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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。

神经网络算法课程涉及神经网络的基本概念、结构、工作原理和应用。学习此课程需要具备一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率论等知识。在课程中，学生将学习神经元、激活函数、前向传播、反向传播等基本概念，以及常见的神经网络结构，如多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。此外，学生还将学习如何使用神经网络解决分类、回归、聚类和生成等问题，并学习调参、训练技巧和优化算法等实用技能。最终，学生将能够独立设计和实现神经网络模型，并应用于实际问题中。