De data die nodig zijn om algoritmes te bouwen die de gezondheid van mens en maatschappij zouden bevorderen zijn beschikbaar, echter vormt het bemachtigen van de benodigde data een groot obstakel.

Elektronen energieverlies spectroscopie (EELS) is een populaire analytische techniek die zeer direct informatie levert over de chemische samenstelling van een materiaal. Deze thesis gebruikt deep learning en en eigen gesimuleerde EELS dataset om automatisch EELS data te vertalen naar chemische info. Hierbij wordt de tussenkomst van een menselijke expert overbodig.

In onze masterproef hebben we de mogelijkheden van een energiebewaking voor de industrie op basis van A.I. en meer bepaald op basis van machine learning onderzocht.

Een data-efficiënte controle-eenheid is ontworpen met behulp van reinforcement learning en gebruik makend van transfer learning om zo een optimale controle te realiseren op het laagspanningsnetwerk. Als flexibiliteitsbronnen worden batterijen en zonnepanelen gebruikt.

In deze thesis werd onderzocht op welke manier kan worden omgegaan met de steeds groter wordende datasets waar bedrijven tegenwoordig mee te maken krijgen. Na een theoretische studie over verschillende technieken voor de verwerking van de beschikbare dataset, werd uiteindelijk toegelegd op de techniek Deep Learning.

The worldwide effort on fusion research aims to realize a means of producing clean and safe energy for future generations. At the JET tokamak, extensive research is being performed to help accomplish this goal, but as with all complex machinery, component failures occur. In this work, two failure cases at JET are addressed with the goal of predictive maintenance by means of anomaly detection and other machine learning techniques.

Om biodiversiteitsonderzoek te bevorderen, hebben we convolutioneel neurale netwerken gebruikt om dieren op foto's te automatisch te identificeren. Hiernaast kunnen we metagegevens van een foto berekenen. Op beide taken halen we een grote nauwkeurigheid.

Door de recente successen van deep learning en artificiële neurale netwerken te combineren met de biologische kennis van onze hersenen, kunnen we nieuw licht werpen op hoe mensen leren uit nieuwe ervaringen. Deze scriptie onderzoekt target propagation, een wiskundig model over hoe neuronen hun synaptische sterkte aanpassen om leren mogelijk te maken. Op basis van netwerk modellen ontdekten we dat target propagation een vorm van Gauss-Newton optimalisatie is en dat een biologisch netwerk van piramidale neuronen een gelijkaardig gedrag als target propagation kan vertonen.

Neurale netwerken hebben een "black box"-karakter, wat betekent dat we moeilijk kunnen interpreteren wat ze precies hebben aangeleerd, of hoe ze "denken". In deze masterthesis omzeilen we dit probleem door de aangeleerde kennis van een neuraal netwerk over te brengen naar een alternatief model dat wel interpreteerbaar is.

G2P is een belangrijke module in text-to-speech en spraakherkenning. Het doel is om de uitspraak van een zin in fonetisch schrift te vinden, gegeven de geschreven tekst. De huidige implementatie gebruikt een ketting van linguïstische regels die manueel door taalexperts ingegeven moeten worden. Dankzij de opmars van recentste technologiën, kan de volledige G2P stap in zijn geheel vervangen worden door een artificieel neuraal netwerk. Hiermee wordt de implementatietijd drastisch ingekort, in cominatie met een hogere nauwkeurigheid.

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.

Met behulp van enkele recente doorbraken in verschillende takken van de wetenschap, waaronder in het kweken van neuronen en het heel precieze meten van hun activiteit, zijn we erin geslaagd de causale connectiviteit — welk neuron stuurt signalen naar welk ander neuron — in een in vitro netwerk van neuronen in kaart te brengen. In de scriptie Fysica worden deze causale connecties in verband gebracht met de stochastiche activiteit van de individuele neuronen. In de scriptie computerwetenschappen worden de parameters van de causale connecties vertaald naar artficiële neurale netwerken.

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.