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导数与梯度和概率
导数就是斜率。用 f(x) = x² 和一个两变量函数的等高线，把偏导、梯度、链式法则和数值微分算一遍，再补一点概率。
机器学习，亲手算一遍
每门课都是一个可以直接打开的网页：用小到能手算的例子，把输入怎样一步步变成输出（推理）、误差怎样一步步改写参数（训练）完整摊开。页面里的数字都是真实算出来的，随时可以拿计算器验算。
课程
基础课程
学模型之前要会的数学：把工具备齐，后面的课就不会卡在“这个式子是哪来的”。
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概率与损失函数
从概率分布、熵讲到交叉熵和最大似然，讲清楚分类为什么用交叉熵、而不用神经网络课里的平方损失：同一个模型只换损失函数，学会要走的步数就差出一大截。
模型课程
一个小到能手算的模型：把训练和推理从头到尾亲手算一遍。
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先修课 已上线
矩阵运算入门
只学读懂 Transformer 用得上的 5 种矩阵运算。每个数字都能点开看算式，最后亲手算一遍迷你自注意力。
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已上线
神经网络 手算课
一个只有 9 个参数的小神经网络：看清楚前向传播、损失、反向传播、更新参数这一圈怎样转起来，又怎样一圈圈迭代到学会。
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已上线
Transformer 手算课
一个只有 216 个参数的迷你 GPT：从输入到输出，把前向计算、反向传播、参数更新和逐词生成全部亲手算一遍。
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规划中
CNN 手算课
卷积核怎样在一张小图上滑动、怎样提取特征，误差又怎样一路传回卷积核。
敬请期待 -
规划中
RNN 手算课
隐状态怎样把前文一步步带到后文，误差又怎样沿着时间往回传。
敬请期待