A tárgy célja, hogy megismertesse a hallgatókkal a "neurális" számítási paradigmát, annak fejlődését a klasszikus perceptrontól kiindulva a többrétegű perceptronon át a manapság egyre népszerűbb és egyre nagyobb sikereket elérő mély (deep) hálókig. A tárgy bemutatja a mesterséges neurális hálózatok elméleti alapjait, felépítésüket, bemutatja a tanulás szerepét, és áttekinti a legfontosabb tanulási algoritmusokat - beleértve a mély tanulás (deep learning) legújabb eredményeit is. A tárgy részletesen foglalkozik a neurális hálózatok alkalmazási lehetőségeivel, és összefoglalja ezen hálózatok hatékony megvalósítási (hardver és szoftver) lehetőségeit. Áttekinti a mély hálók megvalósítását segítő keretrendszereket, elsősorban a TensorFlow rendszert.