神经网络入门

Brilliant推出的《Introduction to Neural Networks》课程是一门面向初学者的神经网络入门课程，旨在用直观方式解析核心概念。课程从基础数学（如线性代数、微积分）切入，通过可视化工具演示神经元如何通过权重和激活函数处理数据，帮助学员理解“模仿人脑结构”的计算原理。

内容涵盖：

1. 基础结构：解析神经元、层（输入/隐藏/输出层）和权重连接的作用；
2. 训练机制：用梯度下降法演示如何通过误差反向传播优化参数；
3. 应用场景：结合图像识别等案例，说明神经网络如何从数据中学习规律。

课程特色是互动性强，学员可通过编程练习实时调整参数观察结果，避免纯理论枯燥。适合零基础但希望快速掌握神经网络底层逻辑的人群，为后续深度学习打下基础。