Home – S4all.be2025-05-02T11:05:43+01:00

S4ALL Learning & Development
We bouwen mee aan de toekomst!

S4all L&D creëert leermaterialen in samenwerking met opdrachtgevers en verzorgt trainingen op het gebied van programmeren (Python, Java, HTML/CSS/JavaScript/jQuery), informatieveiligheid (GDPR/AVG) en AI (Copilot voor M365, Copilot Studio, ChatGPT, enzovoort). We houden innovaties nauwlettend in de gaten om elke opdracht met actuele kennis en expertise aan te pakken. Heb je een vraag, idee of opmerking binnen ons vakgebied? Neem gerust contact met ons op!

WAAROM KIEZEN VOOR ONS?

Waarom?
ICT moet ten dienste staan van de mens, niet omgekeerd. Daar zetten we onze schouders onder. Mensen helpen op het gebied van technologie schenkt ons voldoening. We willen niet dat mensen zich verliezen in technologie.
Hoe?
We helpen, begeleiden en ondersteunen onze klanten via consultancy, onderwijs en e-coaching.
Wat?
We creëren de juiste voedingsbodem en klimaat voor elke opdrachtgever om te komen tot een succesvol eindproduct.

Het Model Context Protocol (MCP)

Wat is het MCP?

Het MCP kan worden gezien als een universele interface, een soort gestandaardiseerde “poort” waardoor AI-modellen verbinding kunnen maken met allerlei soorten gegevensbronnen. Denk hierbij aan databases, realtime informatie, en zelfs andere softwareprogramma’s. Het doel is om AI-modellen te voorzien van de context die ze nodig hebben om nauwkeurige en relevante antwoorden te geven.

Waarom is het MCP belangrijk?

  • Verbeterde Nauwkeurigheid:
    • AI-modellen zijn vaak beperkt door de hoeveelheid informatie die ze intern hebben. Het MCP helpt dit te overwinnen door hen toegang te geven tot actuele en relevante externe gegevens. Dit leidt tot nauwkeurigere en betrouwbaardere antwoorden.
  • Naadloze Integratie:
    • Het protocol is ontworpen om de integratie van AI met verschillende gegevensbronnen te vereenvoudigen. Dit betekent dat AI-assistenten gemakkelijker kunnen samenwerken met bestaande systemen en tools.
  • Verhoogde Veiligheid:
    • Het MCP kan ook de veiligheid verbeteren door de manier waarop AI-modellen toegang krijgen tot externe gegevens te standaardiseren. Dit helpt om de risico’s van ongeautoriseerde toegang en datalekken te verminderen.
  • Verhoogde bruikbaarheid:
    • Door het standaardiseren van de manier hoe AI modellen toegang krijgen tot externe tools, word het makkelijker om deze tools te vinden, en te gebruiken.

Toepassingen

De toepassingen van het MCP zijn breed en divers. Het kan gebruikt worden in:

  • AI-assistenten die complexe vragen beantwoorden met behulp van realtime gegevens.
  • Chatbots die gepersonaliseerde en contextbewuste interacties bieden.
  • Alle AI-toepassingen die afhankelijk zijn van toegang tot actuele of specifieke gegevens.

In essentie biedt het MCP een manier om AI-modellen te “verrijken” met externe kennis, waardoor ze nuttiger en veelzijdiger worden. Het helpt om de kloof te overbruggen tussen de interne kennis van een AI-model en de enorme hoeveelheid informatie die beschikbaar is in de externe wereld.

AI ABC

AI: “Slimme computers die kunnen leren en problemen oplossen.”
AI Ethics: “Regels om AI op een goede en veilige manier te gebruiken.”
Agentic AI: “Agentic AI zijn AI-systemen die in staat zijn om zelfstandig te handelen en beslissingen te nemen om specifieke doelen te bereiken binnen een bepaalde omgeving, met een vermogen tot leren en aanpassen zonder constante directe menselijke interventie.”
AGI: “Artificial General Intelligence is kunstmatige intelligentie die even slim en flexibel is als een mens, en in staat is om zelfstandig alles te leren en te begrijpen.”
Algorithm: “Een stappenplan dat een computer volgt om iets te doen.”
Algorithmic Fairness: “Zorgen dat AI eerlijk is en niemand benadeelt.”
Artificial Intelligence: “Theorie en ontwikkeling van computersystemen die in staat zijn om taken uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. Het is de brede familie van technologieën die proberen de menselijke intelligentie vast te leggen en na te bootsen.”
Big Data: “Heel veel gegevens die moeilijk te gebruiken zijn met normale computers.”
Bias in AI: “AI die soms oneerlijk is door verkeerde data.”
Chatbot: “Een computerprogramma dat met je kan praten.”
Classificatie: “Methode in supervised machine learning. Bij classificatie proberen we te voorspellen tot welk label of welke klasse een input of set van inputs behoort.”
Cloud Computing: “Dingen opslaan en gebruiken via internet in plaats van je eigen computer.”
Computer Vision: “AI die kijkt naar beelden en begrijpt wat erin staat.”
Cursor: “Is een tool die softwareontwikkeling vereenvoudigt en versnelt door middel van AI.”
Data Mining: “Gegevens doorzoeken om nuttige dingen te vinden.”
Deep Learning: “Een geavanceerde vorm van AI die werkt zoals ons brein.”
Edge Computing: “Gegevens verwerken dicht bij de plek waar ze worden gemaakt.”
Explainable AI: “AI die uitlegt hoe het tot een antwoord komt.”
Fine-Tuning LLM: “AI aanpassen om een specifieke taak beter te doen.”
GANs (Generative Adversarial Networks): “AI die realistische dingen maakt, zoals foto’s of tekst.”
Generative AI (GenAI): “AI die nieuwe dingen bedenkt, zoals verhalen of afbeeldingen.”
GPT: “Een type AI dat tekst genereert, zoals OpenAI’s GPT-modellen.”
Hallucinations: “Foutieve antwoorden die AI soms geeft.”
IoT (Internet of Things): “Slimme apparaten die met elkaar praten via internet.”
Large Language Model (LLM): “Een AI die goed is in werken met heel veel taaldata.”
Machine Learning (ML): “AI die leert van data om taken beter te doen.”
Model collapse: “Model collapse is het kwaliteitsverlies van AI door hergebruik van door AI gegenereerde data.”
Model Context Protocol (MCP): “Het Model Context Protocol (MCP) kan worden gezien als een universele interface, een soort gestandaardiseerde “poort” waardoor AI-modellen verbinding kunnen maken met allerlei soorten gegevensbronnen.”
Neural Network: “Een systeem dat lijkt op hoe ons brein werkt met verbindingen.”
NLP (Natural Language Processing): “AI die taal begrijpt en ermee werkt, zoals tekst en spraak.”
Prompt: “Een vraag of opdracht die je aan AI geeft.”
Prompt Engineering: “Manieren bedenken om de beste antwoorden van AI te krijgen.”
RAG: “Retrieval-Augmented Generation is een AI-methode waarbij eerst actuele info uit een database wordt opgezocht (retrieval) en die vervolgens wordt gebruikt om een passend antwoord te genereren (generation).”
Reinforcement Learning: “AI leert door fouten te maken en beloningen te krijgen.”
Robotics: “Robots bouwen en laten werken.”
Semantic Database: “Een slimme opslagplaats die weet hoe dingen met elkaar verbonden zijn.”
Structured Data: “Gegevens netjes georganiseerd, zoals in tabellen.”
Supervised Learning: “AI leert van voorbeelden met het juiste antwoord erbij.”
Training Data: “De informatie die we aan AI geven om te leren.”
Transfer Learning: “AI leert een nieuwe taak sneller door eerder geleerde kennis.”
Unsupervised Learning: “AI zoekt zelf naar patronen in gegevens zonder hulp.”
Vibecomputing: “Dit is het creëren van software doormiddel van AI prompts.”

CONTACTEER ONS

Heeft u een vraag, opmerking of idee. Aarzel dan niet om ons te contacteren via onderstaand formulier.

Go to Top