(1)人工神经网络模型的研究
人工神经网络模型的研究包括：神经网络原型研究，即大脑神经网络的生理结构、思维机制；对神经元生物特性的人工模拟（如时空特性、不应期、电化学性质等）；神经网络计算模型与学习算法；利用物理学的方法进行单元间相互作用理论的研究（如联想记忆模型等）。
(2)神经网络基本理论研究
神经网络基本理论研究包括：神经网络非线性特性理论的研究（如自组织性、自适应性等）；神经网络基本性能的定量分析方法(如稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性、动力学复杂性等）；神经网络计算能力与信息存储容量理论的研究，以及结合认知科学的研究，探索包括感知、思考、记忆和语言等的脑信息处理模型。
(3)神经网络智能信息处理系统的应用
在认知与人工智能方面，包括模式识别、计算机视觉与听觉、特征提取、语音识别、语言翻译、联想记忆、逻辑推理、知识工程、专家系统、故障诊断和智能机器人等。在优化与控制方面，包括优化求解、决策与管理、系统辨识、鲁棒性控制、自适应控制、并行控制、分布控制和智能控制等。在处理方面，包括自适应信号处理（自适应滤波、时间序列预测、谱估计、消噪、检测、阵列处理)和非线性信号处理(非线性滤波、非线性预测、非线性谱估计、非线性编码、中值处理）。在传感器信息处理方面，包括模式预处理变换、信息集成、多传感器数据融合。
人工神经网络擅长解决两类同题：一类是对大量数据进行分类，并且只有较少的几种情况；另一类是必须学习一个复杂的非线性映射。
(4)神经网络的软件模拟和硬件实现
在通用计算机、专用计算机或者并行计算机上进行软件模拟，或由专用数字信号处理芯片构成神经网络仿真器。由模拟集成电路、数字集成电路或者光器件在硬件上实现神经芯片。软件模拟的优点是网络的规模可以较大，适合于用来验证新的模型和复杂的网络特性。
硬件实现的优点是处理速度快，但由于受器件物理因素的限制，根据目前的工艺条件，网络规模不可能做得太大。仅几千个神经元，但代表了未来的发展方向，因此受到人们的特别重视。
神经网络计算机的实现包括计算机仿真系统。专用神经网络并行计算机系统，例如，数字、模拟、数-模混合和光电互连等。人工神经网络的光学实现和生物实现等。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：
什么是神经网络，深度神经网络怎么分类的，主要是做什么的？
http://www.duozhishidai.com/article-1174-1.html
人工神经网络的架构，主要由哪几部分组成？
http://www.duozhishidai.com/article-1158-1.html
人工神经网络是什么，人工神经网络的的优点有哪些？
http://www.duozhishidai.com/article-1157-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
