全球顶尖大学AI课程：威斯康星大学深度学习与生成模型导论课程

深度学习和生成模型是人工智能领域中非常重要的研究方向，威斯康星大学提供了一门名为《深度学习和生成模型导论》的课程，该课程旨在介绍深度学习和生成模型的基本概念和技术。本文将为您详细介绍该课程的内容，并提供相应的Python源代码示例。

1. 引言
   深度学习在过去几年取得了巨大的发展，并在许多领域取得了显著的成果。生成模型是深度学习中的一个重要分支，可以用于生成具有一定概率分布的数据。本课程将介绍深度学习和生成模型的基本原理和应用，并通过Python编程实践帮助学生深入理解这些概念。

2. 深度学习基础
   在本课程的第一部分，学生将学习深度学习的基本概念和技术。课程将涵盖神经网络的基本结构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。学生将学习如何使用Python和常用的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）构建和训练神经网络模型。以下是一个简单的前馈神经网络的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义激活函数
def sigmoid(x)