Damit eine Künstliche Intelligenz Objekte erkennen und unterschieden kann, muss sie vorher „trainiert“ werden. Dieses sogenannte Convolutional Neural Network (CNN) besteht aus mehreren aufeinanderfolgenden Schichten, die während der Trainingsphase lernt, unterschiedliche Eigenschaften in einem Bild zu erkennen und diese Information in Folge an die nächste Schicht weiterzugeben. Während die ersten Schichten eher primitive Eigenschaften wie gerade Linien, Farben und Kurven erkennen, spezialisieren sich die nachfolgenden Schichten auf komplexere Formen.
In dieser Home-Delivery-Folge erfahren Sie wie das trainieren einer Künstlichen Intelligenz genau funktioniert und wie und warum die KI bei der Objekterkennung auch manchmal falsch liegt.
