Naar inhoud springen

AI vanaf nul

Een complete cursus over kunstmatige intelligentie, van de wiskunde tot LLM's, agents en MCP. Dertig hoofdstukken, elk op zichzelf de moeite waard.

  1. De perceptron vanaf nul: wat een neuron berekent

    Een neuron is een gewogen som en een drempel. Dat is het hele idee — en de grenzen ervan dwongen alles af wat daarna kwam.

    Hoofdstuk 1 van 30

  2. Waar een verliesfunctie vandaan komt: likelihood, geen conventie

    Kwadratische fout is geen conventie. Het is een claim over de ruis, en je kunt zien wanneer die fout is.

    Hoofdstuk 2 van 30

  3. Bergafwaarts: Gradient Descent, en de twee stappen die iedereen overslaat

    Iedereen schrijft het minteken op. Bijna niemand zegt waarom het er staat, of hoe groot een stap mag zijn.

    Hoofdstuk 3 van 30

  4. Classificatie, cross-entropy en hoe je jezelf niet voor de gek houdt

    Accuracy is het makkelijkste getal om te rapporteren — en het makkelijkste om door misleid te worden.

    Hoofdstuk 4 van 30

  5. Backpropagation vanaf nul: eerst de engine, dan het netwerk

    Backpropagation is geen neural-network-algoritme. Het is de kettingregel, toegepast op een grafiek, in de efficiënte richting.

    Hoofdstuk 5 van 30

  6. Het netwerk laten trainen én laten generaliseren

    De gradient klopt en toch leert het netwerk niet. Dit hoofdstuk gaat over dat verschil.

    Hoofdstuk 6 van 30

  7. Bouw een BPE-tokenizer: waarom je model de r’s niet kan tellen

    Het model ziet nooit letters. Alles wat vreemd is aan hoe het spelt, telt en inspringt, volgt daaruit.

    Hoofdstuk 7 van 30

  8. Next-token voorspelling: embeddings en wat perplexity betekent

    Eén objective, geen labels en een tabel met vectors die niemand heeft ontworpen.

    Hoofdstuk 8 van 30

  9. Attention en het transformer block, afgeleid uit een gemiddelde

    Attention is geen formule om zomaar te accepteren. Je krijgt het wanneer je stopt met het verleden uniform te middelen en het model de gewichten laat kiezen.

    Hoofdstuk 9 van 30

  10. Een LLM pretrainen: data, compute, scaling laws en kosten

    De resterende beslissingen zijn geen programmeerbeslissingen. Het zijn aankopen.

    Hoofdstuk 10 van 30

  11. Van basismodel naar assistent: SFT, RLHF, DPO en GRPO

    Een voorgetraind model beantwoordt geen vragen. Het vervolgt tekst, en het verschil is een tweede trainingsfase die niemand ziet.

    Hoofdstuk 11 van 30

  12. Chain of Thought, RLVR en test-time compute, gemeten

    Een model denkt niet. Het besteedt meer tokens vóór het antwoord, en dat is meetbaar en factureerbaar.

    Hoofdstuk 12 van 30

  13. Inference goedkoop maken: KV cache, batching en quantization

    Genereren is niet één probleem: een compute-bound eerste token gevolgd door duizenden memory-bound tokens. Bijna elke serving-truc komt daaruit voort.

    Hoofdstuk 13 van 30

  14. Je eerste LLM-call in productie: streaming, retries, timeouts

    Het model zit nu achter een poort. Bijna niets wat vanaf hier misgaat, is wiskunde.

    Hoofdstuk 14 van 30

  15. Prompt engineering, gemeten: wat de output verandert

    Over een prompt discussieer je niet: je meet hem. Vier varianten over twintig cases onderscheiden niets.

    Hoofdstuk 15 van 30

  16. De context window, tokens en de rekening, gemeten

    De window is geen geheugen. Hij wordt bij elke call opnieuw gevuld, en je betaalt voor die hervulling.

    Hoofdstuk 16 van 30

  17. Temperature, top-p en het determinisme dat je niet hebt

    Temperature maakt een model niet creatiever. Het verhoogt de kans op tokens die het model zelf onderaan scoorde — en je kunt het zien gebeuren.

    Hoofdstuk 17 van 30

  18. Tool calling en structured outputs: het contract dat standhoudt

    Het model voert nooit iets uit. Het vraagt, in een vorm die jij definieert, en die vorm is het enige deel dat je controleert.

    Hoofdstuk 18 van 30

  19. RAG in productie: chunking, retrieval en eerlijke citaties

    Slechte chunking vernietigt het antwoord voordat zoeken begint, en geen reranker haalt het terug.

    Hoofdstuk 19 van 30

  20. Fine-tunen, retrieval of prompt? De beslissing is economisch

    Niemand stelt deze vraag over het model. Ze stellen hem over een budget.

    Hoofdstuk 20 van 30

  21. Multimodale pricing: wat afbeeldingen, audio en video echt kosten

    Een foto kost niet één foto. Hij kost tokens, volgens een formule die je niet zelf kiest.

    Hoofdstuk 21 van 30

  22. Wat een AI-agent is: vijf klassieke types, twee rivaliserende definities

    Eén tool in de catalogus maakte van één call er twee en van 39 input tokens 420. Of dat een agent maakte, hangt af van welke definitie je opent.

    Hoofdstuk 22 van 30

  23. Bouw een agent harness: de loop en zijn vijf uitwegen

    De loop telt vijftien regels. Alles wat hem productiegeschikt maakt, is een manier om eruit te stappen.

    Hoofdstuk 23 van 30

  24. Context engineering: waarom je agent bij beurt 40 dommer wordt

    Het window liep niet over. Het feit verschoof alleen, en de agent vond het niet meer.

    Hoofdstuk 24 van 30

  25. Multi-agent orchestration: vijf patronen, en wanneer één wint

    Vier opstellingen, één taak, één rekening. De goedkoopste zat fout en de duurste kon zijn eigen workers niet controleren.

    Hoofdstuk 25 van 30

  26. MCP uitgelegd aan de hand van de spec: wat een server echt is

    Het is geen magie. Het is een transport, een berichtformaat en drie primitives — en je kunt het met de hand typen.

    Hoofdstuk 26 van 30

  27. Een MCP Server shippen: TypeScript en Python, gemeten

    Twee SDK’s, één wire. De interessante verschillen zijn precies wat het protocol niet kan zien.

    Hoofdstuk 27 van 30

  28. Agent Skills en SKILL.md: Progressive Disclosure, gemeten

    Een skill is een map met een Markdown-bestand erin. Alles wat interessant is, volgt uit welk deel van dat bestand wordt gelezen, en wanneer.

    Hoofdstuk 28 van 30

  29. LLM-evaluatie: van openbare benchmarks naar je golden set

    Een getal zonder interval is een anekdote met decimalen.

    Hoofdstuk 29 van 30

  30. Prompt injection en de dodelijke trifecta: een echte agent beveiligen

    Het model kan jouw instructie niet onderscheiden van die van een vreemde. Alles wat werkt, begint met dat te accepteren.

    Hoofdstuk 30 van 30