人工神經網絡（Artificial Neural Networks，ANN）系統(tǒng)是 20 世紀 40 年代后出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。BP（Back Propagation）算法又稱為誤差 反向傳播算法，是人工神經網絡中的一種監(jiān)督式的學習算法。BP 神經網絡算法在理論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網絡的中間層數、各層的處理單元數及網絡的學習系數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在優(yōu)化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領域都有著廣泛的應用前景。

神經網絡算法課程涉及神經網絡的基本概念、結構、工作原理和應用。學習此課程需要具備一定的數學基礎，包括線性代數、微積分和概率論等知識。在課程中，學生將學習神經元、激活函數、前向傳播、反向傳播等基本概念，以及常見的神經網絡結構，如多層感知機、卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡等。此外，學生還將學習如何使用神經網絡解決分類、回歸、聚類和生成等問題，并學習調參、訓練技巧和優(yōu)化算法等實用技能。最終，學生將能夠獨立設計和實現神經網絡模型，并應用于實際問題中。