Рассмотрены различные разделы теории искусственных нейронных сетей на примерах решения задач классификации, кластеризации, прогноза, аппроксимации. Исследованы такие типы сетей, как персептрон с правилом обучения Видроу – Хоффа, многослойные с обратным распространением ошибки, сети c радиальными базисными функциями, Хопфилда, двунаправленной ассоциативной памяти (Коско, BAM), Кохонена. Для студентов МГТУ им. Н. Э. Баумана, обучающихся по специальностям «Информационная безопасность» и «Информационная безопасность автоматизированных систем», а также для студентов и аспирантов других специальностей, интересующихся современными методами искусственного интеллекта на основе искусственных нейронных сетей.