Informatik KI – Neuronale Netze und Aktivierungen
Neuronale Netze bilden das Fundament moderner KI. Diese Karten decken Architektur, Forward- und Backward-Pass sowie die wichtigsten Aktivierungsfunktionen ab. Nach dem Lernen verstehst du, wie Gradienten fließen und warum Aktivierungen Nichtlinearität erzeugen.
Lernziele
Was du in dieser Lektion lernst
- Was ist ein künstliches Neuron mathematisch?
- Welche drei Schicht-Typen hat ein Standard-Feedforward-Netz?
- Was passiert beim Forward Pass?
- Wozu dient die Aktivierungsfunktion im Neuron?
Lerntipp
Zeichne den Computational Graph eines kleinen Netzes (2 Layer) und leite die Gradienten manuell her – das festigt Backpropagation und Kettenregel dauerhaft.
Hinweis: Der Inhalt dieser Seite wurde mit einem KI-Modell erzeugt und nicht von Fachmenschen geprüft. Nutze die Karten als Lernhilfe und gleiche medizinische oder rechtliche Aussagen mit deinen Unterlagen ab.
Karteikarten
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Häufige Fragen
Die wichtigsten Fragen zu Informatik KI – Neuronale Netze und Aktivierungen
- Was ist ein künstliches Neuron mathematisch?
- Eine Funktion, die gewichtete Eingaben summiert, einen Bias addiert und das Ergebnis durch eine nichtlineare Aktivierungsfunktion schickt.
- Welche drei Schicht-Typen hat ein Standard-Feedforward-Netz?
- Input-Layer (Eingaben), Hidden-Layer(s) (versteckte Schichten), Output-Layer (Vorhersagen).
- Was passiert beim Forward Pass?
- Eingaben werden schichtweise durch Gewichte, Bias und Aktivierungen propagiert bis zur Ausgabe – ohne Parameteraktualisierung.
- Wozu dient die Aktivierungsfunktion im Neuron?
- Sie führt Nichtlinearität ein, damit das Netz komplexe Funktionen approximieren kann; ohne sie bliebe das Modell linear.
- Wie lautet die ReLU-Funktion und ihre Ableitung?
- ReLU(x) = max(0, x); Ableitung: 1 für x > 0, sonst 0 (subgradient at 0).
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