神经网络是人工智能领域的一个重要分支，想要入门神经网络，可以按照以下步骤进行：
基础知识储备
1. 数学基础：掌握线性代数、概率论、统计学和微积分等数学知识。
2. 编程基础：熟悉至少一门编程语言，如Python、Java或C++。
学习资源
1. 在线课程：
Coursera、edX等平台上的神经网络相关课程。
吴恩达的《深度学习专项课程》。
2. 书籍：
《深度学习》（Goodfellow, Bengio, Courville著）。
《神经网络与深度学习》（邱锡鹏著）。
实践操作
1. 环境搭建：安装Python、Jupyter Notebook、NumPy、Pandas等基础库。
2. 框架学习：学习TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3. 实战项目：
从简单的数据集开始，如MNIST手写数字识别。
参与Kaggle等数据科学竞赛。
进阶学习
1. 研究论文：阅读顶级会议和期刊上的论文，如NeurIPS、ICML、JMLR等。
2. 专业论坛和社区：加入如GitHub、Stack Overflow、Reddit等社区，参与讨论。
3. 导师和团队：如果可能，加入研究团队或找到导师，以获得更深入的指导。
注意事项
循序渐进：从基础知识开始，逐步深入。
动手实践：理论知识需要通过实践来巩固。
持续学习：神经网络是一个快速发展的领域，需要不断学习最新的技术和研究。
通过以上步骤，你可以逐步建立起对神经网络的了解，并在这个领域不断进步。祝你在神经网络的学习之路上一切顺利！
