神经网络是人工智能领域的一个核心组成部分，它模拟了人脑的神经网络结构，通过学习数据集来提取特征和模式。本课程将带您深入探索神经网络的原理和实践。
课程内容
神经网络基础
- 神经元结构
- 激活函数
- 损失函数
前馈神经网络
- 线性回归
- 多层感知器
卷积神经网络（CNN）
- 卷积层
- 池化层
- 全连接层
循环神经网络（RNN）
- RNN基本结构
- LSTM单元
- GRU单元
实践案例
为了更好地理解神经网络，我们将通过以下案例进行实践：
- 图像识别
- 使用CNN进行猫狗识别
- 使用RNN进行时间序列分析
学习资源
以下是一些推荐的在线资源，您可以进一步学习：