Trenowanie sieci neuronowych to proces, w którym model uczy się rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie dostarczonych danych. Proces ten wymaga dużej mocy obliczeniowej i dużych zbiorów danych. Trenowanie może być nadzorowane (z etykietowanymi danymi) lub nienadzorowane (bez etykietowanych danych) i jest kluczowe dla osiągnięcia wysokiej skuteczności i dokładności w zadaniach AI.