Нейронные сети - это просто алгоритмы, самая ресурсоемкая часть в процессе но не самая главная.
Главное - подготовка обучающей выборки, т.е. даных, которые скормите сетям. Есть готовые реализации, где для типичных задач типа распознование вы фактически на вход подаете готовую картинку и получаете какой то результат, но у вас же наверняка есть какая то своя задача.
Вторая проблема нейронных сетей - они не дешевые, точнее собственно процесс обучения, для интересных а не простых академических задач типа 2+2=4, требует вычислительные ресурсы, причем много от слова много денег.
При этом ничто не гарантирует, что потратив месяц компьютерных часов на обучение (на своих компьютерах реально месяц или арендуете за тысчячи баксов на амазоне и за сутки все посчитаете), вы получите результат.А от сюда растут ноги другой задачи - как ускорить обучение, т.е. может выкинуть ненужные данные или уменьшить сеть или предобучить ее заранее (например первый слой сети рекомендуют обучать предварительно на основе классификатора, а затем подсовывать этот слой в вашу сеть - ускорит обучение и увеличит шанс положительного результата в разы).
