Ga verder naar de inhoud
Machine Learning is all around us

Machine Learning, journalistiek en u

Maak kennis met de mogelijkheden van Machine Learning en leer na te denken over manieren waarop u het op een verantwoordelijke manier kunt gebruiken om uw journalistiek te verbeteren.

Praktische info:

Gemengd Nederlands & Engels
Doelgroep: journalists

Inschrijven?

  • Prijs: gratis
  • also available in other languages

Lees meer & inschrijven ⇗

georganiseerd door:

Machine learning (ML) is nu al de motor achter veel producten die we dagelijks gebruiken. Maar het is ons niet altijd duidelijk dat ML erachter zit. Enkele voorbeelden:

  • GPS-navigatiesoftware, zoals Google Maps en Waze
  • Streamingdiensten, zoals Netflix en Spotify
  • Zoekmachines, zoals Google Search, Baidu en Yahoo
  • Sociale media, zoals TikTok, Facebook en Instagram

Machine learning kan op tal van gebieden worden toegepast, van gezondheid tot detailhandel, en bij de ontwikkeling van zelfrijdende voertuigen.

Modules

  1. Machine Learning, journalistiek en u
    Hoe Machine Learning oprukt in uw persoonlijke en professionele leven
  2. Is Machine Learning hetzelfde als AI?
    Toont in vogelvlucht de plek van Machine Learning binnen het AI-landschap.
  3. Verschillende benaderingen van Machine Learning
    Leren herkennen wat verschillende Machine Learningoplossingen kenmerkt.
  4. Hoe u Machine Learning kunt gebruiken
    Begrijpen in welke gevallen ML de oplossing voor uw probleem kan zijn.
  5. Hoe leert een machine?
    Een stapsgewijs overzicht van het ML-trainingsproces.
  6. Bias bij Machine Learning
    Begrijpen wat ML-bias is en hoe het vermeden wordt.
  7. Een vooruitblik op door ML aangedreven journalistiek
    Voornaamste geleerde zaken en aanbevolen bronnen om uw ML-kennis te verdiepen
  8. Machine Learning: Doe de Quiz
    Nu dat u de cursus klaar bent, neem de quiz om uw kennis te testen.

Gerelateerde opleidingen

Miro: visueel samenwerken & brainstormen als een pro

24 augustus 2026

Opleiding - Berchem - Thomas More Hogeschool, Syntra AB

SAIAR Summer Studio: From latent to physical space

24 augustus 2026

Zomerschool - Kortrijk - Howest Hogeschool, SAIARlab