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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Lernen mit Neuronalen Netzen

verfasst von : Emanuel Kitzelmann

Erschienen in: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Sitz der menschlichen Intelligenz ist das Gehirn. Was läge also näher, als Erkenntnisse aus der Hirnforschung für die Erzeugung künstlicher Intelligenz zu nutzen? Künstliche neuronale Netze simulieren in einer vereinfachten und abgewandelten Form den grundlegenden Aufbau des Gehirns und sind als eine leistungsfähige Variante des maschinellen Lernens vielseitig einsetzbar, um komplexe Funktionen, z. B. in der Bild- und Sprachverarbeitung, aus großen Mengen von Daten zu lernen. Viele aktuelle und Aufsehen erregende Anwendungen der künstlichen Intelligenz – leistungsfähige ChatBots und Bildgeneratoren, Bilderkennung in Fahrassistenzsystemen, die Erkennung von Krankheitsbildern in der bildgebenden Diagnostik, Prognosen im Finanzwesen und viele mehr – beruhen auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieses Kapitel behandelt den Grundaufbau eines einzelnen künstlichen Neurons und eines mehrschichtigen neuronalen Netzes. Es wird erklärt, wie ein neuronales Netz Eingaben verarbeitet und wie es mit Daten trainiert werden kann, um eine bestimmte Funktion auszuführen.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Sebastian Lapuschkin u. a. “Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn”. In: Nature communications 10.1 (2019), S. 1096. Sebastian Lapuschkin u. a. “Unmasking Clever Hans predictors and assessing what machines really learn”. In: Nature communications 10.1 (2019), S. 1096.
2.
Zurück zum Zitat W.S. McCulloch und W. Pitts. “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. In: Bulletin of Mathematical Biophysics (1943). W.S. McCulloch und W. Pitts. “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. In: Bulletin of Mathematical Biophysics (1943).
3.
Zurück zum Zitat Marvin Minsky und Seymour A. Papert. Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. The MIT Press, 1969. Marvin Minsky und Seymour A. Papert. Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. The MIT Press, 1969.
4.
Zurück zum Zitat Raúl Rojas. Theorie der neuronalen Netze: Eine systematische Einführung. Springer-Verlag, 1993. Raúl Rojas. Theorie der neuronalen Netze: Eine systematische Einführung. Springer-Verlag, 1993.
5.
Zurück zum Zitat F. Rosenblatt. “The Perceptron: A Probabilistic Model For Information Storage And Organization In The Brain”. In: Psychological Review (1958). F. Rosenblatt. “The Perceptron: A Probabilistic Model For Information Storage And Organization In The Brain”. In: Psychological Review (1958).
6.
Zurück zum Zitat Stuart Russell und Peter Norvig. Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. 3. Aufl. Pearson, 2012. Stuart Russell und Peter Norvig. Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. 3. Aufl. Pearson, 2012.
Metadaten
Titel
Lernen mit Neuronalen Netzen
verfasst von
Emanuel Kitzelmann
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_5