Unterthema: Artificial Neural Networks
Artificial Neural Networks (ANNs) sind ein fundamentales Konzept innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI) und gehören zur Familie der maschinellen Lernverfahren. Diese Modelle sind inspiriert von der neurobiologischen Struktur des menschlichen Gehirns und bestehen aus Schichten von miteinander verbundenen „Neuronen.“ Jedes Neuron empfängt Eingaben, verarbeitet sie mittels gewichteter Summen und Aktivierungsfunktionen und leitet die Ausgabe weiter. Durch Training und Anpassung der Gewichte an einer großen Anzahl von Beispieldaten können ANNs komplexe Muster und Beziehungen in den Daten lernen und aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, und sogar Entscheidungsfindung durchführen. Ihre Anwendungsbreite reicht von einfachen Feedforward-Netzwerken bis hin zu komplexen Strukturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), die in spezialisierten Anwendungsfeldern wie Bildverarbeitung und Zeitreihenvorhersagen eingesetzt werden.
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Seminar Grundlagen Machine Learning
Kurse und Trainings, die sich mit Artificial Neural Networks befassen, sind oft Bestandteil größerer Curriculum im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Solche Kurse beginnen in der Regel mit grundlegenden Konzepten und mathematischen Grundlagen, darunter Linearalgebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Optimierungsmethoden. Aufbauend auf diesem Wissen werden dann speziellere Themen wie Backpropagation, Kostenfunktionen und Regularisierung behandelt. Fortgeschrittene Kurse können sich auf tiefere Netzwerktopologien und spezialisierte neuronale Netzwerktypen wie CNNs und RNNs fokussieren. Diese Kurse sind hauptsächlich für zwei Zielgruppen gedacht: Zum einen richtet sie sich an Informatik- und Ingenieurstudierende, die eine theoretische und praktische Grundlage in KI und maschinellem Lernen erwerben möchten. Zum anderen zielen sie auf Fachleute und Techniker aus der Industrie, die vorhandenes Wissen auffrischen oder Spezialwissen erwerben möchten, um moderne KI-Modelle in praktischen Anwendungen implementieren zu können.