Neural Networks (Neuronale Netze) sind rechnergestützte Modelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind.
Sie bestehen aus künstlichen Neuronen, die in Schichten organisiert sind und komplexe Muster, Zusammenhänge oder Entscheidungen durch das sogenannte Training lernen können.

 

Typen / Arten

Je nach Anwendungsfall und Komplexität gibt es verschiedene Arten neuronaler Netze mit unterschiedlichen Architekturen und Eigenschaften.

• Feedforward Neural Networks (FNN) – Einfache Struktur ohne Rückkopplungen, ideal für Klassifikationsaufgaben
• Convolutional Neural Networks (CNN) – Speziell für Bild- und Mustererkennung, oft in der Computer Vision
• Recurrent Neural Networks (RNN) – Arbeiten mit zeitlichen Daten und Sequenzen, z. B. in der Sprachverarbeitung
• Long Short-Term Memory (LSTM) – Erweiterung von RNNs zur Vermeidung des „Vergessens“ von Langzeitinformationen
• Generative Adversarial Networks (GAN) – Bestehen aus zwei Netzen, die sich gegenseitig verbessern (z. B. bei der Bildsynthese)

 

Beispiele

Neuronale Netze sind die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen und werden in zahlreichen Branchen eingesetzt.

• Bilderkennung in autonomen Fahrzeugen
• Gesichtserkennung in Sicherheitsanwendungen
• Sprachsteuerung und -übersetzung in digitalen Assistenten
• Betrugserkennung im Finanzwesen durch Analyse von Transaktionsmustern
• Generierung realistischer Bilder oder Texte mit GANs

 

Vorteile

Neural Networks haben die Leistungsfähigkeit moderner KI entscheidend vorangebracht – insbesondere durch ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu generalisieren.

• Hervorragend geeignet für unstrukturierte Daten wie Bilder, Ton und Text
• Hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben wie Spracherkennung oder Bildanalyse
• Selbstlernend durch Trainingsdaten, auch bei nicht-linearen Zusammenhängen
• Skalierbar und anpassbar an viele Einsatzbereiche
• Grundlage für Deep Learning, das in vielen KI-Systemen eingesetzt wird

 

Nachteile

Trotz beeindruckender Leistungsfähigkeit bringen neuronale Netze auch Herausforderungen und Einschränkungen mit sich.

• Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen oft gering („Black Box“)
• Benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten
• Hoher Rechenaufwand, insbesondere bei tiefen Netzen
• Anfällig für Überanpassung (Overfitting) bei falscher Modellwahl
• Energieverbrauch und Umweltbelastung bei großem Rechenbedarf sind zunehmend kritisch

 

Fazit

Neuronale Netze sind eine Schlüsseltechnologie der modernen KI und bilden die Grundlage für viele Systeme, die heute im Alltag genutzt werden.
Gleichzeitig werfen sie neue Fragen in Bezug auf Transparenz, Energieeffizienz und ethische Verantwortung auf, die zunehmend kontrovers diskutiert werden.