Pojęcie sztucznej inteligencji jest bardzo szerokie i obejmuje wiele różnorodnych podejść do inteligentnego rozwiązywania problemów. Szeroką grupę podejść stanowią tzw. podejścia inspirowane biologicznie. Wśród tych podejść mieszczą się bardzo popularne w sztucznej inteligencji sieci neuronowe oraz algorytmy genetyczne. Jeszcze jedną grupą są podejścia oparte na tzw. inteligencji stadnej, a wśród nich tzw. algorytmy mrówkowe. Na wykładzie omówiona zostanie idea działania algorytmów mrówkowych na przykładzie algorytmu grupowania (klasteryzacji) danych. Przedstawiona zostanie również implementacja takiego algorytmu w języku Python.