Neural Netzwerke sind künstliche Systeme, die nach dem Prinzip des menschlichen Gehirns arbeiten, um Muster in Daten zu erkennen. Sie bestehen aus Schichten von künstlichen Neuronen, die Eingabewerte mit Gewichten versehen, eine Bias-Komponente hinzufügen und durch eine Aktivierungsfunktion schicken, um Ausgaben zu erzeugen. Die grundlegende Idee ist, dass jedes Neuron eine kleine Entscheidung trifft, und gemeinsam die gesamte Schicht eine komplexe Entscheidung trifft – ähnlich wie eine Familie, die über die Qualität eines Essens abstimmt, wobei jeder Mitglied unterschiedlich viel Einfluss hat. Die Neuronen sind in Schichten angeordnet: Eingabeschicht, eine oder mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht. Bei einem Forward Pass fließt die Information von Schicht zu Schicht, wobei jede Schicht ihre eigenen gewichteten Kombinationen berechnet. Die Ausgabe wird mit der tatsächlichen Zielgröße verglichen, um den Fehler mittels einer Verlustfunktion zu messen. Anschließend erfolgt der Backpropagation-Algorithmus: Der Fehler wird rückwärts durch das Netzwerk propagiert, um die Gewichte und Bias-Werte zu aktualisieren, sodass die Vorhersage im nächsten Durchlauf genauer wird. Aktivierungsfunktionen wie ReLU oder Softmax entscheiden, ob ein Neuron „feuert“ und wie stark. Ein anschauliches Beispiel ist die Vorhersage von Hauspreisen: Rohdaten wie Anzahl Zimmer, Wohnfläche oder Lage werden in der versteckten Schicht zu abstrakten Merkmalen wie „Gesamtbewertung der Wohnqualität“ oder „Aktualität des Gebäudes“ kombiniert – ohne dass der Nutzer diese Merkmale explizit definiert. Das Netzwerk lernt selbst, welche Kombinationen wichtig sind. Dies wird durch die vollständige Verbindung jedes Neurons mit jedem Neuron der nächsten Schicht ermöglicht, sodass das Modell unzählige mögliche Muster ausprobiert. Im praktischen Teil wird ein einfaches neuronales Netzwerk mit TensorFlow gebaut, um Ziffern aus dem MNIST-Datensatz zu klassifizieren – 28×28-Bilder von Handschriften-Ziffern von 0 bis 9. Zunächst werden die Bilddaten normalisiert (Werte von 0–255 auf 0–1 skaliert), um das Lernen zu beschleunigen. Die Labels werden in One-Hot-Codierung umgewandelt, sodass jede Ziffer als Vektor dargestellt wird. Der Modellbau erfolgt mit einer Sequenz von Schichten: Eine Flatten-Schicht wandelt das 2D-Bild in eine 1D-Sequenz um, eine Dense-Schicht mit 128 Neuronen und ReLU-Aktivierung verarbeitet die Informationen, und eine letzte Schicht mit 10 Neuronen und Softmax-Aktivierung gibt die Wahrscheinlichkeit für jede Ziffer aus. Das Modell wird mit dem Adam-Optimierer und der Kategorischen Kreuzentropie als Verlustfunktion kompiliert und über fünf Epochen trainiert. Nach der Evaluation erreicht es eine Genauigkeit von über 98 % auf den Testdaten. Vorhersagen für einzelne Bilder zeigen, dass das Netzwerk die Ziffern korrekt identifiziert. Industrieexperten betonen, dass selbst einfache Netzwerke wie dieses die Macht des maschinellen Lernens demonstrieren: Sie lernen aus Rohdaten ohne explizite Programmierung. Unternehmen wie Google, Meta und NVIDIA nutzen diese Technologie für Sprachverarbeitung, Bilderkennung und autonome Systeme. TensorFlow, die zugrundeliegende Plattform, ist eine der führenden Open-Source-Bibliotheken im Bereich Deep Learning und ermöglicht sowohl Forschung als auch industrielle Anwendungen. Die Fähigkeit, komplexe Muster zu erkennen, macht neuronale Netze unverzichtbar für moderne KI-Anwendungen – von Gesichtserkennung bis zu medizinischer Diagnostik.