Pemrograman jaringan saraf tiruan cukup rumit dan dapat menggunakan bahasa pemrograman dan perangkat keras yang berbeda untuk menyelesaikan pembuatan jaringan saraf tiruan (JST). Namun, secara umum, jenis pemrograman ini dimulai dengan penetapan parameter yang dapat digunakan untuk menggambarkan objek dan kemudian memisahkan objek tersebut ke dalam kategori. Berbagai jenis input kemudian dapat dimasukkan ke dalam sistem ini untuk memungkinkan program menganalisis parameter yang masuk dan output yang menunjukkan bagaimana input harus dikategorikan. Pemrograman jaringan saraf biasanya mengulangi proses ini berkali-kali untuk memungkinkan jaringan “mempelajari” jawaban yang benar dan salah untuk input yang berbeda.
Jaringan saraf adalah jaringan besar yang terdiri dari bagian-bagian individu, disebut sebagai neuron di otak manusia, sering ditiru oleh mereka yang bekerja pada kecerdasan buatan (AI). Pemrograman jaringan saraf biasanya digunakan untuk membuat jaringan saraf tiruan yang meniru fungsi otak manusia untuk pemecahan masalah dan kategorisasi objek yang berbeda. Pemrograman ini dapat menggunakan bahasa dan sintaks yang berbeda, tergantung pada preferensi programmer dan tujuan keseluruhan dari JST yang dirancang. Baik perangkat keras dan perangkat lunak digunakan dalam pemrograman jaringan saraf, dengan sirkuit individu sering digunakan untuk meniru neuron terpisah yang ditemukan dalam jaringan saraf biologis.
Pemrograman jaringan saraf dapat dimulai dengan pembuatan jaringan dan berbagai parameter yang digunakan dalam mengidentifikasi objek yang berbeda. Masukan dimasukkan ke dalam jaringan saraf dan program diperbolehkan untuk menganalisis masukan ini untuk menentukan berbagai pengidentifikasi yang digunakan dalam mengkategorikan masukan yang diterima. Seseorang mungkin memasukkan parameter yang berbeda tentang jenis anjing, misalnya, seperti besar dan kecil, berekor atau tidak berekor, dan berbulu atau tidak berbulu. Pemrograman jaringan saraf kemudian melibatkan jaringan saraf yang menganalisis parameter individu untuk mengidentifikasi jenis anjing tertentu yang sedang diidentifikasi.
Jika jaringan mengidentifikasi parameter termasuk besar, ekor, dan berbulu, misalnya, maka mungkin menyimpulkan input dimaksudkan untuk mengidentifikasi gembala Jerman. Jika informasi yang sama menyebabkan jaringan mengidentifikasi Chihuahua, maka analisisnya akan salah, dan jaringan saraf akan “belajar” dari kesalahan untuk mengidentifikasi anjing dengan benar di masa depan. Ini, tentu saja, merupakan contoh sederhana tentang cara kerja pemrograman jaringan saraf dan proses sebenarnya biasanya melibatkan ratusan atau ribuan parameter dan banyak pemeriksaan oleh jaringan. Melalui proses ini, jaringan menetapkan sarana untuk mengidentifikasi input dengan benar di masa depan, memungkinkan pemrograman jaringan saraf untuk membuat sistem AI yang secara efektif belajar dari kesalahan dan beradaptasi dengan data baru.