KI-ENNA - Ein Neuronales Netz zum Ausprobieren

KI-ENNA: (E)in (N)euronales (N)etz zum (A)usprobieren (KI-ENNA) ermöglicht einen intuitiven Einblick in die Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzwerken als Grundlage der Künstlichen Intelligenz mit der Möglichkeit der praxisnahen Anwendung als EdgeAI bzw. Embedded System.

Vermittelt werden u.a. die Architektur sowie die Parameter und Hyperparameter eines Deep-Learning-Modells mit bei Bedarf transparenten Einblicken in deren Programmierung über die Programmiersprache MicroPython. So kann die Funktionsweise von Aktivierungsfunktionen (Sigmoid, hyperbolische Tangentenfunktion, Rectified Linear Unit bzw. Leaky Rectified Linear Unit) sowie die Architektur von neuronalen Netzwerken (Neuronen, Layer) und deren mathematischen Grundlagen (Vektorisierung, Matrixtransponierung) eingesehen und manuell bearbeitet werden. Die grafische Benutzeroberfläche ermöglicht im Browser den niedrigschwelligen Zugang zu den zur Verfügung stehenden Beispieldatensätzen und bietet die Möglichkeit, eigene Daten zu verwenden. Ein GitHub-Repository ermöglicht den Transfer des neuronalen Netzwerks auf Microcontroller wie den Raspberry Pi Pico, z.B. zur Visualisierung des neuronalen Netzwerks über eine RGB-Matrix oder dessen Parameter und Hyperpatameter auf einem LCD-Display für das hardwarenahe Programmieren und somit einen Einblick in EdgeAI und Embedded Systems.

Für die Verwendung im Rahmen eines Workshops sollten die Teilnehmenden über Grundkenntnisse in der linearen Regression sowie in Matrizen verfügen.