Andrej Karpathy《Neural Networks: Zero to Hero》：从反向传播到GPT的实战课程

作为AI领域顶尖专家Andrej Karpathy的经典课程，《Neural Networks: Zero to Hero》以"从零手写神经网络"为核心，通过8个视频教程系统覆盖深度学习底层原理与工程实现，是开发者夯实AI基础、掌握大模型构建逻辑的必备资源。本文将拆解课程技术要点与实操细节，助力高效学习。

一、课程核心技术模块与实现重点

1.1 反向传播与自动微分引擎（micrograd）

• 技术重点：从标量计算图入手，手动实现反向传播链式法则，涵盖加法、乘法、ReLU等算子的梯度推导与代码实现；
• 工程实践：基于Python构建轻量级自动微分库micrograd，支持动态计算图与梯度累积，理解PyTorch/TensorFlow等框架的底层逻辑。

1.2 字符级语言模型（makemore）

• 技术重点：以N-gram与神经网络结合的方式构建字符预测模型，掌握语言建模中的序列生成、交叉熵损失函数优化；
• 工程实践：通过多层感知机（MLP）实现字符级文本生成，对比不同网络深度、激活函数对模型效果的影响。

1.3 多层感知机与批量归一化

• 技术重点：深入MLP内部机制，解析权重初始化、梯度消失/爆炸问题的解决方案；
• 工程实践：手动实现批量归一化（Batch Normalization）层，验证其对训练稳定性与收敛速度的提升效果。

1.4 反向传播进阶（反向传播忍者）

• 技术重点：针对复杂网络结构（如卷积层、循环层）推导