Wenn man an praktische Anwendungen für neuronale Netze denkt, kommt einem schnell der Gedanke an Sprachverarbeitung in großen Rechenzentren wie bei Amazon Alexa oder Google Echo oder auch ...

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 ...

Bequemerweise enthält die im ersten Tutorialteil vorgestellte Bibliothek TensorFlow [1, b] bereits eine einfache Möglichkeit, an die MNIST-Bilder zu kommen: from tensorflow.examples.tutorials.mnist ⤦ ...

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 ...

Die Technik der neuronalen Netze ist nicht mehr eine bloße Angelegenheit der Forschungslabors an den Universitäten. Bernd Hohler* beschreibt nicht nur ihre Funktionsweise, sondern deckt darüber hinaus ...

In Embedded-Anwendungen kommen immer häufiger neuronale Netze zum Einsatz. Wichtig ist, zu prüfen, ob das trainierte Netz auf der realen Hardware seine Aufgaben erfüllt. Aus dem Grund wurde an der TU ...

Künstliche neuronale Netze werden immer größer und zeigen überragende Erfolge, aber konzeptionell ist vieles rätselhaft. Eines der erfolgreichsten Netze 2012 – AlexNet, das damals einen jährlichen ...

Neuronale Netze werden unsere Zukunft bestimmen, ob in autonomen Flugzeugen und Autos oder in der Medizintechnik. Doch können sie hinsichtlich Ausdrucksfähigkeit und Ausführung wirklich sicher werden, ...

Es gibt mehrere traditionelle Verfahren des Passwortcrackings: Bruteforcing und die Erstellung von Rainbow-Tables, also systematisches Testen. Nun wurde erstmals durch einen Machbarkeitsnachweis ...

Viele biologische Prozesse, zum Beispiel kognitive Prozesse im Gehirn, sind bisher nicht mathematisch beschrieben - und somit nicht nachvollziehbar. Bis vor kurzem war der Geruchssinn einer davon.