Neuronale Netze

Neuronale Netzwerke bilden das Herzstück moderner KI-Systeme. Inspiriert vom menschlichen Gehirn, ermöglichen sie Maschinen das "Lernen" aus Daten – eine Grundlage für viele Anwendungen der digitalen Transformation.

Definition:
Ein neuronales Netzwerk ist ein mathematisches Modell, das aus vielen miteinander verbundenen Einheiten besteht, den sogenannten „Neuronen“. Diese sind in Schichten organisiert: eine Eingabeschicht, eine oder mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht. Jedes Neuron verarbeitet Eingabewerte, gewichtet sie und gibt ein Ergebnis weiter. Durch Training mit vielen Daten passt das Netzwerk seine Gewichtungen so an, dass es bestimmte Aufgaben möglichst gut erfüllt – etwa Klassifikation, Vorhersage oder Mustererkennung.

Erklärung:
Ein neuronales Netzwerk funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn – allerdings stark vereinfacht. Es „lernt“ aus Beispielen: Wenn man ihm tausende Bilder von Katzen zeigt, erkennt es typische Merkmale (z. B. Ohrenform, Schnurrhaare) und kann später neue Bilder richtig zuordnen. Dieser Lernprozess geschieht durch die Anpassung von Verbindungen (Gewichtungen) zwischen den Neuronen. Je tiefer und komplexer das Netzwerk (also mit vielen Schichten), desto leistungsfähiger ist es – hier spricht man dann von Deep Learning.

Praxisbeispiele:

• Facebook (Meta) verwendet neuronale Netzwerke zur Gesichtserkennung in Fotos, zur Sprachanalyse in Videos und zur Filterung von Hassrede.

• Amazon setzt neuronale Netzwerke zur Produktempfehlung ein – basierend auf deinem Surf- und Kaufverhalten.

• Siemens nutzt neuronale Netzwerke zur vorausschauenden Wartung in der Industrie (Predictive Maintenance), z. B. um Maschinenausfälle frühzeitig zu erkennen.

• DeepL basiert auf neuronalen Übersetzungsmodellen, die Texte im Kontext besser verstehen und übersetzen als frühere Ansätze.

Für wen relevant?
Grundlagenwissen über neuronale Netzwerke ist essenziell für alle, die in der KI, Datenanalyse, Softwareentwicklung oder technischen Forschung tätig sind. Auch für Berufe in der Medizintechnik, Automobilindustrie oder dem Finanzwesen werden solche Kenntnisse zunehmend wichtiger.