Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht zuletzt dank ChatGPT in aller Munde. Die Fähigkeiten, die KI entwickelt hat, gehen selbstverständlich über kleine Schwätzchen mit einem Chatbot hinaus – beispielsweise lassen sich mit ihrer Hilfe akustische Sprachsignale verarbeiten, autonomes Fahren funktioniert erst durch sie. Für einige Anwendungen ebenso wie für das Generieren von KI-Modellen sind Rechner mit leistungsstarken Prozessoren, viel Speicherplatz und ausreichend RAM nötig. Kleincomputer wie der Raspberry Pi profitieren dagegen eher von vorgefertigten Methoden und Anwendungen, in denen KI dazu dient, sie in der Praxis einzusetzen.
Die Grundlage der Prozesse bildet das maschinelle Lernen (ML), das auf selbstadaptiven Algorithmen beruht, die mithilfe von Referenzdaten Informationen verarbeiten. Deep Learning als Teilbereich nutzt dabei künstliche neuronale Netze, die aus mehreren hierarchischen Verarbeitungsschichten bestehen. Die Neuronen des Netzes sind vielfältig untereinander verbunden, wobei die einzelnen Schichten die erhaltenen Referenzdaten zunehmend abstrahieren. Am Ende
