Nicht erst seitdem der Generative-AI-Hype um sich greift, fließen enorme gedankliche und monetäre Ressourcen in den Bereich der neuronalen Netzwerke. Die sind die wichtigste Komponente, wenn es darum ...

KI und Machine Learning sind aus der heutigen IT-Welt nicht mehr wegzudenken. Ihr Potenzial ist enorm, aber oft werden auch unrealistische Erwartungen in sie gesetzt. Wer den Einsatz von maschinellem ...

Wer als IT-Profi nicht nur KI-Tools bedienen, sondern verstehen will, was unter der Haube passiert, findet im Buch von Daniel Scholz eine fundierte Einführung in das Innenleben neuronaler Netze. Die ...

Die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Deep Learning, haben revolutionäre Entwicklungen in der Bildverarbeitung ermöglicht. Fortschrittliche tiefe neuronale Netzwerke ...

Neuronale Netze lassen sich konkret in Form spezieller elektronischer Schaltungen aufbauen; man kann sie in Gestalt von besonderen Programmen auf herkömmlichen, beziehungsweise leicht modifizierten ...

Neuronale Netze sind die Grundlage moderner Bilderkennungssysteme. Ein Workshop zeigt, wie mit Python und Keras leistungsfähige Deep-Learning-Modelle entwickelt und auf Nvidia Tesla P100s in der Cloud ...

Bestehende künstliche Neuronen, die in großen Sprachmodellen wie GPT4 verwendet werden, funktionieren, indem sie eine große Anzahl von Eingaben aufnehmen, diese addieren und die Summe mithilfe einer ...

MIT-Forscher haben einen photonischen KI-Chip entwickelt, der neuronale Netze direkt mit Licht berechnet – schneller, sparsamer und erstmals industriefertigt auf CMOS-Basis. Dieser Artikel beleuchtet ...

Neuro‑symbolische KI kombiniert neuronale Netze mit symbolischer Logik, um Lernen und strukturiertes Denken zu verbinden. Für viele Aufgaben – von visueller Erkennung bis zur Entscheidungsfindung – ...

Die besondere Stärke des Fraunhofer-Instituts für Elektronische Nanosysteme ENAS liegt in der Entwicklung von Smart Systems - sogenannten intelligenten Systemen für verschiedenartige Anwendungen. Die ...