DEF.: Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine spezielle Art von künstlichem neuronalen Netzwerk, das in der Bild- und Videoerkennung, Bildklassifizierung, medizinischen Bildanalyse und in vielen anderen Bereichen der automatischen Bildverarbeitung eingesetzt wird. Der Kern dieses Netzwerks besteht aus einer Operation namens Faltung (engl. convolution), die darauf ausgelegt ist, Muster wie Kanten, Farben und Texturen in den Bilddaten zu erkennen. CNNs imitieren dabei die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn visuelle Eindrücke verarbeitet, indem sie hierarchische Muster lernen: von einfachen zu komplexen Strukturen.

Beispiel: Ein einfaches Beispiel für die Anwendung eines CNN könnte die Erkennung von Gesichtern auf Fotos sein. Ein CNN wird mit vielen Bildern trainiert, die Gesichter in verschiedenen Winkeln, Größen und Beleuchtungsverhältnissen zeigen. Das Netzwerk lernt dabei eigenständig, die charakteristischen Merkmale von Gesichtern zu identifizieren, wie Augen, Nase, Mund und die allgemeine Form. Nach dem Training kann das CNN neue Bilder analysieren und mit hoher Genauigkeit bestimmen, ob und wo Gesichter darauf zu sehen sind.

Vorteile:

• Automatische Merkmalsextraktion: CNNs sind in der Lage, selbstständig wichtige Merkmale aus den Trainingsdaten zu extrahieren, ohne dass menschliche Eingriffe notwendig sind.
• Robustheit gegenüber Variationen: Sie können Objekte erkennen, auch wenn diese gedreht, vergrößert oder verschoben sind.
• Effizienz bei großen Bilddatensätzen: Durch die Verwendung von Faltungsoperationen reduzieren CNNs die Anzahl der zu verarbeitenden Parameter erheblich, was sie besonders effizient für die Verarbeitung großer Bilddaten macht.
• Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit: CNNs haben die Fähigkeit, komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was zu einer hohen Erkennungsgenauigkeit führt.

Zusammenfassung: Convolutional Neural Networks revolutionieren die Art und Weise, wie Maschinen visuelle Informationen verstehen und verarbeiten. Durch ihre Fähigkeit, aus Daten zu lernen und automatisch Merkmale zu extrahieren, bieten sie eine robuste Lösung für zahlreiche Anwendungen in der Bild- und Videoverarbeitung. Ihre Effizienz und Genauigkeit machen sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen KI-Technologie.