke mail schrijft het anders.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 4/8

Drie dagen voor die deadline een herinnering sturen

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 4/8 · antwoord

Drie dagen voor die deadline een herinnering sturen

Geen AI

Een datumregel. Je agenda doet dit al.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 5/8

Een bedrijfswebsite lezen: goede klant voor een houthandel?

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 5/8 · antwoord

Een bedrijfswebsite lezen: goede klant voor een houthandel?

Taalmodel

Tekst lezen en beoordelen tegen jouw criteria.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 6/8

Voorspellen hoeveel hout de houthandel volgende maand verkoopt

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 6/8 · antwoord

Voorspellen hoeveel hout de houthandel volgende maand verkoopt

Klassieke ML

Een voorspelling uit verkoopcijfers van vroeger.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 7/8

Een motoronderdeel herkennen op een gsm-foto

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 7/8 · antwoord

Een motoronderdeel herkennen op een gsm-foto

Beeldherkenning

Beeld in, herkenning uit.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 8/8

Een factuur doorsturen als het onderwerp "factuur" bevat

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Welk vak? · 8/8 · antwoord

Een factuur doorsturen als het onderwerp "factuur" bevat

Geen AI

Een woordfilter. Elk mailprogramma kan dit.

1Taalmodel

2Klassieke ML

3Beeldherkenning

4Geen AI

Waarom het verzint

Wanneer betrapte jij je AI op iets verzinnen?

Maak de zin af · 1/3

Het regent …

Maak de zin af · 2/3

Gent ligt aan de …

Maak de zin af · 3/3

De Chiro van Bastiaan werd opgericht in …

Waarom het verzint

Een taalmodel zwijgt nooit.

Het kiest altijd een volgend woord. Veel tekst erachter: meestal juist. Weinig tekst: een gok. Even zeker.

Patronen, geen betekenis

Nigel Richards won het WK Scrabble in het Frans.

Hij spreekt geen Frans.

Hij leerde welke letters samen een geldig woord maken. Niet wat ze betekenen. Een goed beeld van hoe een taalmodel werkt.

>_Live · web search uit

Verzint het nog?

Laten we het proberen.

Geef 3 peer-reviewed artikels (2019-2024) over AI-adoptie in Vlaamse kmo's, met auteurs, tijdschrift en DOI. Zoek niet op het web.

Waarom het nu vaker stopt

Getraind om te gokken. Nu beloond om te stoppen.

Ouder model (o4-mini)

24% juist

75% fout

Nieuwer model (gpt-5-thinking-mini)

22% juist

26% fout

52% weet het niet

Bron: OpenAI, "Why language models hallucinate", 2025. Korte feitenvragen (SimpleQA).

Waar het wél verzint

Een mailsorteerder.

Plak een schoolmail erin. Hij kiest precies één label.

doenlezennegerenherhaling

Geen vijfde optie.

De mail

Onderwerp: Laptop meenemen naar les

Correctie: les 2 gaat nu door op donderdag. Breng zeker je laptop mee.

Doen of lezen?

Waar het wél verzint

Een formaat zonder uitweg.

Jullie twijfelden. De tool niet. Hij mocht niet.

Geef je tool een uitweg: onzeker

Wat de tool zei

{"label": "lezen"}

Twee keer. Even zeker als bij de makkelijke mails.

11:25

Pauze

Terug om 12:10.

Duo's · 2 × 7 minuten

Wat zou jij bouwen?

01Wat doe je elke week dat je verveelt?

02Waar lees, sorteer of schrijf je veel tekst?

03Wie zou het nog gebruiken?

04Hoe weet je dat het goed werk deed?

>_Terminal

11:50 · Brainstorm

Kies wat je bouwt.

Claude

/brainstorm wat ik bouw voor de cursus

Codex

brainstorm: wat ik bouw voor de cursus

Om 12:10 ligt je taak vast. Geen taak? Neem het voorbeeld in cursus/data/starterset/.

Vier klasgenoten · 3 minuten elk

Toon je taak.

01Je taak in één zin

02Wat eruit komt, met de uitweg

03Eén testinput

De zaal checkt: kunnen twee mensen los van elkaar beslissen of het antwoord juist is?

Zo ziet klaar eruit

10 op 10. Goed nieuws?

Werkt alles meteen? Dan is je testset te makkelijk.

Uit de Build-brief.

>_Terminal

12:25 · v1 + vijf testinputs

Bouw. Dan meet je.

01"Maak een eerste versie van mijn taak in build/."

02"Welke bestanden heb je gelezen en welke commando's heb je uitgevoerd?" Open ze.

03Per idee uit taak.md: één echte input in build/test-set.md

04Het juiste antwoord eerst. Dan pas draaien.

05Elke input 2×: nieuw gesprek, prompt + één input. Nooit de testset.

Volgende week

Je model ziet alleen wat jij het geeft.

Volgende week: kiezen wat erin hoort, en bewijzen dat het beter werkt.

>_Terminal

13:15 · Post en pull request

Tegen dinsdag 6 oktober, 23:59

dien week 2 in

Klaar? Neem de brainstorm mee: regel onderaan de README.

01Wat bouw ik?

02Waarom een taalmodel?

03Eén testinput, het juiste antwoord, wat je tool zei