Programiranje neuronske mreže je prilično komplicirano i može koristiti različite programske jezike i hardver kako bi se postigla stvaranje umjetne neuronske mreže (ANN). Općenito, međutim, ova vrsta programiranja započinje uspostavom parametara koji se mogu koristiti za opisivanje objekata i zatim odvajanje tih objekata u kategorije. Različite vrste ulaza mogu se zatim unijeti u ovaj sustav kako bi se omogućilo programu da analizira ulazne parametre i ispusti naznaku kako bi se ulaz trebao kategorizirati. Programiranje neuronske mreže obično ponavlja ovaj proces više puta kako bi omogućilo mreži da “nauči” točne i netočne odgovore za različite ulazne podatke.
Neuronska mreža je velika mreža sastavljena od pojedinačnih dijelova, koji se nazivaju neuroni u ljudskom mozgu, a često ih oponašaju oni koji rade na umjetnoj inteligenciji (AI). Programiranje neuronske mreže obično se koristi za stvaranje umjetnih neuronskih mreža koje oponašaju funkcije ljudskog mozga za rješavanje problema i kategorizaciju različitih objekata. Ovo programiranje može koristiti različite jezike i sintakse, ovisno o preferencijama programera i općoj namjeni ANN-a koji se dizajnira. I hardver i softver koriste se u programiranju neuronskih mreža, s pojedinačnim sklopovima koji se često koriste za oponašanje zasebnih neurona koji se nalaze u biološkim neuronskim mrežama.
Programiranje neuronske mreže može započeti stvaranjem mreže i raznih parametara koji se koriste u identifikaciji različitih objekata. Ulaz se dovodi u neuronsku mrežu i programu je dopušteno analizirati ovaj ulaz kako bi odredio različite identifikatore koji se koriste u kategorizaciji primljenog ulaza. Netko bi mogao unijeti različite parametre o vrstama pasa, na primjer, kao što su veliki i mali, rep ili bez repa, krzneni ili bez dlake. Programiranje neuronske mreže tada uključuje neuronsku mrežu koja analizira pojedinačne parametre kako bi identificirala određenu vrstu psa koji se identificira.
Ako mreža identificira parametre uključujući veliki, rep i krzneni, na primjer, onda može zaključiti da je unos namijenjen identificiranju njemačkog ovčara. Ako bi ista informacija prouzročila mrežu da identificira Chihuahuu, tada bi analiza bila netočna, a neuronska mreža bi iz pogreške “učila” kako bi ispravno identificirala psa u budućnosti. Ovo je, naravno, jednostavan primjer kako funkcionira programiranje neuronske mreže, a stvarni proces obično uključuje stotine ili tisuće parametara i brojne provjere mreže. Kroz ovaj proces, mreža uspostavlja sredstva za ispravnu identifikaciju ulaza u budućnosti, dopuštajući programiranju neuronske mreže za stvaranje AI sustava koji učinkovito uče iz pogrešaka i prilagođavaju se novim podacima.