Ein interaktiver Lernpfad

Affine Neuronen.

Level 81 · Neuronale Netze. Berechne die Voraktivierung eines Neurons. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Level 81 / 100

Affine Neuronen

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Die Idee

Berechne die Voraktivierung eines Neurons.

z = w·x + b

Wichtig: Das Bias wird einmal pro Ausgang addiert.

Warum für AI? Lokale Rechenregeln ergeben gemeinsam ein trainierbares neuronales Netz.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

Neuron w=[3, -1], x=[2, 1], Bias=1. Berechne z.

1. Bilde w·x und addiere den Bias.
2. Ergebnis = 6. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 6.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

Video herunterladen ↗

Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

Neuron w=[3, -1], x=[2, 1], Bias=1. Berechne z.

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Alle 20 Aufgaben dieses Levels lesen

Neuron w=[3, -1], x=[2, 1], Bias=1. Berechne z.
Neuron w=[4, -1], x=[2, 2], Bias=1. Berechne z.
Neuron w=[5, -1], x=[2, 3], Bias=1. Berechne z.
Neuron w=[6, -1], x=[2, 4], Bias=1. Berechne z.
Neuron w=[7, -2], x=[3, 5], Bias=2. Berechne z.
Neuron w=[8, -2], x=[3, 6], Bias=2. Berechne z.
Neuron w=[10, -2], x=[3, 7], Bias=2. Berechne z.
Neuron w=[11, -2], x=[4, 8], Bias=2. Berechne z.
Neuron w=[13, -3], x=[4, 9], Bias=3. Berechne z.
Neuron w=[14, -3], x=[4, 10], Bias=3. Berechne z.
Neuron w=[16, -3], x=[5, 11], Bias=3. Berechne z.
Neuron w=[17, -3], x=[5, 12], Bias=3. Berechne z.
Neuron w=[19, -4], x=[5, 13], Bias=4. Berechne z.
Neuron w=[20, -4], x=[6, 14], Bias=4. Berechne z.
Neuron w=[22, -4], x=[6, 15], Bias=4. Berechne z.
Neuron w=[23, -4], x=[6, 16], Bias=4. Berechne z.
Neuron w=[25, -5], x=[7, 17], Bias=5. Berechne z.
Neuron w=[26, -5], x=[7, 18], Bias=5. Berechne z.
Neuron w=[28, -5], x=[7, 19], Bias=5. Berechne z.
Neuron w=[29, -5], x=[8, 20], Bias=5. Berechne z.

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.