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Brilliant 推出的 Introduction to Neural Networks 课程是一门针对神经网络初学者的入门课程，旨在帮助学员掌握神经网络的基本概念、原理和应用。

该课程的主要内容包括：

1. 神经网络的基本组成部分，如神经元、权重、偏置和激活函数
2. 神经网络的常见架构，如前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络
3. 神经网络的训练过程，包括反向传播算法和优化方法
4. 神经网络的常见应用，如图像识别、自然语言处理和机器翻译

通过学习本课程，学员将能够理解神经网络的工作原理，搭建简单的神经网络模型，并使用现有的神经网络框架进行实际应用。

该课程适合对神经网络感兴趣的初学者，包括计算机科学、数据科学和机器学习等相关专业的学员。课程内容相对简单，不需要具备深厚的数学或编程基础，但熟悉线性代数、概率论和Python编程语言将有助于更好地学习本课程。