人工神经网络原理及仿真实例第二版课程设计简介
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），亦称为神经网络（Neural Networks，NN），是一种模仿人脑神经系统结构和工作原理，进行信息
处理的算法。

它是机器学习中一个重要的分支，利用统计学原理对模型进行学习，以便通过不断优化自己的参数，并在遇到新数据时自动适应。

人工神经网络已经十分普及，并且在人脸识别、语音识别、语音合成等方面得到了广泛的应用。

本课程设计主要介绍人工神经网络的原理、模型和优化算法，并以 Python 语
言作为实现工具，介绍神经网络的实例模拟。

课程内容
第一章：人工神经网络的基础知识
首先，本章将介绍人工神经网络的基本概念和结构，帮助初学者了解神经网络
的基本概念。

本章同时介绍如何使用 Python 实现简单的神经网络。

第二章：多层感知器
其次，我们介绍神经网络的常见模型——多层感知器。

介绍多层感知器的基本
结构和实现原理，并以手写数字识别为例，展示如何使用 Python 实现多层感知器模型。

第三章：卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是神经网络中的一种，专门处理具有层次性和局部性质的数据，例如图像、语音等。

本章将介绍卷积神经网络的基本原理和应用，并以手写数字识别为例，展示如何使用 Python 实现卷积神经网络的模型。

第四章：循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是神经网络中的一种，专
门处理带有时序关系的数据，例如音频、文本等。

在本章中，我们将介绍循环神经网络的基本原理和应用，并以为例，展示如何使用 Python 实现循环神经网络模型。

第五章：深度学习优化算法
神经网络被广泛应用的一个重要原因是其深度学习优化算法。

本章将介绍深度
学习优化算法的基本概念和常见算法，例如梯度下降法、反向传播算法、Adam 算
法等。

我们将以实例的方式，用 Python 实现梯度下降法和反向传播算法。

第六章：实战应用
本章探讨神经网络在实际应用中的雏形：二分类模型、多分类模型、聚类算法等。

我们将介绍神经网络在机器学习中的应用，并以股票价格预测为例，演示神经网络模型的实战应用。

结语
本课程设计通过具体实例，分别介绍了人工神经网络的基础知识、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络和深度学习优化算法。

通过实践，读者们能够更深入的了解人工神经网络的原理和应用。