In diesem Video fokussieren wir uns auf neuronale Netzwerke. Zum Einstieg wiederholen wir kurz, warum künstliche von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert sind. Wir schauen uns an, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet. Lernziele: Du nennst Gemeinsamkeiten und Unterschiede von biologischen und künstlichen neuronalen Netzwerken Du beschreibst die Berechnung des Wertes eines Neurons in einem Hidden Layer aus dem vorhergehenden Layer (mit den Begriffen "Weight", "Bias" und "Aktivierungsfunktion") und führst sie durch Du erläuterst die Funktionsweise der ReLU-Aktivierungsfunktion