Scriptiebank overzicht

Deze bachelorproef onderzoekt de mogelijkheden van artificiële intelligentie (AI) binnen de oncologische diëtetiek om de werkdruk van oncologische diëtisten te verlagen. Probleemstelling: De aanleiding voor dit onderzoek is de toenemende zorgvraag binnen de oncologie, gecombineerd met een hoge administratieve belasting en beperkte tijd voor individuele begeleiding. Hoewel AI theoretisch veel mogelijkheden biedt binnen de gezondheidszorg, blijkt de implementatie in de praktijk momenteel nog beperkt.
Methode: In deze bachelorproef werd onderzocht hoe Large Language Models via gestructureerde prompt engineering op een betrouwbare manier kunnen worden ingezet binnen de oncologische voedingszorg. Hiervoor werd eerst een bevraging afgenomen bij oncologische diëtisten om huidige noden, werkdruk, AI-gebruik en bezorgdheden rond AI in kaart te brengen. Daarnaast werd een literatuuronderzoek uitgevoerd naar recente prompttechnieken zoals role prompting, few-shot prompting, Chain-of-Thought prompting en Retrieval Augmented Generation. Vervolgens werden verschillende prompts en AI-modellen met elkaar vergeleken op basis van zowel kwantitatieve als kwalitatieve evaluatiecriteria. Met al deze bekomen informatie werd een praktische promptgids ontwikkeld en een prototype gebouwd waarmee gepersonaliseerde voedingsschema’s gegenereerd kunnen worden op basis van patiëntengegevens en nutritionele richtlijnen.
Resultaten: Uit de resultaten bleek dat oncologische diëtisten een hoge werkdruk ervaren en momenteel slechts beperkt gebruikmaken van AI, voornamelijk door bezorgdheden rond betrouwbaarheid, privacy en transparantie. De vergelijking tussen verschillende prompttechnieken toonde aan dat gestructureerde prompts die gebruik maken van gerichte prompttechnieken duidelijk betere resultaten opleverden dan eenvoudige prompts. De aangepaste prompts genereerden accuratere en consistenter voedingsschema’s die beter aansloten bij de ESPEN-richtlijnen en de klinische context van de patiënt. Daarnaast werden verschillen vastgesteld tussen de onderzochte AI-modellen. Sommige modellen slaagden er beter in om richtlijnen, symptomen en voedingsvereisten correct te integreren, terwijl andere modellen meer inconsistenties en afwijkingen vertoonden.
Besluit: Deze bachelorproef toont aan dat artificiële intelligentie een waardevolle ondersteunende rol kan spelen binnen de oncologische diëtetiek. Gestructureerde prompt engineering kan bijdragen aan meer consistente en klinisch relevante output.

De snelle opkomst van Large Language Models (LLM's) roept vragen op over hun omgang met low-resource-talen en het daarin vervatte culturele gedachtegoed. Deze studie onderzoekt hoe general-purpose LLM's culturele concepten uit het Latijn vertalen, met de epigrammen van Martialis als casus. Om de aard van deze vertaalverschuivingen te kwantificeren, is een handmatige annotatie uitgevoerd volgens het Multidimensional Quality Metrics (MQM)-framework, gefaciliteerd door aangepaste categorieën en een speciaal hiertoe ontwikkelde applicatie. Hierbij worden de vertalingen door de modellen Gemini 3.1 Pro, M365 Copilot Chat en Kimi-K2.6 vergeleken met de brontekst en twee menselijke referentievertalingen. Uit de analyse blijkt enerzijds een duidelijke tendens naar letterlijkere, generiekere vertalingen die culturele nuance missen, anderzijds een assimilerende vertaalstrategie, vermoedelijk gedreven door een Engelstalige bias in de trainingsdata. Bij de modelvergelijking produceerde Gemini 3.1 Pro significant minder verschuivingen dan de andere twee modellen. Ten slotte tonen de resultaten aan dat langere bronteksten resulteren in een proportioneel hoger aantal verschuivingen per vers.

Het juridische luik van dit onderzoek analyseert in welke mate commerciële klantenservice-chatbots fungeren als instrument voor gegevensverzameling en of de daaruit voortvloeiende inzet van persoonsgegevens voor direct marketing verenigbaar is met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Centraal staat de vraag of dergelijk hergebruik het doelbindingsbeginsel schendt en of betrokkenen hierover toereikend worden geïnformeerd.
Om het theoretische kader empirisch te toetsen, worden de privacyverklaringen van acht ondernemingen uit de retail- en dienstensector aan een kritische analyse onderworpen. Daarbij wordt nagegaan hoe de beginselen van artikel 5 AVG in de praktijk worden vertaald, in welke mate direct marketing uitdrukkelijk als verwerkingsdoel wordt vermeld en of de gehanteerde toestemmingsmechanismen voldoen aan de vereisten van artikel 7 AVG.
De bevindingen tonen aan dat de praktijk structureel tekortschiet. Transparantie over de werking van chatbots en de verdere aanwending van verzamelde gegevens ontbreekt vaak, toestemming voor marketingdoeleinden wordt zelden op een vrije en geïnformeerde wijze verkregen en de verenigbaarheid van verdere verwerking voor marketingdoeleinden met het doelbindingsbeginsel in veel gevallen twijfelachtig blijkt. Op basis daarvan worden concrete aanbevelingen geformuleerd voor een AVG- en e-Privacyconforme inrichting van klantenservice-chatbots, waarbij transparantie, doelbinding en rechtmatigheid als leidende beginselen worden gehanteerd.

Het economische luik analyseert het businessmodel van datahandelaren binnen de context van datamonetarisatie en privacy-economie. Data vormt een cruciale economische grondstof, waarbij ondernemingen waarde creëren door persoonsgegevens te verzamelen, te analyseren en commercieel te exploiteren. Datahandelaren vertegenwoordigen een doorgedreven vorm van datamonetarisatie, aangezien zij persoonsgegevens en afgeleide profielen rechtstreeks verhandelen.
Eerst wordt de economische betekenis van privacy besproken, waarbij privacy wordt gekaderd als een complex economisch goed dat gepaard gaat met informatie-asymmetrie, onzekerheid en intertemporele afwegingen. Vervolgens wordt het proces van datamonetarisatie toegelicht aan de hand van de dataketen (creatie, aggregatie en consumptie), met bijzondere aandacht voor klantenservice-chatbots als bron van waardevolle data.
Daarna worden datahandelaren geanalyseerd, waarbij aandacht wordt besteed aan hun definities, activiteiten en verdienmodellen, waaronder gegevensverrijkingsdiensten en marketinglijsten voor directmarketingdoeleinden. Daarnaast wordt een analyse gemaakt van de jaarrekeningen van geselecteerde ondernemingen om de economische impact van veroordelingen en regulatoire ingrepen te onderzoeken. Tot slot wordt de impact van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) onderzocht. Recente beslissingen tonen aan dat datahandel vaak moeilijk verenigbaar is met de beginselen van transparantie, doelbinding en rechtmatigheid.
De paper concludeert dat, ondanks toenemende regulering, datahandel economisch relevant blijft, maar dat transparantie en compliance steeds belangrijker worden als competitieve factoren.

Deze masterproef onderzocht hoe jongeren generatieve AI-chatbots al dan niet als ondersteuning voor hun mentale welzijn ervaren. Aan de hand van kwalitatieve interviews met dertien jongeren tussen 12 en 25 jaar werd nagegaan welke kansen, grenzen en risico’s zij zien in het gebruik van AI-chatbots voor mentale ondersteuning en hoe deze zich verhouden tot menselijke hulpverlening.

De data werden geanalyseerd aan de hand van een reflexieve thematische analyse. Hieruit kwam naar voren dat de aantrekkingskracht van AI niet hoofdzakelijk lijkt te liggen in de menselijke kenmerken die het vertoont. Respondenten leken zich dus niet tot chatbots te wenden ondanks hun artificiële aard, maar juist daarom: om bepaalde menselijke kenmerken te vermijden.

Hiermee nuanceert deze masterproef het terugkerende discours waarin AI-chatbots binnen mentale welzijnsondersteuning voornamelijk worden begrepen als vervanging voor ontbrekende menselijke hulpverlening. De bevindingen wijzen niet alleen op een blijvende nood aan menselijke ondersteuning, maar ook op een behoefte om bepaalde welzijnsnoden net buiten menselijke interactie te reguleren. Deze masterproef conceptualiseerd deze dubbele behoefte als de nood aan (begrensde) menselijkheid, en verschuift daarmee de focus van de vraag in welke mate AI-chatbots menselijke hulpverlening kunnen nabootsen naar de vraag welke autonome vorm van ondersteuning zij eigenlijk vertegenwoordigen.

In deze bachelorproef wordt onderzocht hoe AI-gestuurde educatieve chatbots kunnen worden afgestemd op de noden van leerlingen met leerstoornissen, met een focus op dyslexie en dysfasie. De stage vindt plaats binnen Eureka Expert BV, onderdeel van Eureka Leuven, een toonaangevend Belgisch expertisecentrum die personen met leerstoornissen begeleidt.
Binnen deze context wordt een prototype ontwikkeld van een AI-gedreven chatbot die optreedt als digitale studiebegeleider. Het systeem moet studeren ondersteunen door de leerling te ondervragen en gericht feedback te geven op basis van het studiemateriaal van de gebruiker. Hierbij wordt specifiek rekening gehouden met de noden van leerlingen met dyslexie en/of dysfasie.
Het systeem wordt ontwikkeld in React (TypeScript/Vite). De AI-functionaliteit wordt gerealiseerd via een Node.js/Express-backend met Google Gemini voor tekst- en spraakverwerking. Door gebruik te maken van Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Gemini File Search worden antwoorden inhoudelijk afgestemd op het studiemateriaal.
Daarnaast wordt een literatuurstudie uitgevoerd naar informatieverwerking en effectieve leerstrategieën bij leerlingen met dyslexie en/of dysfasie. Op basis hiervan wordt onderzocht hoe een AI-chatbot deze strategieën kan ondersteunen. Daarnaast wordt onderzocht hoe system prompts geoptimaliseerd kunnen worden en wordt een promptstrategie uitgewerkt.
Tot slot wordt een evaluatie uitgevoerd met leerlingen gericht op hun gebruikservaring. Aan de hand van gerichte vragen wordt gepeild naar gebruiksvriendelijkheid, duidelijkheid, motivatie en ondersteuning. De resultaten worden verwerkt in een evaluatiematrix, die toelaat om verbeterpunten te formuleren voor zowel de chatbotinterface als de onderliggende promptstructuur.
Uit de ontwikkeling en evaluatie blijkt dat de AI-gestuurde chatbot potentieel heeft als aanvullende studieondersteuning voor leerlingen met dyslexie en/of dysfasie. De combinatie van Retrieval-Augmented Generation, aangepaste promptstrategieën, eenvoudige taal, herhaling en multimodale interactie zorgt ervoor dat de chatbot beter kan aansluiten bij de noden van deze doelgroep. Doordat de antwoorden gebaseerd worden op het studiemateriaal van de leerling, kan de ondersteuning inhoudelijk relevanter en meer contextgericht worden aangeboden.
De gebruikerstesten tonen aan dat de chatbot door leerlingen als motiverend en behulpzaam kan worden ervaren. Vooral de mogelijkheid om zelfstandig te oefenen, vragen te stellen, uitleg te krijgen en via spraak te communiceren, maakt de toepassing toegankelijker voor leerlingen die moeilijkheden ervaren met lezen, schrijven of taalverwerking. De chatbot biedt bovendien ruimte voor herhaling en directe feedback, wat kan bijdragen aan meer zelfvertrouwen en zelfstandigheid tijdens het studeren.
Tegelijkertijd moet de chatbot worden gezien als een ondersteunend hulpmiddel en niet als vervanging van een leerkracht of begeleider. De resultaten tonen aan dat AI waardevol kan zijn binnen gepersonaliseerde leerondersteuning, op voorwaarde dat de technologie zorgvuldig wordt afgestemd op de doelgroep en ingebed wordt in een veilige, pedagogisch verantwoorde leercontext. Deze bachelorproef toont daarmee aan dat een AI-gestuurde studiebegeleider een veelbelovende aanvulling kan vormen op bestaande digitale leerplatformen voor leerlingen met leerstoornissen.

De opkomst van grote taalmodellen, zoals OpenAI’s ChatGPT, zet het Europese auteursrecht onder druk door de grootschalige verwerking van beschermde literaire werken als trainingsdata. Uit recente Amerikaanse procedures tegen Meta en Anthropic bleek dat dergelijke trainingsdata miljoenen illegaal verspreide boekkopieën omvatten. Deze masterproef onderzoekt de juridische toelaatbaarheid van het gebruik van auteursrechtelijk beschermde literaire werken uit digitale schaduwbibliotheken, zoals Library Genesis, voor de training van commerciële generatieve AI-modellen binnen het huidige Europese auteursrechtelijke kader en of dit kader toereikend is.

Het onderzoek vertrekt vanuit een analyse van het Unierechtelijk normatieve kader, met bijzondere aandacht voor het reproductierecht, het gesloten systeem van wettelijke uitzonderingen en de commerciële TDM‑uitzondering van artikel 4 DSM‑richtlijn. Centraal staat de interpretatie van ‘rechtmatig toegankelijke werken’, een constitutief vereiste voor de toepasbaarheid van de TDM‑uitzondering. Tegen deze normatieve achtergrond kwalificeert het onderzoek schaduwbibliotheken als structureel inbreukmakende bronnen. Commerciële AI‑aanbieders die dergelijke bronnen gebruiken, kunnen zich bijgevolg niet beroepen op de commerciële TDM‑uitzondering. Zelfs indien AI‑training onder het begrip TDM zou vallen, blijft deze bronvereiste een absolute drempel.

Een rechtsvergelijkende analyse met de Amerikaanse fair use-doctrine toont een structureel verschil met het continentaal Europese gesloten systeem van uitzonderingen, maar ook een opvallende convergentie in uitkomst. De Amerikaanse schikking in Bartz v. Anthropic illustreert dat AI-aanbieders een enorm juridisch risico lopen bij het gebruik van trainingsdata uit schaduwbibliotheken.

De thesis onderzoekt vervolgens de effectiviteit van het Europese handhavingskader. Verschillende obstakels die de praktische afdwingbaarheid ondermijnen, komen aan bod. Hoewel de AI‑verordening aanvullende verplichtingen inzake transparantie en naleving auteursrecht introduceert, blijven deze voorlopig onvoldoende uitgewerkt om effectieve private handhaving te waarborgen.

De masterproef concludeert dat het gebruik van werken uit digitale schaduwbibliotheken voor AI‑training onverenigbaar is met het Europese auteursrecht. Hoewel het normatieve kader juridisch duidelijk is, schiet de praktische handhaving tekort. Een norm die niet afdwingbaar is, verliest onvermijdelijk haar regulerende kracht in een digitale economie die grenzen moeiteloos overschrijdt.

AI in het wiskundeonderwijs.
Hoe kan leermateriaal binnen het wiskundeonderwijs met AI ontwikkeld
worden.

In mijn bachelorproef “Ethiek in het tijdperk van AI: een lessenpakket voor de tweede graad godsdienstonderwijs” onderzocht ik hoe jongeren bewust kunnen leren omgaan met de ethische grenzen van artificiële intelligentie. Uit mijn onderzoek bij leerkrachten en leerlingen bleek dat er grote interesse is in AI-ethiek, maar dat er weinig geschikt lesmateriaal bestaat. Daarom ontwikkelde ik een lessenpakket en ontwierp ik het bordspel Tussen Mens en Machine. Met dit spel denken leerlingen op een speelse manier na over morele dilemma’s, zoals: Mag een zelfrijdende auto kiezen wie overleeft? of Is AI altijd eerlijk? Het project wil jongeren leren kritisch omgaan met technologie en hen laten ontdekken dat AI niet enkel slim, maar ook menselijk doordacht moet zijn.

We hebben allemaal al eens gehoord hoeveel energie AI vandaag wel niet gebruikt. Deze scriptie probeert dat probleem een klein beetje te verkleinen, door het energieverbruik van toepassingen zoals ChatGPT te verminderen. Het is ons gelukt om de energie-efficiëntie met 17% te verhogen en dat terwijl we zelfs 17% sneller tekst genereren.

Mijn bachelorproef gaat over AI binnen toeristische B2B- en B2C-communicatie. De communicatiemedewerkers van Visit Limburg - een toeristische organisatie die het toerisme in de provincie Limburg ontwikkelt en promoot - wensen artificiële intelligentie te gebruiken om de communicatie met partners én toeristen te verbeteren. Het resultaat is een praktische handleiding met tips over prompten en uitleg over AI-tools.

Deze bachelorproef onderzoekt de inzet van ChatGPT in het secundair
onderwijs, specifiek binnen de lessen Nederlands. Artificiële intelligentie
(AI) speelt een steeds grotere rol in onze samenleving en biedt diverse
mogelijkheden voor gepersonaliseerd leren en ondersteuning bij
taalvaardigheid. In deze bachelorproef wordt AI gedefinieerd (zie 1.1) en
de impact ervan op de samenleving geanalyseerd (zie 1.2). AI wordt
breed toegepast in verschillende sectoren, waaronder gezondheidszorg en
onderwijs. Dit biedt kansen en uitdagingen, zoals ethische vraagstukken
en de invloed op werkgelegenheid.
In de literatuurstudie wordt dieper ingegaan op ChatGPT als specifieke AItoepassing (zie 2.1), de rol ervan in de samenleving (zie 2.2) en de
toepassing binnen het onderwijs, met een bijzondere focus op het vak
Nederlands (zie 2.3). ChatGPT ondersteunt leerkrachten bij
lesvoorbereiding, het geven van gerichte feedback en het differentiëren
van instructie. Voor leerlingen biedt ChatGPT voordelen bij
schrijfopdrachten, tekstanalyses en gepersonaliseerde leerroutes. Toch
zijn er risico’s, zoals het gevaar van plagiaat en afhankelijkheid. Het
gebruik van ChatGPT vereist een bewuste en kritische inzet van alle
gebruikers, dus zowel leerlingen als leerkrachten.
De literatuurstudie behandelt verder effectieve strategieën voor de
implementatie van ChatGPT in het onderwijs (zie 2.3), zoals het gebruik
van schrijfkaders en effectieve promptconstructie (zie 2.3.4). Daarnaast
wordt het belang van digitale geletterdheid en ethiek bij het gebruik van
AI benadrukt (zie 2.3.5). Leerkrachten moeten worden ondersteund bij
het kritisch evalueren en begeleiden van leerlingen in het gebruik van
ChatGPT, om zo de kwaliteit van het onderwijs te waarborgen.
Tot slot werd een praktijkgerichte handleiding ontwikkeld op basis van de
literatuur, stage-ervaringen (zie 4.1) en feedback van leerkrachten uit het
werkveld (zie 4.2). Deze handleiding bundelt concrete toepassingen,
prompts en lesideeën waarmee leerkrachten in de eerste graad secundair
onderwijs doelgericht met ChatGPT aan de slag kunnen. De positieve
reacties uit het werkveld tonen aan dat ChatGPT een meerwaarde kan
betekenen in de klas, op voorwaarde dat het gebruik ervan kritisch
begeleid wordt en goed ingebed is in de didactische aanpak.

Deze scriptie onderzoekt hoe digitale taaltools – woordenboeken, machinevertaling (DeepL) en generatieve AI (ChatGPT) – de spreekvaardigheid in een vreemde taal beïnvloeden. Dertig studenten bereidden in groep een Engelstalige presentatie voor met één toegewezen tool. De presentaties werden geanalyseerd op vloeiendheid en woordenschat, en beoordeeld door een docent. Ook vulden de studenten een enquête in over hun ervaringen. De resultaten wezen uit dat de DeepL-gebruikers het vlotst spraken, terwijl de ChatGPT-gebruikers de rijkste en meest academische woordenschat hanteerden. Beide groepen presteerden beter dan de woordenboekgroep. Uit de enquête bleek dat DeepL vooral werd gebruikt voor woordenschat, terwijl ChatGPT hielp bij ideeën en argumentatie. De studie wijst op het potentieel van digitale tools in het vreemdetalenonderwijs, op voorwaarde dat studenten leren om ze kritisch en doelgericht in te zetten.

De centrale onderzoeksvraag van deze bachelorproef luidt: Hoe kunnen chatbots, gebruikmakend van RAG en NLP-technologieën, bijsluiters begrijpbaarder maken? Het doel van het onderzoek was om na te gaan hoe artificiële intelligentie ingezet kan worden om medische informatie toegankelijker te maken voor een breed publiek, waaronder jongeren, ouderen en mensen met beperkte gezondheidsvaardigheden.

Het project bestond uit een literatuurstudie naar bestaande NLP-technieken, gevolgd door de ontwikkeling van een werkende demo van een AI-chatbot. Deze chatbot maakt gebruik van Retrieval-Augmented Generation (RAG), Azure AI Search en GPT-technologie om informatie uit medische bijsluiters te extraheren, te vereenvoudigen en aan te bieden via een gebruiksvriendelijke interface.

Tot slot werd de oplossing kritisch geëvalueerd aan de hand van feedback van experten uit het werkveld, zoals VITO, het FAGG, en softwareontwikkelaars en marketing directors uit de medische sector.

Positieve elementen in de evaluatie waren de technische haalbaarheid, de intuïtieve gebruikerservaring en de schaalbaarheid van het systeem. Negatieve of kritische aandachtspunten betroffen vooral de juridische en ethische grenzen, het risico op misinterpretatie, en de nood aan duidelijke afbakening van wat het systeem wel
en niet mag doen.

De belangrijkste elementen in het advies zijn dan ook het vermijden van persoonlijke data, het beperken van de reikwijdte van de chatbot tot informatieve antwoorden, en het voorzien van een heldere juridische en echnische structuur. De conclusie van het project luidt dat AI-chatbots een waardevolle bijdrage kunnen leveren aan begrijpelijke gezondheidsinformatie, op voorwaarde dat ze zorgvuldig ontworpen, beperkt ingezet en
voortdurend gemonitord worden.

Accurate electricity price forecasting is critical in today’s volatile energy markets, particularly with the increasing penetration of renewable energy sources. This thesis aims to
compare the increasingly popular deep learning techniques with established statistical
models for electricity price forecasting in the Belgian day-ahead market. The comparative study uses a deep learning method called Long Short-Term Memory (LSTM) and
a statistical LASSO-Estimated Auto-Regressive (LEAR) model both in predicting price
values as well as quantifying their uncertainty. The main findings reveal that the LEAR
model outperforms the LSTM model in terms of accuracy and computation time. The
study emphasizes the importance of recalibration for improving forecasts and challenges the notion that deep learning models always outperform statistical methods.
The research contributes to the literature by providing insights into the effectiveness of
different forecasting models in the field of electricity price prediction.

Deze bachelorproef onderzoekt de optimale en veilige integratie van artificiële intelligentie (AI) in het Vlaams secundair onderwijs. Het onderzoek richt zich op de mogelijkheden van AI om een meerwaarde te bieden in het onderwijs en de gevaren die daarmee gepaard gaan. Door middel van een literatuurstudie, een enquêteonderzoek onder actieve leerkrachten en experimenteel onderzoek, wordt een breed overzicht gegeven van de huidige stand van zaken en de toekomstige potenties van AI in het onderwijs.
Uit de enquête blijkt dat veel leerkrachten reeds AI-tools gebruiken voor lesvoorbereiding en gepersonaliseerd leren, maar dat er een aanzienlijke kenniskloof bestaat die het optimaal gebruik van AI belemmert. Dit benadrukt de noodzaak voor gerichte opleidingen en ondersteuningsprogramma's. De literatuurstudie toont aan dat AI aanzienlijke voordelen kan bieden, zoals efficiëntieverbeteringen en gepersonaliseerde leerervaringen, maar ook risico's met zich meebrengt, zoals bias, ethische kwesties en mogelijke negatieve effecten op de creativiteit en het kritisch denken van leerlingen.
Het experimentele onderzoek illustreert praktische toepassingen van AI in het klaslokaal en biedt concrete voorbeelden en richtlijnen voor leerkrachten. De studie concludeert dat een gestandaardiseerde en goed gereguleerde aanpak essentieel is voor de succesvolle implementatie van AI in het onderwijs. Door het adresseren van de opleidingsbehoeften van leerkrachten en het ontwikkelen van ethische richtlijnen, kan AI een positieve en duurzame impact hebben op het onderwijs en de leerervaring van leerlingen in Vlaanderen.
(ChatGPT, persoonlijke communicatie, 30 mei 2024)

In Tussen Twee Werelden wordt de toeschouwer meegenomen in iets wat het midden houdt tussen decor, maquette en installatie voor het relaas van een wandeling door een wereld, die verdacht veel lijkt op onze realiteit; ergens tussen Turijn en Nus. Met AI (Artificiële intelligentie) als metgezel, co-auteur, medelerende, gids, klankbord... wordt op deze reis - in een gedeelde fascinatie voor leegstaande en vervallen bouwwerken - het potentieel voor een toekomstige gedeelde ontwerppraktijk en de impact op de positie als interieurarchitect verkend.

Biedt het Belgisch algemeen bestuursrecht afdoende waarborgen teneinde een transparante aanwending van algoritmische systemen in de overheidsbesluitvorming te kunnen waarborgen?

In deze scriptie worden nieuwe oplossingen van de snaartheorie, bekend als 'holographic RG flows', geconstrueerd aan de hand van methodes geïnspireerd door algoritmes uit het domein van machine learning.

In mijn masterthesis verkende ik de mogelijke toepassingen van natural language processing (NLP) in de materiaalfysica. Meer bepaald ging ik na in hoeverre woordvectoren fysisch bruikbare info over materialen bevatten.

Een handleiding voor het implementeren van schriftelijke interactie in het TEFL-klaslokaal, de evaluatie ervan en de remediëringsmogelijkheden, volgens de richtlijnen van het nieuwe leerplan van de eerste graad (A-stroom) van het secundair onderwijs.

Ik onderzocht hoe de Europese wetgever omgaat met de privacy-risico's die zich in mobile wallets stellen. Sinds de betalingsdienstenrichtlijn moeten banken de rekeningen van hun klanten openstellen aan Fintechs, die op vraag van hun gebruikers betalingen uitvoeren. Deze wetgeving is echter niet helemaal in overeenstemming met GDPR.

In het kader van mijn bachelorproef heb ik onderzocht hoe nieuwe technologieën de interactiviteit in musea kunnen bevorderen en de bezoekerservaring kunnen verbeteren. Hiervoor heb ik een aantal onderzoeksvragen beantwoord en een prototype van een interactieve installatie ontwikkeld waarmee museumbezoekers vragen aan een historisch persoon kunnen stellen.

Een toegepast gebruikersonderzoek naar de mogelijke rol van chatbots in digitale kennispunten voor personeelsbeleid.

In deze scriptie wordt er onderzocht wat er precies gaat veranderen in de bankensector door Artificiële Intelligentie. Het brengt heel veel voordelen met zich mee, dus de voordelen worden besproken. Maar het brengt ook gevaren met zich mee, dus er wordt ook gekeken naar de gevaren die ontstaan door Artificiële Intelligentie. Er wordt ook onderzocht wat de impact op de jobgelegenheid gaat zijn.

In deze scriptie worden de verschillende mogelijkheden van advertising besproken met behulp van Artificiële Intelligentie.

Eerst wordt er uitgebreid uitgelegd wat AI is en hoe het werkt, door dieper in te gaan op begrippen zoals Deep Learning, algoritmen en machine learning.

Vervolgens wordt de geschiedenis van AI besproken aan de hand van mijlpalen en kan u lezen wat deskundigen en wetenschappers voorspellen voor de komende decennia.

Dan worden verschillende toepassingen van AI in advertising besproken aan de hand van voorbeelden. De niches waarover ik schrijf zijn content creation, content curation, Programmatic, Google, Facebook, DOOHapps en chatbots.

Tenslotte kan u enkele interviews lezen met professionals uit de bedrijfswereld die al reeds AI in hun bedrijf gebruiken.

This thesis highlights the interest of business executives in analytics. Furthermore, it develops an inductive maturity model with respect to analytics. It finds that only 30% of companies have already achieved a high level of analytics maturity.