特斯拉自动驾驶之父离职教“网课“，AI大佬原来都这么热爱授业解惑解释最新科技进展

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他曾开创斯坦福第一门深度学习课，如今“讲课瘾”又犯了。
文｜杜晨编辑｜VickyXiao题图来源|斯坦福大学网站
几年前，斯坦福大学博士生AndrejKarpathy做了一件令AI社区非常敬佩的事情：在学校里创办了一门深度学习本科课程，并且将视频全部免费公开。
作为深度学习的早期研究者和教育者之一， Karpathy赌对了方向。经过十多年的快速发展和技术创新，现在深度学习技术已经驱动着搜索、图像识别、社交网络、工业自动化、自动驾驶等诸多关键领域和产业。
由于研究成就突出， Karpathy自己也成为了应用AI技术发展的受益者，走出学术进入业界的第一份工作，就是特斯拉的特斯拉出任AI部门总监，领导Autopilot以及整个特斯拉自动/辅助驾驶技术项目的研发，并带领公司深入到了机器人等更多前沿领域。
上个月， Karpathy宣布从特斯拉正式离职。
当人们还在关注他下一站要去哪，他却毫无意外地“重操旧业” ，当起了“老师” 。
/把“锤子”交到每个人的手上/
就在上周， Karpathy重新启用了注册了多年但从没用过的YouTube“小号” ，发布了一条长达2个半小时的教学视频，题为《手把手带你入门神经网络和反向传播：构建micrograd”》。
他表示，关于反向传播（神经网络的基础算法之一）以及构建神经网络的工作，这条视频是目前为止门槛最低、最全面的讲解。他还宣称，只要观众对Python有基础了解，并且还记得一点高中水平的微积分，就可以轻松入门：
“如果看完还不了解反向传播和神经网络的核心，那我就直播吃鞋”

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图片来源：AndrejKarpathy
通过这门课， Karpathy用基本的Python编程方法，以及他自己开发的Micrograd引擎，带着大家完成神经网络构建、编写损失函数、手动调优等基础操作，并且在过程中对反向传播等关键知识进行了系统的介绍。
至于授课风格， Karpathy也是非常理解当代年轻工程师在写代码时候的烦恼，贯彻了"talkischeap,showmethecode"的理念：整堂课的大部分时间基本就是在直播自己的屏幕画面，手把手教大家写代码……

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图片来源：AndrejKarpathy/YouTube
Karpathy曾在多伦多大学、斯坦福大学就读，师从的GeoffHinton、李飞飞教授都是当今深度学习的领军人物。他也是OpenAI的创始成员之一，曾在早期的谷歌大脑、GoogleResearch、DeepMind等知名研究机构实习。
作为深度学习领域的知名学者和从业者， Karpathy出镜相当频繁，经常在CVPR、NeurIPS等知名学术会议的上发表论文和演讲，还曾作为英伟达Geforce技术大会主演讲嘉宾。
颇为搞笑的是，在2014年，他曾经以自己的“血肉之躯” ，在ImageNet挑战赛上对一个卷积神经网络发起了挑战，并且获得了胜利，因此被学术界和行业里戏称为ImageNet的“人类基准”(thehumanbenchmarkofImageNet) 。

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图片来源：AndrejKarpathy
然而很多人对Karpathy印象最深，最感激他的，反而是他在博士就读期间做的一件大善事：
创办了CS231n ，斯坦福第一门面向本科生的深度学习课程。