Künstliche Neuronale Netze
Künstliche Neuronale Netze / Artificial Neureal Networks => Künstliche Neuronale Netze oder auch kurz: Neuronale Netze sind Rechenmodelle für die Informationsverarbeitung in Anlehnung an die neuronale Struktur des menschlichen Gehirns. Lernfähigkeit und Parallelität der Informationsverarbeitung zählen dabei zu wichtigen Merkmalen. Sie bestehen aus einer Menge von Knoten, die über wichtbare Verbindungen miteinander verbunden sind. Sie entstanden in dem Bestreben, biologische Intelligenz zu verstehen, zu simulieren und für praktische Zwecke zu nutzen. Ihre Entstehungsgeschichte reicht in die 1940er-Jahre zurück. Heutige Anwendungsgebiete sind: Mustererkennung [Handschriftenerkennung, Spracherkennung, Bildinterpretationen im Rahmen von Qualitätskontrollen u. a. Anwendungen], Klassifizierung von Daten, Funktionsapproximation usw.