1神经元与感知机
设计一个判断「今天适不适合踢球」的感知机：写 3 个输入、对应权重和一个门槛值。
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2多层网络：为什么要深
模仿人脸识别的层次，写出「识别一只猫」的三到四层特征加工过程。
3激活函数
口算 ReLU 在 5、−2、0、100 处的输出，并说出 sigmoid 输出的取值范围。
4反向传播：链式法则的魔法
用自己的话向家长解释反向传播（可以用订正试卷的类比），家长反馈哪里没听懂。
5卷积网络CNN：看图的高手
找出生活中两个用到 CNN 视觉能力的场景，说明各自在识别什么。
6循环网络RNN：有记忆的网络
造一个含代词的长句子，说明必须记住前文哪些词才能理解代词指代谁。
7注意力机制
用 Query、Key、Value 三个角色描述一次在图书馆（或书店）找书的过程。
8词嵌入：把词变成向量
讨论：「苹果」的词向量更接近「香蕉」还是「手机」？为什么两种都可能？
9从框架到实战：PyTorch 第一课
安装 PyTorch，运行本讲的五行代码，修改 w 的值观察输出变化。