Lectoraat

AI en Big Data

Artificiële intelligentie (AI) wordt gezien als ‘key enabling’ technologie met een transformatief karakter. De impact is voelbaar binnen het ICT-domein (innovatie in ICT), maar ook ver daarbuiten. Maatschappelijke, zakelijke en wetenschappelijke interesse accelereert de ontwikkeling en vraag naar praktische toepassingen (innovatie met ICT). En hoewel we AI overal om ons heen terug zien, staat de technologie nog in de spreekwoordelijke kinderschoenen. Het Lectoraat AI & Big data houdt zich bezig met het versnellen van AI-toepasbaarheid, ontsluiten van nieuwe mogelijkheden en de transitie van ‘brute force’ rekenkracht op basis van big data naar smart technologie met een brede impact op onze samenleving.

Over het lectoraat

Volwassen AI-technologie voor mens en maatschappij

Het lectoraat AI & Big Data onderzoekt en verkent de mogelijkheden die big data en slimme algoritmes bieden voor ICT-toepassingen in diverse domeinen. Dit doen we samen met studenten, docenten en externe partners. Binnen ons praktijkgericht AI-onderzoek, hebben we twee focusgebieden: 

  1. AI for People & Planet – Het verkennen van AI-mogelijkheden met een positieve impact op mens en natuur. 
  2. AI  Engineering – Bijdragen aan de innovatie en ontwikkeling van AI tot een volwassen engineering discipline. 

De verwachtingen van AI zijn hoog, maar er is nog veel exploratief en toegepast werk te verzetten om de technologie volwassen te maken en een volledige transitie te maken naar een ‘smart applied technology’. Er zijn een aantal uitdagingen die centraal staan voor het lectoraat: 

  • Data-driven AI naar Smart Technology
    De hedendaagse AI berekent correlaties via complexe algoritmes die (extreem) veel data nodig hebben, maar is nog niet in staat om met minder data causale verbanden te leggen (iets waar wij als mensen juist wel goed in zijn).
  • Ethiek en transparantie
    De koppeling met menselijke waarden (zoals privacy) en transparantie van de technologie roepen veel ethische vragen op die antwoorden nodig hebben.
  • Van impressive ‘demonstrator’ naar gedegen proces
    AI-ontwikkeling is nu vaak een proces van trial-and-error en kent nog geen gedegen ontwikkelingsproces, waarin dataopslag, data preprocessing (cleaning, transformatie), automatisch (her)trainen van modellen, performance monitoring van modellen etc. geborgd is.

Lectoraat AI & Big Data: Wendbaar en dienstbaar

Om invulling te geven aan de gestelde focusgebieden staan wendbaarheid en dienstbaarheid centraal bij het Lectoraat AI & big data. In de praktijk betekent dat het toegankelijk maken van onderzoekstaken voor studenten, het aangaan van publiek-private samenwerkingen met business partners, en duurzaam relatiebeheer met andere kennisinstellingen. Op deze manier dragen we bij aan de kenniscreatie en innovatie die nodig is om te komen tot state-of-the-art practice in AI die een marktklare technologie nodig heeft.

Over Big Data

Lector Gerard Schouten op bezoek bij Omroep Brabant

AI Community: meer dan ICT

Binnen Fontys Hogescholen wordt de brede impact van AI gezien en onderkend. De toepassing is namelijk voelbaar binnen alle vakgebieden, waarin kenniscreatie plaatsvindt, en ook in het onderwijs zelf. Daarom is er een AI-community opgestart, met het doel kennisdeling en creatie te stimuleren, discussie mogelijk te maken en nieuwe projecten te starten. Naast het eigen toegepaste onderzoek, is het Lectoraat AI & Big Data ook hierbij betrokken.


Lector

Dr.ir. G.C. (Gerard) Schouten

Lector AI en Big Data

Gerard Schouten heeft Natuurkunde gestudeerd aan de TU/e. In 1993 is hij gepromoveerd op onderzoek naar visuele waarneming. Na zijn studie startte hij als software designer / projectleider bij Philips Innovation Services.


Kennisteam

P.M. (Petra) Heck

Docent-onderzoeker AI en Big Data

A.A.G. (Anne-mie) Sponselee

Docent-onderzoeker

E. (Erdinç) Saçan

Docent-onderzoeker

M.W.H. (Manon) Peeters-Schaap

Docent-onderzoeker

N.H.L. (Nico) Kuijpers

Docent-onderzoeker AI en Big Data

M.R.J. (Marcel) Meesters

Docent-onderzoeker

M.R. (Michiel) Groenemeijer

Docent-onderzoeker

R. (Ralf) Raumanns

Docent-onderzoeker

B.L. (Bartosz) Paszkowski

Docent-onderzoeker

E. (Eric) van Tol

Directeur expertisecentrum AI en Big Data


Take out what you can: quantitative analysis of the open question results from the National Student Survey (artikel), 16-06-2019, Gerard Schouten (Lector); Masha Boosten-Ovtchinnikova ((Staf)Medewerker); Bartosz Paszkowski (Docent); Levi van den Bogaard ((Staf)Medewerker)


Contact

Dr.ir. G.C. (Gerard) Schouten

Lector AI en Big Data