Update README.md

README.md

@@ -27,8 +27,14 @@ Dus voorlopig een beetje van alles en nog wat over AI en Data Ondersteund onderw
 
 > 💡 **TIP** Niet eerder met een Notebook gewerkt? Volg dan eerst deze korte [Crash Course Notebooks](https://app.noteable.io/published/9a4cf4b6-29f6-46e3-9383-dd23513113fe/Crashcourse-Notebooks) waar je na een paar minuten weet wat een Notebook is en hoe je ermee werkt. 
 
-De 10 Minuten Thema's zijn 👩‍🍳 👨‍🎓 bedoeld voor 👨‍🏫 👩‍ betrokken beslissers 👨‍🎓 die werken 💼 👨‍🔧 👮‍♀️ bij 👨‍💻 👨‍ een MBO Onderwijs Instelling. Per thema wordt inhoudelijk een relevant/ interessant onderwerp behandeld op het gebied van AI/Data Science. Omdat wij als MBO-ers geacht worden niet alleen te lullen maar ook te poetsen, gaan we pragmatische te werk. Naast theorie vind je werkende voorbeelden ( met bijbehorende broncode Python, SQL, ...), waarmee een liefhebber kan experimenteren. 
-> 💡 **TIP** Volg 10 Minuten Thema 1 waar we de prijzen van huizen in Melbourne gaan voorspellen, en vervang het Melbourne databestand door een Eduarte excel bestand en kijk of je VSV kan voorspellen (Spoiler alert: Ja dat kan, maar de foutmarge van de voorspellingen zijn te groot, waardoor de voorspellingen onbetrouwbaar zijn. Oplossingsrichting --> Ander soort model gebruiken      
+De 10 Minuten Thema's zijn 👩‍🍳 👨‍🎓 bedoeld voor 👨‍🏫 👩‍ beslissers 👨‍🎓 die nu, of in de zeer nabije toekomst, bezig zijn met het 👨‍💻 👨‍ vernieuwen en verbeteren van het 💼 👨‍🔧 👮‍♀️ MBO onderwijs. Visie en koers zullen hierbij voor een groot deel worden aangedreven door de spectaculaire groei van ( toegepasbare ) technologieen die dankzij de A.I. wetenschap zijn ontstaan.  
+
+Het uitleggen en demystificeren van complexe AI technologieen, op een begrijpelijke en niet technische manier, is het streven. 
+
+Per thema behandel ik inhoudelijk een relevant/ interessant onderwerp op het AI/Data Science gebied. Omdat wij MBO-ers geacht worden niet alleen te lullen maar ook te poetsen, gaan we pragmatische te werk. Naast theorie vind je werkende voorbeelden ( met bijbehorende broncode Python, SQL, ...), waarmee je zelf kan experimenteren. Kan maar hoeft niet.
+
+> 💡 **TIP** Volg de Notebook **10 Minuten Thema 1** waarin ik laat zien hoe je de prijzen van huizen in Melbourne kan voorspellen met Machine Learning, en waar je kan experimenteren door het vervangen van het Melbourne databestand door bijv. een databestand die je uit Eduarte als excelbestand hebt gehaald.  Kijk of je met het geleerde zelf VSV kan voorspellen (Spoiler alert: Het kan min of meer, maar het gebruik van het beperkte voorbeeldmodel leveren dermate hoge foutmarges op dat je voorspellingen veel te onbetrouwbaar zullen zijn. Er is dus wel iets meer voor nodig, maar nogmaals het gaat om het idee.
+
 
 ----
 > 🎯 Het doel van een 10 Minuten Thema is om je in korte tijd, zo goed mogelijk op de hoogte te brengen over *de werking en betekenis van een bepaalde theorie, model, methode of techniek uit de AI/ Data Science wetenschap*.
@@ -37,5 +43,6 @@ De 10 Minuten Thema's zijn 👩‍🍳 👨‍🎓 bedoeld voor 👨‍🏫 👩
 🥳 **Thema 1 is uit!** 🎈🎈 
 
 #### [Voorspellen met Machine Learning<br> **<font color="darkorange">T10MT</font> deel 1**](https://app.noteable.io/published/513c4771-e741-432c-9b00-ffd39e9d846d/10Min_Thema_1_Voorspellen)
+
 [^1]: Wil je meer weten over hoe een Notebook werkt ga dan naar [Uitleg Notebook](https://app.noteable.io/f/cce7345d-e0d8-4cd2-91f1-80f69d272957/What-can-you-do-in-a-Noteable-notebook.ipynb)