Student

Emma Kolberger

Opleiding
IBM, jaar 3
Traject
4 ECTS
Bekijk de Build
Wie ik ben
  • Student IBM, jaar 3, Arteveldehogeschool.
  • Recent afgestudeerd in Bedrijfsmanagement, afstudeerrichting Marketing, aan KdG Antwerpen.
  • Studentenondernemer: ik start mijn eigen bedrijf op en ontwikkel een eigen merk.
  • Studentenjob bij Antwerpse Televisie (ATV): ik werk tijdens live-uitzendingen achter de schermen om alles vlot te laten verlopen en heb meegewerkt aan marketingactiviteiten.
Dit vak
  • Richting: onderzoeken hoe AI kan helpen bij het opbouwen van mijn eigen bedrijf en merk; het onderwerp blijft voorlopig breed omdat ik nog in de opstartfase zit.
  • Mogelijke toepassingen: branding, marketing, contentcreatie, onderzoek, automatisering en taken efficiënter uitvoeren.
  • Tijdens de cursus wil ik ontdekken welke toepassingen het meest interessant en bruikbaar zijn voor mijn bedrijf.
  • Traject: 4 ECTS.

Posts

Week 3

Context engineering en mijn AI Lead Intake Checker

Wat ontbrak er in mijn context?

Mijn AI Lead Intake Checker controleert leads voor een AI-automationbedrijf. De tool geeft elke aanvraag één van drie labels: READY, NEEDS_INFO of INVALID. Deze week heb ik gekeken naar de context die ik aan het model meegeef en naar de resultaten van mijn tests.

Mijn eerste prompt bevatte nog niet alle zes bouwstenen volledig. Er ontbraken voorbeelden en een duidelijke uitweg voor onduidelijke inputs. Daardoor stond er nog niet duidelijk genoeg in mijn context hoe het model met zulke aanvragen moest omgaan.

Ik heb daarom drie voorbeelden toegevoegd: één voor READY, één voor NEEDS_INFO en één voor INVALID. Ook heb ik een uitweg toegevoegd voor onduidelijke aanvragen. Daarnaast heb ik de regel rond INVALID verduidelijkt met een “want”. Zo staat er bij die regel ook een reden, in plaats van alleen een instructie.

Mijn eerste cijfer

Mijn eerste vijf tests waren allemaal juist: 5 op 5 juist (n = 5, 1 run) = 100%.

Daarna heb ik alle tien oorspronkelijke testcases getest. Ook daar gaf het model telkens het juiste label: 10 op 10 juist (n = 10, 1 run) = 100%.

Omdat 10/10 waarschijnlijk betekent dat mijn testset te makkelijk was, heb ik een moeilijkere elfde testcase toegevoegd. Die bevatte een echt bedrijf en een e-mailadres waarin het woord “test” voorkwam. Het model gaf ook bij deze aanvraag correct READY.

Uiteindelijk kwam ik dus uit op 11 op 11 juist in Run 1. Er waren geen F1-F6-fouten in deze run. Dat is mijn gemeten resultaat, maar het gaat nog steeds om één run. Ik heb hiermee nog niet getest of het model bij herhaling steeds hetzelfde juiste antwoord geeft.

Eén wijziging

Mijn contextverbetering bestond uit het toevoegen van voorbeelden, een uitweg voor onduidelijke aanvragen en een duidelijke reden bij de INVALID-regel.

Na Run 1 had ik geen foute input om opnieuw te draaien. Daarom kan ik nog niet bewijzen dat één specifieke wijziging de score verbeterde. De score van 11/11 laat zien dat deze testcases in deze run goed gingen, maar toont geen gemeten verbetering door één aanpassing.

Mijn volgende stap is moeilijkere en ambiguere testcases maken. Daarnaast wil ik dezelfde inputs meerdere keren testen. Zo kan ik nagaan of mijn tool ook bij minder duidelijke aanvragen en bij herhaling het juiste label geeft.

Week 1

AI voor beelden, praktische hulp en mijn eigen bedrijf

Wat heb ik tot nu toe met AI gedaan?

De laatste tijd ben ik veel bezig met AI om realistische foto's te maken, van lifestylebeelden tot productfoto's. Hiervoor gebruik ik bijvoorbeeld Nano Banana. Daarnaast gebruik ik ChatGPT ook voor praktische hulp. Zo had ik laatst problemen met de ventilatoren van mijn pc en heb ik via ChatGPT geprobeerd uit te zoeken wat het probleem was en hoe ik het kon oplossen.

Wat verraste me vandaag?

Ik had eigenlijk nog niet echt een idee van wat dit vak precies ging inhouden. Ik wist dat het over AI ging, maar ik wist niet dat je AI ook rechtstreeks via de terminal kon gebruiken. Ik had nog nooit met Codex of GitHub gewerkt. Ik heb wel wat basis IT gehad, maar zelfs daar had ik hier nog niet echt over gehoord. Uiteindelijk vond ik het interessant om te zien hoeveel je vanuit de terminal met AI kan doen.

Welke richting wil ik uit?

Ik wil AI vooral leren inzetten voor mijn eigen bedrijf en binnen marketing. Omdat ik afgestudeerd ben in marketing, wil ik ontdekken hoe ik AI daarmee kan combineren om slimmer en efficiënter te werken en later mijn eigen bedrijf verder uit te bouwen.