Alles ändert sich. Die Art wie wir Lernen, Arbeiten, Gestalten wird sich mit rasanter Geschwindigkeit in unseren Alltag einfügen. Das Bild, auf das du eben geklickt hast, wurde von einem AI Programm erzeugt. Mit der Eingabe: Zeichne mir ein Bild von einem Neuronalen Netzwerk.
Ein neuronales Netz (auch künstliches neuronales Netzwerk oder kurz künstliches Netzwerk genannt) ist ein statistisches Modell, das auf einer Sammlung von Algorithmen und Mathematik aufbaut, die dem Verhalten von Neuronen im menschlichen Gehirn ähneln. Es wird häufig in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu lösen, wie z.B. die Klassifikation von Bildern oder die Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage historischer Daten.
Ein neuronales Netz besteht aus Schichten von Knoten oder Neuronen, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron nimmt Dateneingaben entgegen, führt eine Berechnung durch und gibt eine Ausgabe an die nächste Schicht weiter. Durch das Anpassen der Verbindungsgewichte während des Trainingsprozesses lernen neuronale Netze, Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Neuronale Netze sind ein mächtiges Werkzeug für maschinelles Lernen, aber es ist wichtig zu beachten, dass sie nur so gut sind wie die Daten, auf denen sie trainiert werden, und dass sie oft Vorurteile und Unvollständigkeiten in den Trainingsdaten widerspiegeln können.