本课程将神经网络简化到其最基本的核心：数学和原生 Python。

你将深入了解反向传播、梯度下降以及驱动现代神经网络的数学原理。没有预构建的框架，没有黑箱。只有你、数学原理和你的代码。

本课程将一步步指导你从零开始手动构建和实现神经网络。从偏导数到权重更新，每个概念都会被详细讲解并用 Python 编写代码（无需 PyTorch 等库！）。如果你想真正理解机器学习的工作原理，并通过构建自己的神经网络来验证它，那么这门课程就是你的理想起点。

课程分为三个主要部分：

介绍
首先要了解课程目标以及反向传播算法在现代机器学习中的核心地位。本部分将阐明课程预期，并解释掌握相关数学知识如何让你在竞争中脱颖而出。

基础概念和简单的神经网络实现
深入实践理论。学习神经网络如何处理数据、计算损失以及使用梯度下降法更新权重。在用 Python 编写一个可运行的网络之前，你将手动计算所有内容——前向传播、梯度和反向传播。

高级神经网络实现
提升你的技能。本节将引导你实现一个具有非线性激活函数的更深层次的神经网络。你将使用高级反向传播技术来训练更复杂的模型，并了解现实世界中的神经网络是如何从零开始构建的。

我还应该知道什么？

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最重要的是，你将师从一位拥有丰富人工智能和机器学习工程师实战经验的行业专家（Patrik）。他会亲自教授他在工作中使用的各种策略和技巧。

最后，与所有 ZTM 课程一样，本课程也是不断更新的。它会随着行业发展不断变化，因此您可以将其作为构建神经网络的必备指南，并贯穿您整个职业生涯。

加入数千名从零到精通的毕业生 ，他们已经获得聘用，目前在谷歌、特斯拉、亚马逊、苹果、IBM、摩根大通、Facebook、Shopify 和其他顶级科技公司工作。

他们的背景、年龄和经历各不相同，很多人甚至都是从零开始的。

所以你没有理由不能这么做。

而且你不会有任何损失。因为你可以立即开始学习，如果这门课程没有达到你的预期，我们将在 30 天内全额退款。无需任何麻烦，也无需任何理由。