引言

神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经系统的计算模型，在人工智能领域发挥着至关重要的作用。它由大量的神经元相互连接而成，能够自动学习和提取数据中的特征，进行复杂的模式识别和预测任务。
神经网络具有很强的适应性和自学习能力，可以通过调整神经元之间的连接权重来优化模型性能。常见的神经网络类型包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。
本课程将深入介绍神经网络的原理和结构，通过实际案例演示如何构建和训练神经网络模型，帮助学习者掌握神经网络的核心技术，为解决实际问题提供有力的工具。

实践练习

听完了课程赶紧动动小手去实践应用吧～

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