Neuronales Netz

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Rechenmodell, das stark vereinfacht davon inspiriert ist, wie sich die Neuronen im Gehirn verbinden. Es besteht aus Knoten („Neuronen“), die in Schichten angeordnet sind: Jede Verbindung hat ein Gewicht, und beim Training werden diese Gewichte nach und nach angepasst, damit das Netz die richtige Antwort gibt. Einmal trainiert, verarbeitet es neue Daten, indem es sie Schicht für Schicht weiterreicht, bis ein Ergebnis entsteht – etwa ein Bild einordnen oder das nächste Wort vorhersagen. Hat das Netz viele Schichten, spricht man von Deep Learning ✕ Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens mit neuronalen Netzen aus vielen Schichten. Es steckt hinter den jüngsten Sprüngen der KI. Mehr im Glossar → . Der Vergleich mit dem Gehirn ist nur eine Metapher: Die mathematischen Prinzipien unterscheiden sich von echter Biologie. Es ist der zentrale Baustein der meisten heutigen KI ✕ Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines Computersystems, Aufgaben zu erledigen, die wir mit menschlicher Intelligenz verbinden – etwa Sprache verstehen, Bilder erkennen oder Entscheidungen treffen. Mehr im Glossar → -Systeme.