人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANN）系統(tǒng)是 20 世紀(jì) 40 年代后出現(xiàn)的。它是由眾多的神經(jīng)元可調(diào)的連接權(quán)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(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在理論上可以逼近任意函數(shù)，基本的結(jié)構(gòu)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(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設(shè)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(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法課程涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、結(jié)構(gòu)、工作原理和應(yīng)用。學(xué)習(xí)此課程需要具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、微積分和概率論等知識。在課程中，學(xué)生將學(xué)習(xí)神經(jīng)元、激活函數(shù)、前向傳播、反向傳播等基本概念，以及常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多層感知機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。此外，學(xué)生還將學(xué)習(xí)如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決分類、回歸、聚類和生成等問題，并學(xué)習(xí)調(diào)參、訓(xùn)練技巧和優(yōu)化算法等實用技能。最終，學(xué)生將能夠獨立設(shè)計和實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并應(yīng)用于實際問題中。