В учебном пособии рассматриваются пути повышения интеллектуальности вычислительных систем. Предлагается биологический аналог параллельной обработки информации на основе нейронов. Излагается теория интеллектуальных нейронных сетей в целях изучения процессов обучения, самообучения и самоорганизациии создания систем универсального искусственного интеллекта. Разрабатывается обобщенная модель нейрокомпьютера и производится классификация нейрокомпьютеров по типам обучения нейросети, архитектуре связей в виде процессоров цифровой обработки сигналов, заказных кристаллов, перепрограммируемых логических интегральных схем. .Особое внимание уделяется архитектуре и функциональным возможностям отечественн