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Neuronale Netze sind im Bereich Deep Learning einzuordnen und bilden eine Methode, Künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln. Sie eignen sich vor allem für die Lösung komplexerer Probleme und sind dadurch für die meisten großen Errungenschaften der letzten Jahre im KI-Bereich verantwortlich. Der Aufbau von neuronalen Netzen orientiert sich am menschlichen Gehirn und funktioniert, indem Neuronen miteinander verbunden und in Schichten aneinandergereiht werden. Einordnung und Historie Neuronale Netze sind eine Lernform für Künstliche Intelligenz. Sie fallen dabei unter das Teilgebiet Deep Learning, welches wiederum ein Teilgebiet von Machine Learning ist. Beide Begriffe sind Teil von Künstlicher Intelligenz. Beim Machine Learning (wie demnach auch beim Deep Learning) soll aus historischen Daten gelernt und daraus Vorhersagen ermittelt oder Entscheidungen getroffen werden. Bei den neuronalen Netzen geht es um die letztendliche Umsetzungsform des "tiefen Lernens" einer Maschine. In diesem Webinar gebe ich Ihnen einen Überblick zum Thema maschinelles Lernen.
Dieser Artikel behandelt die Informationsarchitektur des Gehirns, für das künstliche Äquivalent siehe Künstliches neuronales Netz, siehe auch: Neuronal (Zeitschrift) Neuronale Netze bilden die Struktur und Informationsarchitektur von Gehirn und Nervensystem von Tieren und Menschen. Die Neuronen sind über Synapsen verbunden und diese ergeben über viele Neurone Erregungsleitungen. Die Astrozyten als Teil der Neuroglia befinden sich zwischen diesen Leitungen. Zwischen den Neuronen und Gliazellen findet auf chemischem und elektrischem Weg ein reger Austausch statt. Die "Schaltungstechnik" von Neuronen kennt üblicherweise mehrere Eingangsverbindungen sowie eine Ausgangsverbindung, welche sich am Ende verzweigt zu vielen anderen Neuronen. Wenn die Summe der Eingangsreize einen gewissen Schwellenwert überschreitet, der wiederum von einer Inhibitor -Leitung beeinflusst sein kann, "feuert" das Neuron: Ein Aktionspotential wird an seinem Axonhügel ausgelöst und entlang des Axons weitergeleitet - das Ausgangssignal des Neurons.
Wenn wir etwas Neues lernen, stärkt das neuronale Netz unseres Gehirnes bestehende synaptische Verbindungen und bildet neue Verknüpfungen zwischen Neuronen. Je mehr Synapsen beim Lernprozess generiert und durch wiederholtes Abrufen gefestigt werden, desto höher der Lernerfolg. Diesen komplexen Prozess versuchen künstliche neuronale Netze aufzugreifen – aber verbessern sich auch künstliche neuronale Netze durch wiederholtes Abrufen von Daten? Wie verhält sich hier die Lernrate? Künstliche neuronale Netze Künstliche neuronale Netze imitieren den Aufbau und die Informationsverarbeitungsvorgänge eines menschlichen Gehirnes. Im Unterschied zum biologischen Vorbild arbeiten sie mit Zahlen statt Neurotransmittern. Ein künstliches neuronales Netz ist also ein mathematisches Konstrukt. Dieses besteht aus einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht, sowie unterschiedlich vielen verborgenen Schichten. Mit der Komplexität der Aufgabe steigt auch die Zahl der Parameter und somit die benötigten Schichten zur Verarbeitung.
Der Vortrag gibt eine Einführung in das grundsätzliche Funktionsprinzip künstlicher neuronaler Netze (KNNs) und ist somit auch für Zuhörer*innen geeignet, die noch keine Erfahrung mit KNNs haben. Ich werde unter anderem darauf eingehen, warum künstliche neuronale Netze so universell einsetzbar und weit verbreitet sind, wie sie im Kern funktionieren und was sie (noch? ) nicht können. Dabei stelle ich auch Erkenntnisse der letzten zwei Jahre vor, die zu einem besseren Verständnis der Funktionsweise von KNNs beigetragen haben. Letzteres dürfte auch für diejenigen interessant sein, die bereits eingehendes Vorwissen zu dem Thema haben. Prof. Peer Stelldinger Damit wir wissen, mit wie vielen Teilnehmer/innen wir rechnen können, tragen Sie sich bitte kurz in folgender Umfrage ein:
Hinzu kommen gesundheitliche Probleme durch das ständige Drehen des Kopfs beim Rückwärtsfahren. Das neue multikamerabasierte Kollisionswarnsystem von Bosch hilft dabei, die Unfallgefahr zu minimieren und den Stress für die Fahrer zu reduzieren, indem es die generelle Rundumsicht um das Fahrzeug verbessert und den Fahrer aktiv vor drohenden Kollisionen warnt. Multikamerasystem mit aktiver Warnfunktion Das Assistenzsystem besteht aus vier kompakten Nahbereichskameras und einem Steuergerät, das eine Rundumsicht des aktuellen Fahrzeugumfelds erzeugt und dem Staplerfahrer auf seinem Monitor anzeigt. Je nach Arbeitssituation und Informationsbedarf lassen sich unterschiedliche Ansichten auswählen und auf dem Display als Vollbild oder Splitscreen darstellen. Zusätzlich kann der Fahrer verschiedene Betrachtungsmodi wie Fahrspureinblendung oder virtueller Kameraschwenk auswählen. Schon der auf der LogiMAT 2019 vorgestellte Sichtassistent sorgt für gute Rundumsicht auch bei sogenannten Blindspots, also einer Sichtbehinderung durch die Gabelbeladung.
Ob Sprachassistenten wie Alexa und Siri, lernfähige Roboter oder auch die computergestützte Datenauswertung in Wirtschaft, Medizin und Wissenschaft: Künstliche Intelligenz in Form lernfähiger Computersysteme sind aus vielen Bereichen nicht mehr wegzudenken. Viele dieser KI-Systeme arbeiten dabei nach Vorbild des menschlichen Gehirns – sie lernen durch komplexe Verschaltungen von künstlichen Neuronen. Im Aufbau unserem Gehirn ähnlich Auch wenn es einem manchmal so vorkommt, ist dies keineswegs eine neuartige Erfindung. Die Ideen für die ersten künstlichen neuronalen Netzwerke entstanden bereits in den 1940er Jahren, als Forschende versuchten zu verstehen, wie Nervenzellen im Gehirn funktionieren und diese mit elektrischen Schaltungen nachbauten. Heutzutage ist man dem Verständnis der Lernprozesse unseres Gehirns schon deutlich näher und auch die künstlichen neuronalen Netze haben sich weiterentwickelt. Vom Gehirn weiß man, dass es lernt, indem es neue Verknüpfungen zwischen den Nervenzellen ausbildet.
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