通过视频、代码与练习，从零构建神经网络、语言模型及GPT。
打开 GitHub 仓库为什么值得看
多数AI入门材料从调用现成框架开始，这套课程则反过来，从自动微分、反向传播和简单语言模型逐步构建神经网络，最后进入GPT与分词器。仓库配套视频、Jupyter笔记本和练习，帮助学习者区分会调用模型与理解模型内部机制。它尤其适合希望亲自验证算法原理的人，而不是只想快速掌握提示词或应用接口的人。 README要求具备基本Python知识和高中微积分印象；需要动手编程。课程以视频和笔记本为主要载体，仓库末尾仍标注Ongoing。许可为MIT。
适合：具备Python基础的AI学习者、希望理解Transformer的开发者、对模型训练机制感兴趣的自学者
使用条件
- 语言
- 英文
- 访问
- 云端已读取仓库 README；外部课程、视频和练习的访问条件未逐项测试。
核验记录页面已核验
依据本轮云端读取的原仓库 README 整理；没有完成整套课程或练习，不代表教学效果已经验证。
核验于 2026-10-10
- Neural Networks: Zero to Hero
原仓库 README 支持学习路径与内容组织的介绍。以下为页面概述，不是逐字引文。
页面内容概述：README列出八讲，涵盖micrograd、makemore、MLP、反向传播、WaveNet、GPT和Tokenizer；课程配有视频、Jupyter笔记本及练习。
官方页面 · 2026-10-10 · 支持：用途、平台简介
未验证：未完成课程练习、运行全部笔记本或验证教学效果与外链有效性。