人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的实体，使机器能够模拟人类的思维和行为，进行学习、推理、解决问题、理解语言等。人工智能的科学名称是“人工神经网络”（Artificial Neural Networks，简称ANN）。
人工神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型。它由大量的神经元（节点）组成，每个神经元都有一个输入信号和一个输出信号。神经元之间通过连接权重来传递信息，这些权重可以调整神经元之间的相互作用。通过调整权重，神经网络可以学习和适应不同的输入数据，从而实现对复杂问题的求解。
人工神经网络的主要组成部分包括：
1. 输入层（Input Layer）：接收外部输入数据，并将其传递给下一层。
2. 隐藏层（Hidden Layer）：包含多个神经元，用于处理和存储输入数据。隐藏层的神经元数量可以根据问题的性质进行调整。
3. 输出层（Output Layer）：将处理后的数据输出到外部世界。输出层通常只有一个神经元，用于生成最终结果。
4. 连接权重（Connection Weights）：表示神经元之间的连接强度，用于传递输入信号。权重可以通过训练过程进行调整，以优化神经网络的性能。
5. 激活函数（Activation Function）：用于限制神经元的输出范围，避免出现负值或无穷大的情况。常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
人工神经网络的训练过程主要包括以下几个步骤：
1. 准备数据集：收集大量带有标签的训练数据，用于训练神经网络。
2. 选择网络结构：根据问题的性质选择合适的隐藏层神经元数量和连接权重。
3. 前向传播：将输入数据依次传递给神经网络的各个层，计算输出结果。
4. 反向传播：根据输出结果与实际标签之间的差异，计算误差信号，并更新连接权重。
5. 迭代训练：重复前向传播和反向传播步骤，直到误差达到预设的阈值或满足其他停止条件。
6. 评估性能：使用测试数据评估神经网络在未见数据上的表现，确保其泛化能力。
人工神经网络在许多领域取得了显著的成果，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。随着深度学习技术的不断发展，人工神经网络在解决复杂问题上的能力越来越强，为人工智能的发展提供了强大的支持。
