Neuronales Netzwerk ist ein mathematisches Modell, das lose dem Aufbau des menschlichen Gehirns nachempfunden ist. Es besteht aus Schichten künstlicher Neuronen, die Informationen verarbeiten, gewichten und weitergeben. Durch Training an großen Datensätzen lernen neuronale Netzwerke, komplexe Zusammenhänge zu erkennen – etwa Sprache zu verstehen, Bilder zu klassifizieren oder Musik zu generieren. Sie bilden das technische Herzstück moderner KI-Systeme. Je tiefer (mehr Schichten) ein Netzwerk ist, desto leistungsfähiger – aber auch rechenintensiver – wird es. Dieses Prinzip nennt man Deep Learning. Beispiel: Das neuronale Netzwerk hinter einer Gesichtserkennungs-App wurde mit Millionen von Fotos trainiert und kann nun zuverlässig einzelne Personen identifizieren.
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