Neurale Netze sind rechnerische Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen Knoten, die als Neuronen bezeichnet werden. Diese Neuronen verarbeiten Informationen, indem sie Eingabedaten empfangen, sie gewichten und dann eine Ausgabe erzeugen. Neurale Netze werden häufig in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Die Struktur eines Neuralen Netzes umfasst typischerweise mehrere Schichten: eine Eingabeschicht, eine oder mehrere verborgene Schichten und eine Ausgabeschicht. Jedes Neuron in einer Schicht ist mit Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Durch das Training mit großen Datenmengen lernen diese Netze, komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung zu bewältigen.