loss.backward()
• переход к WaveNet-подобной архитектуре
• сборка GPT по шагам
• основы BPE-токенизации
Хороший вариант, чтобы понять, как нейросети работают изнутри, а не запоминать формулы.
Проект open-source, лицензия MIT.
🔗 https://github.com/karpathy/nn-zero-to-heroБесплатный курс по нейросетям от Андрея Карпати
M@machinelearning_interviewAI-инженер
1 месОбзор бесплатного курса Neural Networks: Zero to Hero от Андрея Карпати: от основ backprop до реализации GPT с нуля.
Это один из самых качественных и доступных способов для разработчиков понять внутреннее устройство современных нейросетей.
- Позволяет изучить работу нейросетей через написание кода, а не через сухую теорию.
- Дает глубокое понимание архитектуры GPT, что критически важно для работы с современными LLM.
- Курс полностью бесплатен и доступен в формате open-source.
🔥 Бесплатный курс по нейросетям от Андрея Карпати: от backprop до GPT
Neural Networks: Zero to Hero — бесплатный курс с видео и Jupyter-ноутбуками, где нейросети изучаются через реализацию руками.
Что внутри:
• backprop с нуля через micrograd
• bigram и MLP-модели на PyTorch
• разбор активаций, градиентов и BatchNorm
• ручной backprop без
Кратко (AI)
Андрей Карпати выпустил бесплатный образовательный курс «Neural Networks: Zero to Hero», который обучает созданию нейросетей через практическую реализацию кода. Программа охватывает темы от алгоритма обратного распространения ошибки до архитектуры GPT и токенизации BPE.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖