Ga verder naar de inhoud
Gratis avond met vier talks (in het Engels) en netwerkmogelijkheid

AI, Trust & Design – Meetup #1 in Leuven

22 apr. 2026 18:30 - 23:59
Vier inspirerende prekers uit onderzoek en industrie delen concrete patterns en werkende demo's over AI-producten die gebruikers vertrouwen. Met inzichten over LLM-chatbots, interactieve explainability, en AI in workflows. Gratis en open voor iedereen.
Lees meer & inschrijven ⇗

Praktische info:

22 apr. 2026 18:30 - 23:59
2 uur
De Hoorn. Sluisstraat 79 3000 Leuven
Engels
Doelgroep: Iedereen met interesse in AI-producten en gebruikerservaring

Inschrijven?

  • Voorwaarden: Geen
  • Prijs: 0
Lees meer & inschrijven ⇗

georganiseerd door:

In veel AI-projecten duikt dezelfde vraag op: de AI doet wat je verwacht, maar durven gebruikers erop te vertrouwen? Tijdens deze meetup belichten vier sprekers die vraag elk vanuit een ander perspectief, met concrete projecten en werkende demonstraties.

Je leert hoe je LLM-chatbots structureert zodat ze betrouwbaar blijven, hoe interactieve verklaringen gebruikers echte grip geven op AI-beslissingen, en hoe je AI-aanbevelingen transparant integreert in bestaande tools. Inzichten die je direct kunt toepassen, of je nu zelf AI-producten bouwt, ze evalueert, of ze dagelijks gebruikt. 

Na de talks is er ruim de tijd om te netwerken met onderzoekers en professionals die aan dezelfde vragen werken.

Programma van de avond

18:30 – Deuren open, drankjes en hapjes 
19:00 – Vier talks (in het Engels) 
20:30 – Netwerken met drankjes

Over de sprekers

  • Jad Najjar (Eummena): Jad opent de avond met een korte talk over waarom AI een plek verdient in het ontwerp van leerplatformen en wat dat concreet betekent voor onderwijs en digitale transformatie.
  • Rutger De Wilde (UCE, Odisee): LLM-chatbots zijn relatief makkelijk te bouwen, maar moeilijk te vertrouwen. Aan de hand van een werkende demonstrator laat Rutger zien hoe je een LLM betrouwbaar maakt, zonder in te boeten op flexibiliteit. 
  • Katrien Verbert (Augment, KU Leuven): AI-systemen die aanbevelingen doen of beslissingen ondersteunen werken vaak als een black box. Katrien laat zien hoe je die uitlegbaar maakt en gebruikers de ruimte geeft om zelf bij te sturen. 
  • Henri Jacobs (FORCIT): In omgevingen waar expertkennis centraal staat, is snelheid alleen niet genoeg. Henri deelt hoe FORCIT AI-aanbevelingen transparant en bruikbaar maakt en ze rechtstreeks inbouwt in tools als Slack, ChatGPT en WhatsApp.

Lesgevers / sprekers

Katrien Verbert is professor at the Augment research group of KU Leuven. She obtained a doctoral degree in Computer Science in 2008 at KU Leuven, Belgium. She was a postdoctoral researcher of the Research Foundation – Flanders (FWO) at KU Leuven. She was an Assistant Professor at TU Eindhoven, the Netherlands (2013 –2014) and Vrije Universiteit Brussel, Belgium (2014 – 2015). Her research interests include visualization techniques, recommender systems, explainable AI, and visual analytics. She has been involved in several European and Flemish projects on these topics, including the EU ROLE, STELLAR, STELA, ABLE, LALA, PERSFO, Smart Tags and BigDataGrapes projects.

AI Empowering Learning Experiences at Eummena