Neuronale Netze revolutionieren zahlreiche Bereiche:
Bilderkennung: Klassifizierung von Objekten in Fotos oder Videos.
Sprachverarbeitung: Echtzeitübersetzungen oder virtuelle Assistenten wie Siri.
Autonome Systeme: Steuerung von Fahrzeugen oder Robotern.
Trotz ihrer Leistungsfähigkeit haben KNN Grenzen:
Rechenintensiv: Training großer Netze erfordert Hochleistungs-Hardware.
Datenhunger: Ohne ausreichend Trainingsdaten neigen sie zu Überanpassung (Overfitting).
Blackbox-Problem: Die Entscheidungswege tiefer Netze sind oft schwer nachvollziehbar.
Zudem sind künstliche Neuronen stark vereinfachte Abbilder biologischer Neuronen – sie bilden keine komplexen Gehirnfunktionen ab. Dennoch haben neuronale Netze die KI-Forschung vorangetrieben und sind das Rückgrat vieler Innovationen. Im nächsten Schritt geht es darum, wie diese Technologien konkret in unserem Alltag und in der Industrie eingesetzt werden.