Przedstawiono zasadnicze cechy sztucznych sieci neuronowych, metody ich budowy, optymalizacji i uczenia, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmu propagacji wstecznej błędu Podano wyniki zastosowania sztucznej sieci neuronowej do modelowania wybranej wartości