Neuronale Netze müssen trainiert werden, bevor sie nützlich sind. Wir erklären, wie dieser Optimierungsprozess funktioniert.

Neuronale Netze müssen trainiert werden, bevor sie nützlich sind. Wir erklären, wie dieser Optimierungsprozess funktioniert.

Fortschritte in der KI-Theorie hängen davon ab, dass wir ein grundlegendes Verständnis tiefer neuronaler Netze entwickeln. Das ist mathematisch anspruchsvoll – und könnte so gelingen. Ein Gastbeitrag.

Photonische Chips könnten den Energiebedarf neuronaler Netzwerke drastisch senken. Neue Forschung zeigt, wie Licht-basierte Hardware das Training großer KI-Modelle in Echtzeit ermöglicht – und somit ...

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