Deep Learning ist heute aus Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) kaum wegzudenken: Ihm verdanken wir es, dass Siri gesprochene Befehle versteht oder Computer eigenständig Kunstwerke erschaffen.

Wer als IT-Profi nicht nur KI-Tools bedienen, sondern verstehen will, was unter der Haube passiert, findet im Buch von Daniel Scholz eine fundierte Einführung in das Innenleben neuronaler Netze. Die ...

Das menschliche Gehirn ist ein wahres Wunderwerk der Natur. Es ist die Steuerzentrale unseres Körpers und verfügt über rund 100 Milliarden Gehirnzellen, die durch Synapsen miteinander verbunden sind.

Kuenstliche neuronale Netze bestehen aus einer grossen Anzahl von einfachen Prozessoren. Mit solchen Netzwerken versucht man, hoehere Rechenleistungen zu erreichen, als dies mit konventionellen ...

Die ersten künstlichen neuronalen Netze wurden auf Basis der hebbschen Lernregel entwickelt. Sie besagt, dass sich Neurone stärker vernetzen, wenn sie vermehrt gemeinsam feuern. Mit ihrer ...

Backpropagation (auch Fehlerrückführung oder Rückwärtspropagierung) ist ein wichtiges mathematisches Werkzeug zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beim Data Mining und maschinellen Lernen. Im ...

Künstliche neuronale Netze zeigen beachtliche Erfolge, und Machine Learning entwickelt sich zu einem allgegenwärtigen, wenn auch häufig nicht direkt erkennbaren Begleiter des täglichen Lebens. Viele ...

Es müssen nicht immer gleich selbstfahrende Autos und neue Krebstherapien sein: Machine Learning zeigt sein Potenzial ­bereits bei vergleichsweise überschaubaren Alltagsheraus­forderungen, etwa bei ...

Sogenannte neuronale Netzwerke sind mittlerweile eine "kritische Komponente" in der IT, für ihre Arbeiten zur Erforschung dieser Technik hat die Association for Computing Machinery (ACM) den ...

Ein rekurrentes neuronales Netz oder rückgekoppeltes neuronales Netz (Recurrent Neural Network, RNN) ist eine Art künstliches neuronales Netz (KNN), das häufig in der Spracherkennung und der ...