ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模倣したコンピューターの学習モデルです。多層のノード（ニューロン）を接続する構造を使い、入力データを処理して情報を抽出します。各ノードは入力データに対して重み付けされ、活性化関数と呼ぶ処理を実施して結果を出力します。
ニューラルネットワークは、その層のつながり方によってタイプが異なります。例えば、入力層、隠れ層、出力層から構成される多層パーセプトロン（MLP）は、もっとも基本的な形態の1つです。このほか、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）など、特定の問題やデータ構造に対応したさまざまものがあります。
ニューラルネットワークの学習は、教師あり学習の一種であるバックプロパゲーションと呼ぶ手法を使用します。この手法では、モデルが予測した結果と正解ラベルの誤差を測定し、その誤差を最小化するように各層の重みを調整します。この過程を繰り返すことで、ニューラルネットワークはデータからパターンを学習し、予測や分類などのタスクを遂行する能力を獲得します。
ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、自然言語処理などのさまざまな分野で革新的な成果を上げています。その柔軟性と効率性から、現在のAIの主要な技術の1つと見なされています。
