در مهندسی و علوم کامپیوتر، شبکه‌های عصبی ابزاری قدرتمند برای حل مسائلی هستند که فرمول ریاضی مشخصی ندارند. هر شبکه از لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی تشکیل شده است. در فرآیند «آموزش»، شبکه با تنظیم وزن‌های بین نرون‌ها و استفاده از توابع فعال‌سازی (Activation Functions)، سعی می‌کند خطای بین خروجی خود و واقعیت را به حداقل برساند. مفاهیم کلیدی این حوزه شامل انتشار رو به جلو (Forward Propagation)، پس‌انتشار خطا (Backpropagation) و بهینه‌سازها (Optimizers) است. امروزه شبکه‌های عصبی پایه و اساس «یادگیری عمیق» (Deep Learning) هستند و در تشخیص تصویر، پردازش متن، پیش‌بینی دبی رودخانه‌ها در مهندسی آب، و کنترل سیستم‌های پیچیده کاربرد وسیعی دارند.
گارانتی بازگشت وجه 
کد تخفیف خرید 
درگاه آنلاین پرداخت 
نماد اعتماد الکترونیکی 