Binarisierte neuronale Netze (BNNs) ermöglichen den effizienten Einsatz von KI-Algorithmen auf ressourcenbegrenzter Hardware wie Microcontrollern oder FPGAs. Durch die Reduktion der Gewichte und Aktivierungen auf binäre Werte (+1/-1) lassen sich Rechenoperationen stark vereinfachen, was zu einer deutlichen Reduzierung von Speicherbedarf, Rechenzeit und Energieverbrauch führt. Dies macht BNNs besonders attraktiv für Echtzeitanwendungen in eingebetteten Systemen, z. B. in der Bildverarbeitung, Robotik oder Sensorik.In diesem Proseminar sollen aktuelle Forschungsergebnisse zu BNNs recherchiert, analysiert und zusammengefasst werden. Ziel ist es, einen Überblick über Grundlagen, Trainingsmethoden, Hardware-Implementierungen und Anwendungsbeispiele zu erarbeiten.