Viele Studien befassen sich lediglich damit, die Relevanz der KI zu umreißen. Einige wenige Studien setzen sich mit der Optimierung der KI auseinander. Eine Ursache hierfür könnte sein, dass KNN auf dem Vorbild der menschlichen Intelligenz beruhen und in diesem Zusammenhang keine Möglichkeit gegeben ist, eine einheitliche Formel zu modellieren, die die optimale Vorhersagekraft eines neuronalen Netzes berechnet.
Vor diesem Hintergrund ist das primäre Ziel der zugrundeliegenden Arbeit, den Zusammenhang zwischen Lernrate und Vorhersagekraft eines neuronalen Netzes zu untersuchen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung und Zielsetzung
- Aufbau der Arbeit
- Hypothese
- Theoretische Grundlagen
- Künstliche Neuronale Netze
- Topologie
- Lernen
- Netzgröße
- Praxisteil
- Implementierung
- Analyse
- Ergebnisse
- Diskussion
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit dem Einsatz Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) im Kontext von Deep Learning (DL) und untersucht deren potenzielles Anwendungsspektrum. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse der Lernfähigkeit von KNN und ihrer Bedeutung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden verschiedene Aspekte beleuchtet, darunter die Funktionsweise neuronaler Netze, Topologie, Lernmethoden und die Optimierung von Netzgrößen.
- Die Rolle von KNN im Deep Learning und Künstlichen Intelligenz
- Die Funktionsweise und Architektur von Neuronalen Netzen
- Lernmethoden und -strategien für KNN
- Die Bedeutung der Netzgröße und -optimierung
- Potenzielle Anwendungen von KNN in verschiedenen Bereichen
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt den aktuellen Stand der KI-Forschung und die Bedeutung von Deep Learning dar. Sie erläutert die Problematik der Arbeit und beschreibt die Forschungsziele sowie den Aufbau der Arbeit.
- Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel befasst sich mit den theoretischen Grundlagen von Künstlichen Neuronalen Netzen. Es erklärt die Funktionsweise, Architektur und Lernmechanismen von neuronalen Netzen. Zudem werden wichtige Aspekte wie Topologie, Netzgröße und Lernstrategien behandelt.
- Praxisteil: Der Praxisteil fokussiert auf die Implementierung und Analyse eines spezifischen KNN-Modells. Hier werden Ergebnisse der Modelltrainingsphase und -bewertung präsentiert. Der Fokus liegt auf der Interpretation der Ergebnisse und deren Bedeutung im Kontext der Arbeit.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning (DL), Künstliche Neuronale Netze (KNN), Maschinelles Lernen (ML), Neuronale Netze, Topologie, Lernmethoden, Netzgröße, Anwendungsmöglichkeiten, Analyse, Ergebnisse, Diskussion.
- Citar trabajo
- Anonym (Autor), 2021, Neuronale Netze zur Bilderkennung. Zusammenhang zwischen Lernrate und Vorhersagekraft, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1139820
