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KI & Engineering Programme›🌿 AI Sprouts›Lektionen›Einführung in neuronale Netze – Wie KI in Schichten denkt
🕸️
AI Sprouts • Anfänger⏱️ 18 Min. Lesezeit

Einführung in neuronale Netze – Wie KI in Schichten denkt

Öffentliche Lektionsvorschau

Entdecken Sie, wie neuronale Netze das Gehirn nachahmen, Informationen über Schichten verarbeiten und aus ihren Fehlern lernen.

Programm
AI Sprouts
Niveau
Anfänger
Lesezeit
18 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓Die Gehirnanalogie
  • ✓Die drei Arten von Ebenen
  • ✓Gewichte und Bias: Die Lautstärkeregler
  • ✓Wie ein neuronales Netzwerk lernt
  • ✓Visuelle Komplettlösung: Klassifizierung einer handschriftlichen Ziffer

Lektionsübersicht

  1. Die Gehirnanalogie
  2. Die drei Arten von Ebenen
  3. 1. Eingabeebene
  4. 2. Versteckte Ebenen
  5. 3. Ausgabeebene
  6. Gewichte und Bias: Die Lautstärkeregler
  7. Wie ein neuronales Netzwerk lernt
  8. Schritt 1: Vorwärtspass
  9. Schritt 2: Berechnen Sie den Fehler
  10. Schritt 3: Backpropagation
  11. Schritt 4: Gewichte aktualisieren
  12. Visuelle Komplettlösung: Klassifizierung einer handschriftlichen Ziffer
  13. Aktivierungsfunktionen: Die Gatekeeper
  14. Warum „Deep“ Learning?
  15. Wichtige Erkenntnisse

Einführende Vorschau

Entscheidungsbäume und KNN sind leistungsstark, aber die Technologie hinter der beeindruckendsten KI von heute – von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos – ist das neuronale Netzwerk . Inspiriert durch das menschliche Gehirn können neuronale Netze unglaublich komplexe Muster lernen, die einfachere Algorithmen nicht können. Lassen Sie uns die Schichten abstreifen und sehen, wie sie funktionieren.

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