Backpropagation — это 12 строк кода, а не чёрный ящик библиотеки.

Пока вы не написали обратное распространение ошибок вручную, каждый вызов loss.backward() остаётся магией: градиент есть, понимания нет. В курсе Deep Learning Core нейросети собираются с нуля — перцептрон, forward-проход, backprop, функции активации, лоссы, оптимизаторы, регуляризация и инициализация весов.

16 уроков ведут от «почему градиенты взрываются» до собственного мини-фреймворка — и только потом появляются PyTorch и JAX. К концу вы не просто вызываете оптимизатор, а объясняете, что происходит с весами на каждом шаге, и чините обучение, которое не сходится.

12 часов практики, уровень Intermediate, открытый MIT-куррикулум. Подписывайся на канал — разбираем такие темы дальше.