Media en digitale samenleving (UA_1006CPGVKA_2324)
Samenvatting
Media en digitale samenleving theorie + zelfstudie samenvatting 2024
50 keer bekeken 0 keer verkocht
Vak
Media en digitale samenleving (UA_1006CPGVKA_2324)
Instelling
Universiteit Antwerpen (UA)
Samenvatting van alle theorie van Media en Digitale samenleving + samenvatting van de zelfstudie. Bevat alles wat gezegd is in de les en de powerpoints. De rood gekleurde tekst is info die terugkwam in vragen.
[Meer zien]
Laatste update van het document: 3 maanden geleden
Media en digitale samenleving (UA_1006CPGVKA_2324)
Alle documenten voor dit vak (2)
Verkoper
Volgen
lh30
Voorbeeld van de inhoud
Media en Digitale samenleving
Inhoud
Artificiële Intelligentie (AI) ...................................................................................................................... 2
Neuraal netwerk .................................................................................................................................. 3
Technische uitdagingen ....................................................................................................................... 3
Pitfalls .................................................................................................................................................. 4
Hoe moet je AI toepassen? ................................................................................................................. 5
Onthouden .......................................................................................................................................... 5
Online mis- en desinformatie .................................................................................................................. 6
Social media......................................................................................................................................... 6
Onderzoek in 6 landen ........................................................................................................................ 6
Omgaan met mis- en desinformatie.................................................................................................... 7
Mis- en desinformatie over vaccinaties .............................................................................................. 7
Grensoverschrijdend gedrag online ........................................................................................................ 9
Cybercrime & digitale misdaadbestrijding ............................................................................................ 12
Inhoud ............................................................................................................................................... 12
Introductie ......................................................................................................................................... 12
Fundamentals .................................................................................................................................... 12
Digitale bewijsvoering en onderzoek ................................................................................................ 14
Wetgeving ......................................................................................................................................... 15
Ontwikkelingen en trends ................................................................................................................. 15
Zelfstudie vanaf pag. 17
1
, Media en Digitale samenleving
Artificiële Intelligentie (AI)
Hoe wilt hij dat de wereld eruit ziet? Al het verkeer perfect langs elkaar omdat alles is gemeten en je
weet wie zich waar bevindt. Autonome auto’s van Google rijden al zonder bestuurder.
AI kan alleen gebruikt worden als er genoeg resources zijn. Je hebt genoeg data nodig. Hoe kom je
daaraan? Moet je uit de echte wereld halen. Naast AI moet je dus ook een geconnecteerd netwerk
hebben van sensoren waar je info uit kan halen = Internet of Things (IoT) = Een manier om objecten
en devices via netwerk met elkaar te verbinden zodat je software en sensoren via
netwerkconnectiviteit bij elkaar te krijgt. Daar kun je dan dingen mee doen.
In 1974 had je een eerste bankautomaat. Iets dat een kaart kon inlezen en die dan via software kon
checken of het jouw bankaccount was etc.
Na 2008 had je meer apparaten/objecten geconnecteerd dan dat mensen geconnecteerd zijn.
IoT is een soort internet dat je moet betrekken in je bedrijf anders blijft je bedrijf niet bestaan.
Drie technologieën in IoT heel belangrijk:
- Sensoren
- Communicatie
- Software
Waarom werkt dit nu wel en 20 jaar geleden niet?
Sensoren:
Gehoorapparaat, smartwatch etc. Al deze dingen zijn meer accuraat maar ook kleiner geworden. Ze
gebruiken ook minder energie. Doordat ze klein zijn en weinig energie gebruiken, kun je ze bij
iemand toepassen voor langere tijd.
Communicatie:
Er zijn heel veel meer devices waarmee mensen kunnen connecten, telefoons.
Hiervoor stuur je radiogolven uit. Alleen al binnen een ziekenhuis heb je camera’s,
drones, bandjes noem maar op.
Bij 5G heb je meerdere richtingen vergeleken met 4G.
Verschil artificiële intelligentie en machine learning: Bij AI kan een device een beslissing
nemen waarvan je niet weet of dit door een mens of een machine is gedaan. Machine learning is een
onderdeel van AI en een metodologie
die je kunt voeden met data, machine
leert dan wat de juiste beslissing is om
te nemen. Hij leert van de data die we
aanleveren.
Deep learning = door de grote data
centers kun je machine learning
technieken met complexere netwerken
laten werken.
2
, Media en Digitale samenleving
- Supervised = je wilt een machine leren wat een foto van een hond of een foto van een kat is.
Je geeft zelf aan of het klopt of niet en zo leert het wat klopt.
- Unsupervised = kijken naar informatie en op een plot zetten. Als er één heel ver afwijkt van
wat normaal is, zie je dat er iets misgaat zonder dat je structuur hebt in je data. Moet zelf
patronen en structuren ontdekken.
- Reinforcement learning = je doet iets en je krijgt feedback. Uiteindelijk werkt het omdat je
door de feedback weet dat het net iets anders moet.
- Transfer learning = een taak uitvoeren en verworven kennis toepassen op een nieuwe
gerelateerde taak. Als je foto’s interpreteert, zie je wie erop staan. Maar eigenlijk kijk je eerst
naar contouren, meer en meer details en dan zie je wie wie is. Het haalt info van bestaande
netwerk en gebruikt het in nieuwe.
Neuraal netwerk
In een brein zitten neuronen die pulsen geven
naar nieuwe neuronen. Zo zijn ze allemaal
geconnecteerd. Er zijn steeds meer
verbindingen, banen worden breder en breder.
Dat zelfde patroon hebben ze gemaakt in een
computer. Allemaal rijen van neuronen worden
achter elkaar gezet. Elk neuron maakt
verbinding met alle volgende neuronen.
Als ze allemaal verbinding met elkaar maken kan bijvoorbeeld een auto aangeven wat hij ziet. Als hij
aangeeft parking terwijl het een zebrapad is, moet je supervised leren. Je wilt elke zaak meer in de
juiste richting krijgen en de som van elk neuron moet een juiste uitkomst geven. Je maakt banen
breder of smaller. Kijken wat er op de lijn staat, mogelijk aanpassen. Als je alles aanpast dan krijg je
op den duur ‘dit is een zebrapad’. Komt omdat je dan alles net een beetje
hebt aangepast totdat het klopt. Je traint het netwerk, als het klaar is ga je
in de praktijk het gebruiken om dingen aan te sturen.
Bij reinforcement learning heb je een actie, gevolg, reward, was het goed
of niet, neuraal netwerk past zich aan, nieuwe actie, nieuw gevolg, reward,
goed of niet etc.
Technische uitdagingen
Accuraatheid
Het wordt op sommige locaties zo ingewikkeld dat een klein foutje fataal kan zijn. AI overtuigde een
jongen uit het leven te stappen, daar gaat het niet goed.
Kleinere chips nodig
Hoe kleiner, hoe minder energie.
Snelheid van algoritmes
Je moet leren hoe iets werkt, bijvoorbeeld een spelletje. Een computer doet er veeeeeeeel langer
over om dat te leren. Als je iets verandert zoals een kleur, kost dat voor ons geen moeite om dat aan
te leren want het spel blijft eigenlijk hetzelfde. Voor de computer duurt dat weer opnieuw even lang
als ervoor.
Connectiviteit
Hoe meer data, hoe beter je het kan gebruiken maar de accuraatheid en snelheid is nog niet
optimaal om er alles mee te bereiken.
3
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper lh30. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,96. Je zit daarna nergens aan vast.
