Karpathy 从零手搓神经网络课程

市面上教神经网络的视频要么停留在调包层面，要么数学推导过于抽象让人睡着。Karpathy 的解法是用 200 行纯 Python 先造一个微型 autograd，再逐步扩展到 GPT，这种"先看到轮子怎么转再上车"的路径对工程背景的人极其友好。

跟 fast.ai 的 top-down 风格不同，这是 bottom-up 的硬核路线，适合已经会用框架但面试时被问到"手写反向传播"就卡壳的人。如果你团队里有应届生或转岗工程师想快速补齐深度学习底层认知，这是目前最高效的材料之一，比直接扔论文或啃 Goodfellow 的教科书快得多。