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编辑：David桃子
特斯拉前AI总监离职后，在YouTube上开启教学路，连前boss都来推销他的课程了。
离开特斯拉后，AndrejKalpathy摇身变成了一名网红老师。
如今，特斯拉前AI总监Kalpathy在YouTube上更新自己的视频，已经有1万多人订阅。
截至目前，他已经上传了5个视频，其中4个都是关于文本到图像生成模型演示视频。
其中，流量最高、最有影响力的便是长达2个半小时的讲课视频。
更新奇的是，连前boss马斯克都来推销他的视频了：「赶紧涨粉啊！」
2个半小时课程讲了啥？
作为自动驾驶领域技术大牛，他开的课可谓是干货满满。
就连AndrejKalpathy本人称赞，这是8年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解。
不仅自推，还在视频下方打起了赌：
只要你懂Python，对高中学过的求导知识有些印象的话，看完这个视频你就能够理解反向传播和神经网络核心要点。
要是不能的话，我就吃一只鞋。
说得这么神奇，快来看看这个课程上，Kalpathy传授了什么知识。
毕竟2个半时长，先来理清下整个视频中关键part：
他先对micrograd进行了概述。micrograd是Kalpathy在年开源的一个项目，目前已经有2.3k星。
这是一个微型Autograd引擎，可以在动态构建的DAG上实现反向传播，并在其之上使用类PyTorch的API实现小型神经网络库。它们别分只用了行和50行代码来构建。
然后，Kalpathy介绍了只有一个输入的简单函数的导数、具有多个输入的简单函数的导数、启动micrograd的核心Value对象及其可视化的方法，同时还举了2个手动反向传播的例子。
从1小时10分开始，Kalpathy又介绍了：
为单个操作实现反向传播
为整个表达式图实现反向函数
修复一个节点多次出现的反向传播错误
使用更多操作替换tanh激活函数
用PyTorch实现上述操作，并与micrograd进行比较
用micrograd构建一个神经网络库(MLP)
创建一个微型数据集，编写损失函数
收集神经网络的所有参数
手动做梯度下降优化，训练网络
最后，AndrejKalpathy做了一个课堂总结，此外还探究了PyTorch中tanh激活函数的反向传播机制。
对于AndrejKalpathy回归，网友纷纷表示称赞。
很开心你能再次回到教学模式，你的CSn绝对是一个非常出色的课程。它和吴恩达的Coursera课程是我们早期向所有学生推荐的2个主要课程。
李飞飞高徒
这位AndrejKarpathy，是一个不折不扣的技术大牛。之前他就是马斯克亲自出马，从OpenAI挖到特斯拉的。
在今年7月宣布从特斯拉离职之前，一共在特斯拉干了5年多，在职期间全面执掌特斯拉自动驾驶业务，直接向马斯克汇报。
Karpathy师出名门，在年于多伦多大学获得计算机科学和物理学双专业学士学位，而后在年于英属哥伦比亚大学获得硕士学位，研究是物理模拟数字的控制器。
在斯坦福读博的时候，Karpathy师从李飞飞，共同研究卷积/递归神经网络架构及其在计算机视觉、自然语言处理及其交叉领域的应用。
师徒二人还一起设计了斯坦福大学的视觉识别卷积神经网络的新课（CSn），Karpathy亲自担任首任主讲。
而这正是斯坦福开设的第一门深度学习课程！学生人数也从年的名增长到年的名，再到年的名。
现在，斯坦福大学的CSn已经成为深度学习初学者，尤其是CV方向的初学者必看的一门基础课。除了大牛李飞飞的「明星效应」，Karpathy从课程设计到出任主讲，亲力亲为，贡献良多。
上学期间，他还跑去谷歌实习了——两次，还是出国的那种，在谷歌参与了深度学习与计算机视觉项目。
年，他又去DeepMind的深度强化学习团队实习了一波。
毕业之后，Karpathy于年入职OpenAI并担任研究科学家，负责计算机视觉、生成建模和强化学习方面的深度学习。
「斯坦福博士生、李飞飞高徒、前OpenAI研究员及创始人之一」，这些头衔也让他在硅谷声名鹊起。
果然，在OpenAI只干了一年半，他就被马斯克挖去了特斯拉，接替苹果前高管ChrisLattner，担任特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监（DirectorofAIandAutopilotVision）。
由于Karpathy本人十分喜欢研究神经网络，他在闲暇之余写了不少技术博客，并在Javascript中开发了多个深度学习库（如ConvNetJS、RecurrentJS、REINFORCEjs、t-sneJS）。
甚至，还被戏称为ImageNet的「人肉参考」。
此外，他一有时间就会去维护自己「用爱发电」的arxiv-sanity，一个可以在过去6年里搜索和整理近10万篇关于机器学习arXiv论文的网站。
看起来，有些人对学术的热爱是刻在基因里的。从特斯拉离职刚刚一个月的Karpathy，此次重回Youtube开频道，上来就是一副要大办学术讲座的样子，也就丝毫不奇怪了。
最后，感兴趣的小伙伴们可以响应一下马院士的号召，去
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