简介：本课程将构建AlphaGo的深度学习技术，通过通俗易懂的方式，向你娓娓道来。并通过Pyhton构建起一个简单的神经网络，通过“说做”结合，让大家一窥深度学习的强大魅力。
课程分为两部分，首先讲述深度学习有关的基本概念和算法。第二部分通过Python实现第一部分所讲的算法，通过编码的方式，实现两个简单但功能强大的神经网络，以期通过实践的方式让大家加深对概念和算法的理解。
第3章 感知器分类算法的Python实现
本章使用Python将第二章讲解的算法进行编码实现，并将编码后的感知器网络用于数据分类，以检验算法特效。
第4章 适应性线性神经元
本章在基于第三章的基础上，介绍了适应性线性神经元的基本原理，然后使用Python将算法原理进行编码实现，将实现后的神经网络用于数据分类，以检验算法实现的正确性。