U ovome završnom radu prezentirane su tehnike izrade i mogućnosti modela na bazi neuronskih mreža, izrađen pomoću MATLAB softverskog paketa. Za izradu modela koristiti će se Neural Network Toolbox alatni paket koji omogućuje kreiranje i manipulaciju nad umjetnim neuronskim mrežama pomoću grafičkog sučelja ili naredbama pomoću komadnog prozora. Rad je podijeljen na dva dijela. Prvi dio se bavi općenitim informacijama o neuronskom računarstvu. Pruža se kratak uvod u povijest neuronskih mreža, ciljeve i postignuća neuronskog računarstva te se daje usporedba biološke i umjetne neuronske mreže. Drugi dio prikazuje konkretnije probleme koji su se pokušavali riješiti prilikom izrade ovoga rada. Jedan od takvih problema je priprema podataka. U ovome segmentu naglasiti će se važnost kvalitetnih podataka te demonstrirati tehnike korištene prilikom same pripreme prikupljenih podataka. Zatim slijedi određivanje i podjela podataka prema zahtjevima umjetne neuronske mreže. Objasniti će se nužnost podjele, na što se dijele podaci te u koje svrhe. Nakon pripremljenih podataka, bitno je odrediti paradigmu učenja po kojoj će se kreirana mreža trenirati. Obrazložiti će se zbog čega je odabrana supervizijska paradigma te će se objasniti njene prednosti i nedostaci u usporedbi sa ostalima. Nakon toga slijedi određivanje arhitekture mreža. Također će se objasniti zašto definirane strukture funkcioniraju u kontekstu ovoga rada. Unutar MATLAB sučelja, kreiranje mreža se može izvršiti na više načina. Ovdje će se prezentirati izrada neuronske mreže pomoću grafičkog sučelja i programskog koda te će se usporediti njihove razlike. Upravo izrada preko grafičkog sučelja služila je kao tehnika kojom su se modelirale sve neuronske mreže u ovome završnome radu. Iako prezentirane performanse i rezultati tih mreža nisu krajnji, oni su poslužili kao startna točka za daljnja treniranja i testiranja mreža. Naposljetku, predstaviti će se dobiveni rezultati na temelju pripremljenih podataka i određenoj arhitekturi za mreže trenirane na podacima pojedinačnih smjerova te neuronskoj mreži treniranoj na temelju cjelokupnog veleučilišta.