Нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, являются краеугольным камнем современного искусственного интеллекта (ИИ). Они состоят из взаимосвязанных узлов, или нейронов, организованных в слои: входной, скрытые и выходной. Каждый нейрон получает входные сигналы, обрабатывает их и передает выходной сигнал следующим нейронам. Обучение нейронной сети происходит путем корректировки весов связей между нейронами на основе обучающих данных. Этот процесс позволяет сети распознавать закономерности, классифицировать данные и делать прогнозы. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, использует нейронные сети с большим количеством скрытых слоев для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и автономное вождение. Способность нейронных сетей к самообучению и адаптации делает их мощным инструментом для решения широкого спектра задач.