神经网络新手入门（1）目录

神经网络新手入门目录

第一阶段：基础认知

神经网络发展简史

从生物神经元到MP模型（1943）感知机与AI寒冬深度学习的复兴

核心概念解析

神经元结构：输入/权重/激活函数/输出网络层级：输入层/隐藏层/输出层前向传播与反向传播初探

第二阶段：数学工具准备 3. 必备数学基础

线性代数：向量运算/矩阵乘法微积分基础：导数/梯度概念概率统计：均值/方差基础

第三阶段：网络结构演进 4. 单层神经网络

感知机原理与局限性逻辑门实现示例（AND/OR）激活函数：Sigmoid vs ReLU 多层神经网络 隐藏层的革命性意义万能近似定理深度神经网络架构图解

第四阶段：训练方法论 6. 学习机制详解

损失函数：MSE/交叉熵梯度下降算法可视化反向传播的链式法则 实战调优技巧 过拟合对策：Dropout/正则化学习率衰减策略Batch Normalization原理

第五阶段：项目实践 8. 经典案例实战

MNIST手写数字识别（Python+TensorFlow）简单图像分类项目调参日志记录与分析

第六阶段：拓展提升 9. 现代网络架构

CNN卷积神经网络入门RNN循环神经网络概览Transformer基础认知 学习资源导航 推荐书籍：《深度学习》(花书)优质课程：Andrew Ng深度学习专项开发工具：Colab/Jupyter环境配置

学习建议：每个章节建议配合代码实践（如用NumPy实现简单网络），推荐使用Kaggle进行数据集练习，遇到问题可参考电子工程世界论坛的技术讨论。