Exposé zu "Neuronale Netze zur Bilderkennung".
Künstliche Intelligenz (KI) wird Gesellschaft und Wirtschaft nachhaltig verändern. Laut einer Studie des McKinsey Global Institute soll auf Basis von KI-Analysen bis 2030 ein zusätzlicher globaler Wertschöpfungsbeitrag in Höhe von 13 Billionen US-Dollar erzielt werden. Aus einer weiteren Studie von PwC aus dem Jahr 2018 geht hervor, dass lediglich die Einführung von KI dazu beitragen wird, dass das BIP in Deutschland im Zeitraum von 2017 bis 2030 um 11,3 Prozent ansteigen wird.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung und Zielsetzung
- Aufbau der Arbeit
- Hypothese
- Theoretische Grundlagen
- Künstliche Neuronale Netze
- Topologie
- Geplante Vorgehensweise und Methodik
- Gliederung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit analysiert den Zusammenhang zwischen Lernrate und Vorhersagekraft eines neuronalen Netzes. Sie verfolgt das Ziel, die Relevanz der Lernrate für die Leistung von KI-Modellen zu untersuchen und die Hypothese zu überprüfen, dass eine hohe Lernrate zu einer schlechteren Vorhersagekraft führt. Dabei werden die theoretischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze sowie die Funktionsweise von Lernalgorithmen beleuchtet.
- Künstliche neuronale Netze und ihre Funktionsweise
- Der Einfluss der Lernrate auf die Leistung von neuronalen Netzen
- Überprüfung der Hypothese: Hohe Lernrate - Schlechte Vorhersagekraft
- Entwicklung und Anwendung eines neuronalen Netzes zur Bilderkennung
- Evaluierung der Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Relevanz von Künstlicher Intelligenz (KI) für Gesellschaft und Wirtschaft dar und führt in die Problematik der Lernrate ein. Sie definiert die Hypothese, die in der Arbeit untersucht werden soll. Das Kapitel "Theoretische Grundlagen" bietet eine Einführung in die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze und erläutert die Konzepte der Topologie und der verschiedenen Lernalgorithmen. Die "Geplante Vorgehensweise und Methodik" beschreibt die Methodik der Arbeit, einschließlich der Implementierung eines neuronalen Netzes zur Bilderkennung. Die Gliederung präsentiert den Aufbau der Arbeit und gibt einen Überblick über die einzelnen Kapitel.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Lernrate, Vorhersagekraft, Bilderkennung, Deep Learning, Python, MNIST-Datenbank, Data Mining, Klassifikation.
Häufig gestellte Fragen
Was ist die Lernrate bei einem neuronalen Netz?
Die Lernrate ist ein Hyperparameter, der bestimmt, wie stark die Gewichte des Modells bei jedem Schritt des Optimierungsprozesses angepasst werden.
Warum führt eine zu hohe Lernrate oft zu schlechteren Ergebnissen?
Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass der Algorithmus über das globale Minimum hinausspringt (oszilliert) und das Modell somit nicht optimal konvergiert.
Wie funktionieren neuronale Netze zur Bilderkennung?
Sie nutzen Schichten von künstlichen Neuronen, um Merkmale wie Kanten, Formen und schließlich Objekte in einem Bild durch mathematische Transformationen zu identifizieren.
Was ist die MNIST-Datenbank?
MNIST ist eine bekannte Datenbank mit handgeschriebenen Ziffern, die häufig als Standard-Benchmark für das Training und Testen von Bilderkennungssystemen verwendet wird.
Welchen wirtschaftlichen Einfluss hat KI laut aktuellen Studien?
Studien von McKinsey und PwC prognostizieren Billionen an zusätzlicher Wertschöpfung und einen signifikanten Anstieg des BIP durch den Einsatz von KI-Technologien bis 2030.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2021, Neuronale Netze zur Bilderkennung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1139808
