ML: Deep Learning

Einführung in Neuronale Netzwerke

• Ein neuronales Netzwerk ist eine künstliche Intelligenz, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns funktioniert.
• Neuronale Netzwerke basieren auf der Idee, dass das menschliche Gehirn aus vielen verbundenen Neuronen besteht, die Informationen verarbeiten und speichern.

Trainingsprozess

• Während des Trainingsprozesses eines neuronalen Netzwerks werden die Gewichte und Bias der Verbindungen zwischen den künstlichen Neuronen angepasst, um Fehler zu minimieren.
• Das Ziel des Trainingsprozesses ist es, das neuronale Netzwerk so anzupassen, dass es bestimmte Aufgaben optimal erfüllen kann.

Aufgaben und Anwendungen

• Neuronale Netzwerke werden eingesetzt, um komplexe Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifizierung und Regression zu lösen.
• Eine mögliche Anwendung ist die Bilderkennung, bei der das neuronale Netzwerk lernt, bestimmte Merkmale in Bildern zu erkennen.
• Die Abkürzung 'ML' in '11 ML: Deep Learning Einführung in neuronale Netzwerke' steht für Machine Learning (Maschinelles Lernen).

Struktur

• Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Schichten, die aus vielen künstlichen Neuronen bestehen.
• Die versteckten Schichten in einem neuronalen Netzwerk verarbeiten und transformieren die Eingangsdaten, um sie für die Ausgabe vorzubereiten.
• Typischerweise haben neuronale Netzwerke mehrere Schichten, die sich gegenseitig beeinflussen.

Geschichte

• Die Forschung von Hubel und Wiesel über die Verarbeitung von Informationen in visuellen Systemen führte zur Entdeckung von wichtigem Wissen über die Funktion von Neuronen.

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