<b>Was ist Neuromorphic Engineering?</b><br />Neuromorphic Computing und Neuromorphic Engineering sind beide Begriffe, die sich auf dasselbe beziehen: die Verwendung von Very-Large-Scale-Integration-Systemen (VLSI). Integrieren Sie elektrische analoge Schaltungen, um neurobiologische Strukturen zu simulieren, die im Nervensystem zu finden sind. Jedes elektronische Ger&auml;t, das Berechnungen mit Hilfe von k&uuml;nstlichen Neuronen durchf&uuml;hrt, die als physische Strukturen implementiert sind, wird als neuromorpher Computer oder Chip bezeichnet. In letzter Zeit wurde das Wort &quot;neuromorph&quot; verwendet, um sich auf analoge, digitale, analoge/digitale Mischmodus-VLSI- und Softwaresysteme zu beziehen, die Modelle von Gehirnsystemen verk&ouml;rpern. Diese Verwendung des Begriffs ist h&auml;ufiger geworden. Um die Implementierung des neuromorphen Rechnens auf Hardwareebene zu verwirklichen, sind Memristoren auf Oxidbasis, spintronische Speicher, Schwellenwertschalter und Transistoren einige der Komponenten, die verwendet werden k&ouml;nnen. Das Training softwarebasierter neuromorpher Systeme von spikenden neuronalen Netzen kann durch die Verwendung von Fehler-Backpropagation erreicht werden, beispielsweise durch die Verwendung von Python-basierten Frameworks wie snnTorch, oder durch die Verwendung kanonischer Lernregeln aus der biologischen Lernliteratur, beispielsweise durch die Verwendung von BindsNet.<br /><b>Wie Sie davon profitieren</b><br />(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:<br />Kapitel 1: Neuromorphic Engineering<br />Kapitel 2: K&uuml;nstliches Neuron<br />Kapitel 3: Bio-inspiriertes Computing<br />Kapitel 4: Steve Furber<br />Kapitel 5: Carver Mead<br />Kapitel 6: Rekurrentes neurales Netzwerk<br />Kapitel 7: Neurales Netzwerk<br />Kapitel 8: Wetware-Computer<br />Kapitel 9 : Computational Neurogenetic Modeling<br />Kapitel 10: Spiking Neural Network<br />Kapitel 11: Neurorobotik<br />Kapitel 12: Misha Mahowald<br />Kapitel 13: Memristor<br />Kapitel 14: Physikalisches neuronales Netzwerk<br />Kapitel 15: NEIN MFET<br />Kapitel 16: Massimiliano Versace<br />Kapitel 17: Kwabena Boahen<br />Kapitel 18: SpiNNaker<br />Kapitel 19: Kognitiver Computer<br />Kapitel 20: Glossar der k&uuml;nstlichen Intelligenz<br />Kapitel 21: Hai Li<br />(II) Beantwortung der &ouml;ffentlichen Top-Fragen zum Thema Neuromorphic Engineering.<br />(III) Beispiele aus der Praxis f&uuml;r den Einsatz von Neuromorphic Engineering in vielen Bereichen.<br />(IV) 17 Anh&auml;nge, um kurz 266 neue Technologien in jeder Branche zu erkl&auml;ren, um ein umfassendes 360-Grad-Verst&auml;ndnis von Neuromorphic Engineering zu erhalten. Technologien.<br /><b>An wen richtet sich dieses Buch?</b><br />Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die &uuml;ber grundlegende Kenntnisse oder Informationen hinausgehen m&ouml;chten f&uuml;r jede Art von neuromorphem Engineering.