В статье описан подход к компьютерному моделированию нейронной сети. Для моделирования нейронной сети необходимо собрать большой объем данных о моделируемом объекте, выявить его особенности, создать алгоритм, представляющий собой набор операций, выполняемых на компьютере. Функция нейронных сетей основана на классификации (сортировке), прогнозировании и распознавании объектов или событий. Моделирование нейронных сетей можно проводить путем сбора данных об объекте, выделения его отличительных особенностей и создания алгоритма на примере цветков Ириса-Фишера. Статья также включает описание выполнения задания проектирования нейронной сети и использования алгоритмов машинного обучения для интеллектуального анализа данных в табличном процессоре MS Excel для проведения уроков.