Cílem skripta je seznámit čtenáře s funkcí a způsobem učení základních modelů umělých neuronových sítí pracujících v diskrétním čase, takových jako asociativní paměti, spojitá Hopfieldova optimalizační síť, Kohonenova mapa, vstřícné šíření vah, funkce radiální báze, perceptron či vícevrstvý perceptron. Po obecné definici umělé neuronové sítě a souvisejících pojmů jsou uvedeny matematické rozbory jednotlivých modelů, aplikovatelných na úlohy filtrace šumu, shlukové analýzy, klasifikace a rozpoznávání, predikce, komprese a kryptování. V rámci dodatků skripta jsou uvedeny i dva příklady umělé neuronové sítě pracující ve spojitém čase. Zdroj anotace: OKCZ - ANOTACE Z WEBU