本书从两大部分阐述了神经网络与深度学习的基本理论：一是神经网络；二是深度学习。系统地整理了神经网络与深度学习的知识体系，由浅入深地进行了详细讲解。全书共13章，第1章介绍神经网络的概念、发展历史、研究内容、应用领域以及神经网络与深度学习的关系。其后12章的内容分为两大部分： 部分（第2～7章）阐述了6种典型的神经网络模型，即M-P模型、感知机模型、BP神经网络、Hopfield神经网络、玻耳兹曼机、自组织神经网络等。第二部分（第8～13章）阐述了深度学习的6种经典模型，即深度神经网络、深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、图神经网络等。详细介绍了它们的网络结构、学习算法、工作原理、应用实例及操作实践，使学生在全面掌握神经网络与深度学习相关知识的同时，提高动手能力，并提高应用神经网络与深度学习技术来解决实际问题的能力。每章后面附有习题，以供读者练习。本书还增加了课程思政的内容，在介绍各种神经网络与深度学习模型的基本原理、具体应用场景以及实践运用的同时，引导学生明晰技术前沿发展，明确领域社会价值，树立远大职业理想，深刻认识个人专业对 发展和社会建设以及历史进程的推动影响。培养学生精益求精的工匠精神、刻苦钻研的探索精神和团队协作的共赢精神，永不停顿地对未知领域进行探究，不仅有助于促进个人发展 有助于推动社会形成强大而持久的生产力和创造力。本书可作为计算机科学与技术、智能科学与技术、人工智能、数据科学与大数据技术、自动化、机器人工程等专业的教材，也可供相关领域的研究人员和工程技术人员参考。
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