Diese strukturierte Artikelserie führt Schritt für Schritt in die Konzepte des Deep Learning ein - von künstlichen Neuronen über Perceptrons bis hin zu komplexen neuronalen Netzwerken und dem Backpropagation-Algorithmus.
Grundlagen tiefer neuronaler Netze – von Transformer-Architektur über Foundation Models bis hin zu emergenten Fähigkeiten.
Das Perceptron. Aufbau, Funktionsweise und Lernregel der kleinsten Einheit neuronaler Netze einfach erklärt.
Wie der Backpropagation-Algorithmus neuronale Netze trainiert – Kettenregel, Gradientenabstieg und moderne Optimierer erklärt.