神经网络与深度学习，通过jupyter notebook写一个有12,000张图片，像素为500×500，类型为200种鸟类品种数据集的模型来识别鸟的品种

神经网络是一种计算模型，其灵感来源于生物大脑的工作原理，它能够通过大量的输入和权重调整自我学习特征。深度学习则是神经网络的一种特殊形式，特别是指包含多层隐藏层的复杂网络结构，能处理高维数据并自动提取高层次的特征。

对于这种大规模的200种鸟类识别任务，你可以采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），因为CNN特别适合图像数据。在Jupyter Notebook中构建这样的模型可以按照以下步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

2. 加载和预处理数据：

# 假设数据集已经分为训练集和测试集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()  # 使用CIFAR-10数据集作为示例，实际应替换为鸟类数据集
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# 将200种类别映射到相应的标签
num_classes = 200
class_names = ...  # 鸟类品种列表

3. 定义模型：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(500, 500, 3)))  # 输入大小和3通道（RGB）
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
...
model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))  # 输出层，每个节点对应一种鸟类

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

4. 训练模型：

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=数 epochs, validation_split=0.1)

5. 评估和预测：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
predictions = model.predict(test_images[:1])  # 示例预测

注意：这里仅提供了一个大致框架，实际操作需要将数据集、类别名称、网络结构调整以及完整的训练过程填写完整。此外，由于200种鸟类数据集并未公开提供，你可能需要自行收集或生成合适的图像数据集。同时，训练大型模型可能需要大量时间和计算资源。