Ein neuronales Netz ist ein mathematisches Modell, das lose vom menschlichen Gehirn inspiriert ist.
Es wird in der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und Probleme zu lösen.
Aufbau
Ein neuronales Netz besteht aus „Neuronen“ (Knoten), die in Schichten organisiert sind:
- Eingabeschicht (Input Layer)
- Nimmt die Rohdaten entgegen (z. B. Pixel eines Bildes, Texttokens, Sensordaten).
- Verborgene Schichten (Hidden Layers)
- Verarbeiten die Daten, indem sie Merkmale herausfiltern.
- Je mehr Schichten, desto „tiefer“ → Deep Learning.
- Ausgabeschicht (Output Layer)
- Liefert das Ergebnis, z. B. „Katze“ oder „Hund“, eine Vorhersage oder einen Text.
Funktionsweise (vereinfacht)
- Jede Verbindung zwischen Neuronen hat ein Gewicht (weight).
- Eingaben werden mit diesen Gewichten multipliziert, summiert und durch eine Aktivierungsfunktion geschickt.
- Dadurch „entscheidet“ das Neuron, wie stark es das Signal weitergibt.
- Das Netz lernt, indem es die Gewichte anpasst (z. B. durch „Backpropagation“ und Optimierungsalgorithmen wie Gradientenabstieg).
Beispiele für Anwendungen
- Bildverarbeitung: Gesichtserkennung, Objekterkennung, medizinische Bildanalyse.
- Sprachverarbeitung (NLP): Übersetzungen, Chatbots, Textgenerierung (wie ChatGPT).
- Spracherkennung: Digitale Assistenten wie Siri oder Alexa.
- Autonomes Fahren: Erkennen von Straßenschildern, Hindernissen, Fahrspuren.
Kurz erklärt
- Ein neuronales Netz ist ein Rechenmodell, das Eingaben durch viele Schichten verarbeitet, um Muster zu erkennen oder Vorhersagen zu machen.
- Je größer und komplexer das Netz, desto mächtiger sind die Anwendungen – bis hin zu modernen Large Language Models oder Bildgeneratoren.