Optymalizacja jest sercem sztucznej inteligencji. Każdy model uczy się poprzez minimalizację błędu lub maksymalizację skuteczności. W praktyce stosuje się wiele metod – od prostych algorytmów gradientowych po zaawansowane metaheurystyki inspirowane naturą. Zrozumienie ich działania pozwala lepiej projektować systemy AI i efektywnie wykorzystywać zasoby obliczeniowe.