Навчальна дисципліна призначена для ознайомлення студентів з основними теоретичними та практичними аспектами теорії штучного інтелекту, знайомства з поняттями нейромережі та системи підтримки прийняття рішень.   В курсі розглядаються моделі і методи розпізнавання образів та класифікації, моделі і алгоритми навчання та самонавчання. 

Мета вивчення навчальної дисципліни – формування у здобувачів вищої освіти комплексу знань, умінь та навичок використання методів та систем штучного для їх застосування в професійній діяльності, опанування студентами теоретичних основ і набуття практичних навиків в галузі сучасних нейромережевих та нейрокомп'ютерних технологій; набуття навичок практичної роботи з програмними засобами для моделювання нейромереж; використання нейромережевих технологiй та програмних продуктів для вирішення прикладних задач розпізнавання, групування, класифікації, оцінювання та прогнозування стану складних об'єктiв та процесів, розвиток загальних і професійних компетентностей з питань розвитку сучасних наукових концепцій та прогресивних методів штучного інтелекту, згорткових мереж глибокого навчання. 

Ознайомлення студентів з елементами теорії розпізнавання образів, сучасними методами розпізнавання та їх класифікації, зокрема статистичними методами, алгебраїчними методами, лінгвістичними та структурними методами. Дослідження проблеми розпізнавання образів без вчителя та задачі і методи кластер-аналізу, побудови та використання нейронних мереж. Застосування сучасних методів та алгоритмів навчання нейронних мереж для прогнозування у сфері економіки. Ознайомлення з сучасними  еволюційними методами та алгоритмами побудови систем штучного інтелекту.