人工神经网络入门与实践

"该资源是一份关于人工神经网络的课程介绍，主要涵盖了课程目标、教学方式、考核标准以及推荐的学习资料。" 人工神经网络(ANN)是受生物神经元网络结构启发的一种计算模型，它是人工智能领域的一个重要分支，旨在通过模拟人脑神经元的工作原理来解决复杂的学习和识别任务。在本课程中，学生将被引导进入人工神经网络及其应用的研究领域。课程的目标是让学生理解和掌握神经网络的基本概念、不同类型的网络模型，如单层网、多层网和循环网，以及它们的训练算法、运行机制和应用场景。 课程强调理论与实践的结合，不仅要求学生深入理解理论知识，还鼓励他们通过编程实践来增强技能。推荐的教材包括《人工神经网络导论》以及几本经典和进阶的参考书籍，这些书籍将帮助学生构建扎实的基础，并了解该领域的前沿发展。 教学方法注重以实验室为基础的讨论和交流，学生需完成相关程序设计和论文撰写，以实际操作来巩固理论知识。此外，课程设有教学网站提供在线资源支持。考核方式由30%的平时成绩和70%的考试成绩组成，强调理论知识的掌握和实践经验的积累。 人工智能与人工神经网络之间的关系在于两者都试图通过计算机实现人类智能。人工智能更广泛地涉及到思维模拟，而人工神经网络则侧重于借鉴大脑神经元的连接方式，构建出能够学习和适应的计算模型。通过这门课程的学习，学生将能够将人工神经网络的知识应用到自己的研究项目中，进一步探索人工智能的潜力。