Neuronale Netzwerke sind ein zentraler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz (KI) und ermöglichen Maschinen, Muster zu erkennen und zu lernen. Inspiriert vom menschlichen Gehirn bestehen sie aus vielen miteinander verbundenen „Neuronen“, die Informationen verarbeiten.

Ein neuronales Netzwerk besteht aus Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht nimmt Daten auf, die versteckten Schichten verarbeiten diese Informationen, und die Ausgabeschicht liefert das Ergebnis. Durch Trainingsprozesse passen die Verbindungen zwischen den Neuronen ihre „Gewichte“ an, um Aufgaben besser zu lösen.

Neuronale Netzwerke werden für viele Anwendungen eingesetzt. Beispiele sind Spracherkennung, Bildanalyse, Vorhersagen in Wirtschaft und Medizin sowie selbstfahrende Autos. Sie lernen aus Beispieldaten, erkennen Muster und treffen Entscheidungen auf Grundlage dieser Informationen.

Die Leistungsfähigkeit hängt von der Menge und Qualität der Daten ab. Je mehr relevante Daten ein Netzwerk erhält, desto besser kann es Vorhersagen treffen oder komplexe Aufgaben lösen. Gleichzeitig sind Rechenleistung und geeignete Algorithmen entscheidend für die Effizienz.

Zusammengefasst sind neuronale Netzwerke das Herz moderner KI-Systeme. Sie ermöglichen Maschinen, Aufgaben zu lösen, die früher nur Menschen bewältigen konnten, und treiben die Entwicklung intelligenter Technologien voran.