1. 神经网络的基本概念
神经网络是模拟人类神经系统的一种人工智能模型，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学生需要学习神经网络的基本结构、激活函数、反向传播算法等知识。
2. 深度学习的原理与应用
深度学习是神经网络的一种，其主要特点是具有多层结构，可以通过大量数据的训练来提高模型的准确性。学生需要学习深度学习的原理、常用的深度学习算法、深度学习在图像识别、语音识别等领域的应用。
3. 深度学习框架的使用sorFlow、PyTorch等。学生需要学习如何使用深度学习框架搭建自己的神经网络模型，并进行训练和测试。
4. 实战项目的设计与实现
通常会有实战项目的设计与实现。学生需要根据所学知识，设计并实现一个深度学习模型，解决一些实际问题，如图像分类、情感分析等。
总之，人工智能课程中的深度学习与神经网络是一门具有挑战性的课程，需要学生具备扎实的数学基础和编程能力，但是掌握了这门课程的知识，将会有更广阔的发展前景。
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