《神经网络设计》课程是针对信息与计算科学、计算机、信息管理、机电工程等专业的本科生设计的专业课程，旨在深入理解并应用人工神经网络原理解决实际问题。课程总学时为72小时，其中包括7小时实验，共3.5个学分。考核方式为闭卷考试，需要学生具备高等数学、离散数学、数据结构、计算方法和线性代数等基础知识。
课程的核心内容分为五个方面：
1. 神经网络模型的基本理论：这一部分将讲解神经元模型的构建，如感知器模型、sigmoid神经元等，以及它们如何组合成多层神经网络。学生应理解权重分配、激活函数和反向传播等基本概念。
2. 神经网络的结构设计与实现算法：这部分将探讨各种神经网络架构，如前馈网络、循环网络、自编码器、卷积神经网络和递归神经网络等。学生需要掌握训练神经网络的优化算法，如梯度下降法、随机梯度下降、动量法和Adam优化器。
3. 基于MATLAB的神经网络实现技术平台：MATLAB是常用的神经网络建模工具，课程会教授如何利用MATLAB的神经网络工具箱进行网络搭建、训练和调试，以及如何进行可视化。
4. 神经网络在工程中的应用背景和实例：课程将涵盖神经网络在图像处理、语音识别、自然语言处理、推荐系统、预测分析等领域的应用案例，使学生了解神经网络在实际问题中的应用价值。
5. 神经网络理论的发展与前沿问题：这部分内容将介绍深度学习、强化学习、生成对抗网络（GANs）、元学习等新兴领域的最新进展，帮助学生跟踪神经网络领域的前沿动态。
课程的绪论部分介绍了神经网络的发展历程，从生物神经元到人工神经网络的简述，以及神经网络在航空、电子、金融、医疗、机器人等多个领域的应用。通过学习，学生不仅能了解神经网络的基本概念、特点和应用，还能理解生物学对神经网络设计的启发，从而对神经网络有全面的认识。
该课程是一门结合理论与实践的课程，旨在培养学生的创新思维和解决复杂问题的能力，让他们能够熟练运用神经网络模型解决实际工程问题，并为未来进一步研究深度学习和人工智能打下坚实的基础。
