KI-Grundlagen

Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist ein KI-Modell, das — inspiriert vom menschlichen Gehirn — aus miteinander verbundenen Schichten künstlicher Neuronen besteht. Jedes Neuron verarbeitet Eingaben, wendet Gewichtungen an und gibt ein Ergebnis weiter. Durch Training auf Daten lernen diese Netzwerke, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Warum ist das relevant?

Neuronale Netzwerke sind die technische Basis hinter praktisch allen modernen KI-Anwendungen — von der Bilderkennung in der Qualitätskontrolle bis zur Textverarbeitung im Kundensupport. Entscheider müssen die Details nicht verstehen, aber wissen: Je mehr qualitativ hochwertige Daten verfügbar sind, desto besser arbeiten diese Systeme.

So setzt IJONIS das ein

Wir setzen auf vortrainierte neuronale Netzwerke (Foundation Models) und passen sie an Ihren Anwendungsfall an — statt teure Modelle von Grund auf zu trainieren. Für spezialisierte Aufgaben wie Anomalieerkennung oder Bildklassifikation nutzen wir leichtgewichtige Architekturen, die auch auf Edge-Hardware laufen.

Häufige Fragen

Braucht mein Unternehmen ein eigenes neuronales Netzwerk?

In den allermeisten Fällen nein. Vortrainierte Modelle (Foundation Models) decken 90 % der Anwendungsfälle ab und müssen nur noch per Fine-Tuning oder RAG angepasst werden. Ein eigenes Netzwerk von Grund auf zu trainieren ist nur bei sehr spezifischen, datenreichen Szenarien sinnvoll.

Wie viele Daten braucht ein neuronales Netzwerk?

Das variiert stark. Ein LLM wird auf Milliarden von Texten trainiert, aber dank Transfer Learning und Fine-Tuning reichen für Ihre Anpassung oft wenige hundert Beispiele. Entscheidend ist die Datenqualität: saubere, repräsentative Daten schlagen riesige, verrauschte Datensätze.

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