Jaringan Saraf Tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari sistem saraf manusia, isgram digunakan karena jaringan saraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran Mengadopsi sel saraf (neuron) pada manusia, dimana setiap neuron memiliki inti sel, bertugas sebagai pemrosesan informasi, dan sinapsis, yang bertugas sebagai penghubung antar neuron dan juga sebagai penerima masukan dan menghasilkan keluaran. Buku ini membahas tentang metode kecerdasan buatan khususnya Jaringan Saraf Tiruan yang menggunakan supervised learning. Diawali dengan materi pendahuluan mengenai kecerdasan buatan pada Bab 1 dan jaringan saraf tiruan pada Bab 2. Kemudian disajikan 3 metode pembelajaran, yaitu perceptron pada Bab 3, perambatan galat mundur (backpropagation) pada Bab 4, dan Extreme Learning Machine (ELM) pada Bab 5. Bab 6 membahas penggabungan metode jaringan saraf tiruan dengan Adaboost. Bab 7 membahas penerapan konsep voting pada beberapa struktur jaringan saraf tiruan. Dan Bab 8 menyajikan modul-modul Python yang digunakan untuk penyusunan contoh program.