공학분야 에서 언급되는 신경망은 당연히 인공 신경망을 의미한다. 즉, 경험적 지식을 저장하고 사용 가능하게 하는 대규모의 병렬 분산된 프로세서로 인간의 뇌 구조와 동일한 기능을 수행할 수 있도록 수리적인 알고리즘을 이용하여 구현한 모델링 방법이다.
(2) 신경세포와 인공신경세포의 비교
및 결정, 인간 전문가, 사회적 인지, 인지발달, 인지와 감정과의 관계, 인지와 문화, 인지의 신경생물학적 기초, 신경망 모형, 언어 의미론, 심리 철학적 문제, 컴퓨터 시각, 컴퓨터 언어 정보처리, 기계적 학습, 기계적 문제해결, 추론기계, 전문가 체계 등의 주제를 탐구한다.
(2) 응용 분야 영역 주제
신경망의 구성요소는 신경세포(neuron) 또는 처리소자(processing element) 와 연결강도(connection weight) 그리고 학습규칙(learing rule)로 되어 있다. 뉴런(neuron)이란 인간의 뇌를 포함한 신경들을 구성하는 최소단위이다. 뉴런과 뉴런을 연결하는 과정에서 관여하는 물질을 synapse라고 부른다. PE(processing element)는 뇌
기술'을 지칭하는 용어이다. 자연 언어 처리(natural language processing) 분야, 전문가 시스템 (expert system) 분야 등에서 각광을 받고 있으며 인간의 음성과 얼굴을 인식한다든지, 수학의 이론증명, 최근에는 뇌를 본 딴 신경망으로 구성된 네트워크의 발명 등 이제까지 고전적인 처리 방식으로 해낼 수 없었던
시스템의 학습모듈은 데이터베이스 또는 조직 파일에, 사실에 바탕을 둔 데이터의 사용 가능함으로부터, 데이터베이스 또는 조직의 파일의 패턴과 룰을 취급할 수 있다.
문제 해결 지식의 발견의 시도는 오래 전에 출발한 컴퓨터세대의 발생으로부터 만들어 진다. 고려할 점은: 복귀 또는 예측과 같