Réseaux de neurones : De zéro à héros par Andrej Karpathy
Le dépôt GitHub « Neural Networks: Zero to Hero » d'Andrej Karpathy est une mine d'or pour quiconque souhaite acquérir une compréhension approfondie et pratique des réseaux de neurones. Ce projet ne se limite pas à la théorie ; c'est un parcours concret où l'on apprend en faisant, guidé par un expert du domaine.
Au cœur de « Neural Networks: Zero to Hero », on trouve une collection de ressources méticuleusement organisées, conçues pour démystifier le monde complexe du deep learning. Le projet s'articule autour d'une série de vidéos de conférences YouTube, chacune accompagnée de carnets Jupyter détaillés hébergés dans le dépôt. Ces carnets servent de terrain de jeu pratique où vous pouvez écrire et exécuter du code, consolidant ainsi les concepts expliqués dans les vidéos.
Le cursus débute avec les bases absolues, couvrant les éléments fondamentaux des réseaux de neurones et la rétropropagation à travers la création d'un outil simple mais puissant appelé « micrograd ». De là, il progresse vers la modélisation du langage, où vous construirez « makemore », en l'améliorant progressivement avec des perceptrons multicouches (MLP), en comprenant les fonctions d'activation, les gradients, et l'importance de techniques telles que la normalisation par lots (Batch Normalization).
Le parcours ne s'arrête pas aux MLP fondamentaux. Karpathy guide les apprenants dans la construction d'architectures plus sophistiquées, y compris un CNN inspiré de WaveNet, et surtout, un Transformer Génératif Pré-entraîné (GPT), faisant directement référence à des articles fondamentaux comme « Attention Is All You Need ». Le projet aborde même le composant critique, souvent négligé, des LLM : le tokenizer, soulignant son impact sur le comportement du modèle.
Ce qui rend ce projet exceptionnellement précieux, c'est sa nature open-source et son approche pédagogique. Les explications de Karpathy sont reconnues pour leur clarté et leur attrait intuitif, rendant les sujets difficiles accessibles. La structure du dépôt permet aux apprenants de suivre, d'expérimenter et de construire leur propre compréhension étape par étape. C'est une ressource idéale pour les étudiants, les ingénieurs IA en herbe et toute personne passionnée par la compréhension de la manière dont les systèmes d'IA modernes sont construits à partir de zéro.
Que vous visiez à saisir les subtilités de la descente de gradient, à comprendre la mécanique des grands modèles linguistiques, ou que vous souhaitiez simplement une introduction robuste et axée sur le code aux réseaux de neurones, « Neural Networks: Zero to Hero » est un projet open-source indispensable à explorer.