Rețeaua neuronală este un model computațional inspirat de structura și funcționarea creierului uman, utilizat în inteligența artificială pentru a învăța tipare, relații și funcții complexe din date. Este alcătuită din straturi de „neuroni artificiali” interconectați, care procesează informațiile prin ponderi ajustabile și funcții de activare. Aceste straturi includ de obicei un strat de intrare, unul sau mai multe straturi ascunse și un strat de ieșire.
Rețelele neuronale sunt folosite într-o gamă largă de aplicații, precum recunoaștere vocală, viziune computerizată, traducere automată, generare de text și predicții financiare. Tipuri avansate, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN) și rețelele neuronale recurente (RNN), sunt specializate pentru sarcini precum procesarea imaginilor sau a secvențelor temporale. Puterea acestor rețele constă în capacitatea lor de a învăța direct din date, fără a necesita reguli explicite programate.
