入门课程：人工神经网络基础与应用

本课程旨在为初学者提供全面的人工神经网络入门教育，帮助他们理解和掌握这一领域的基本概念和技术。课程的主要目的是让学生： 1. 进入研究领域：作为一门引导课程，它旨在引导学生步入人工神经网络及其应用的学术前沿，激发他们对这个领域的兴趣。 2. 理解基础模型：学生将学习到智能系统的描述基础模型，包括单层网络、多层网络和循环网络等，这些是构建复杂计算模型的基础。 3. 掌握理论与实践：课程将深入讲解人工神经网络的基本概念，如神经元结构、激励函数、网络结构（如感知器、BP算法、CPN等）、统计方法以及特殊的网络结构如Hopfield网和BAM、ART等。 4. 软件实现：学习如何利用软件工具，如MATLAB，来设计和实现神经网络模型，这有助于学生将理论知识转化为实际操作能力。 5. 研究方法：通过实验和阅读相关参考书籍，如《人工神经网络导论》、Wasserman的《神经计算：理论与实践》等，学生可以学习到研究思路，为自己的未来研究或论文写作打下坚实的基础。 6. 结合实践：课程鼓励学生将所学应用于解决实际问题，通过实验体验不同模型的性能，积累实践经验，并将知识与个人研究课题结合起来，提升学习深度和研究价值。 教材方面，推荐使用蒋宗礼教授编著的《人工神经网络导论》，该书详细介绍了人工神经网络的理论和应用，便于学生深入学习。此外，还有其他权威著作供学生参考，以便拓宽视野。 综上，这门课程不仅提供了扎实的理论基础，还强调了实际操作和应用能力的培养，旨在为学生在人工智能领域打下坚实的基石。