Gesproken samenvatting — druk op afspelen om mee te lezen: de gesproken regel blijft bovenaan.
Wat je leert
Geschatte tijd: 15 minuten
Aan het einde van deze les kun je:
- Begrijpen wat deze cursus behandelt en hoe deze is opgebouwd
- Uitleggen waarom dit materiaal duurzaam is, zelfs als modellen en producten blijven veranderen
- Zien hoe het Capabilities & Limitations-framework en het 4D Framework samenwerken
Welkom bij de AI Capabilities & Limitations Course
(4 minuten)
Het 4D Framework leert JOU hoe je met AI kunt samenwerken. Deze cursus leert je hoe AI met jou kan werken. Samen vormen ze één systeem: menselijke competenties aan de ene kant en machine-eigenschappen aan de andere kant.
Een mentaal model van de machine
Cursusroute
Wat we bedoelen met AI
Wat is generative AI en hoe verschilt het van andere soorten AI?
Hoe AI wordt getraind
Hoe geven pretraining en fine tuning AI zijn karakter?
Eigenschappen van AI
Wat zijn Next Token Prediction, knowledge, working memory en steerability?
Alles samenvoegen
Wat gebeurt er wanneer eigenschappen in echte situaties botsen?
Volgende stappen
Hoe gebruik je deze kennis om AI veilig, effectief en ethisch in te zetten?
Belangrijkste punten
- Het AI Fluency Framework (4Ds) beschrijft menselijke competenties. Deze cursus beschrijft de machine-eigenschappen waarop deze competenties reageren.
- Generative AI heeft vier kerneigenschappen: Next Token Prediction, knowledge, working memory en steerability.
- Dit materiaal is duurzaam omdat de eigenschappen stabiel blijven, zelfs als modellen verbeteren. Grenzen verschuiven maar de eigenschappen blijven hetzelfde.
Oefeningen
Oefening: Uw huidige AI-gebruik in kaart brengen
Waarom? Dit is de basis voor elke oefening die volgt in deze cursus.
- **Noem 4–6 taken waarvoor je AI in de afgelopen twee weken echt hebt gebruikt. ** Als je AI nog niet veel hebt gebruikt, noem dan taken waarvoor je het graag zou willen gebruiken. Wees specifiek: "een e-mail aan een klant opstellen waarin een projectvertraging wordt uitgelegd" zegt je iets. "Schrijven" niet.
- Voor elke taak, noteer één regel: kwam de output meteen goed uit, of moest je het aanpassen voordat het bruikbaar was? Denk er niet te veel over na. Een snelle intuïtieve check is prima.
- Deel nu je lijst met Claude (of een ander AI-assistent) en vraag: "Voor elk van deze taken: wat is één manier waarop dit fout kan gaan als ik niet goed oplet? " Kijk of de foutmogelijkheden die het noemt herkenbaar voelen. Als dat niet het geval is, duw terug: "Dat klopt niet met mijn ervaring. Dit is wat werkelijk fout ging... "
Bewaar deze lijst. Je keert er in elke les naar terug, en het ziet er elke keer anders uit.
Reflectie op de les
- Welke van je genoemde taken voelden "veilig" om aan AI over te laten, en welke voelden riskant? Kun je nu al uitleggen waarom?
- Wat is één AI-gedrag dat je hebt opgemerkt (goed of slecht) dat je destijds niet kon verklaren?
Wat komt er volgende
Voordat we de vier eigenschappen behandelen, moeten we een grens trekken rond wat "AI" in deze cursus betekent. We hebben het specifiek over generative AI en hoe het verschilt van andere vormen van AI.
Feedback
Terwijl je door de cursus gaat, horen we graag van je hoe je concepten uit de cursus in je werk toepast, plus eventuele feedback die je hebt. Deel je feedback hier.
Dankbetuigingen en licentie
Copyright 2026 Anthropic. Origineel werk voortbouwend op het AI Fluency Framework ontwikkeld door Prof. Rick Dakan (Ringling College of Art and Design) en Prof. Joseph Feller (University College Cork). Uitgebracht onder de CC BY-NC-SA 4. 0-licentie.