神经网络入门

Brilliant.org 是一个以交互式问题驱动为核心的在线学习平台，其《Intro to Neural Networks》课程专为零基础到中级学习者设计，用可视化实验与即时反馈拆解神经网络的黑箱。课程无需复杂数学或编程背景，仅要求会基础代数与逻辑概念，即可通过拖拽神经元、调整权重等小游戏，亲手“搭建”从感知机到卷积网络的完整链路，直观理解 AI 如何识别图像、下棋或做决策。

• 渐进式关卡：20+ 章节按“感知机→多层网络→CNN→训练技巧”递进，每关 3-8 分钟，碎片化可学。
• 零代码交互：浏览器内拖拽连线、滑动超参数，实时看到分类边界变化；内置 Python 沙盒供进阶者跑代码。
• 即时诊断：每答一步即给出可视化解释与错题溯源，自动生成“知识漏洞”报告。
• 真实场景案例：用同一网络结构解决“手写数字识别”“肿瘤切片分类”等 6 个场景，一键切换数据集观察泛化差异。
• 社群竞赛：每周放出限时的“网络调参擂台”，排行榜按准确率与模型大小双指标排序，可围观高手参数。
• 跨设备同步：网页、iOS、Android 进度互通，支持离线缓存 5 关内容通勤刷题。

• 学生预习：CS/AI 专业学生在课堂前用 2-3 小时通关基础章节，带着问题听课。
• 转岗速成：产品经理、分析师利用午休刷关卡，快速看懂技术评审里的“激活函数”“梯度消失”。
• 教师翻转课堂：教师布置关卡作为课前任务，课堂直接讨论案例调参，节省推导公式时间。
• K12 科普：家长与孩子一起用可视化实验理解“AI 如何认出猫猫狗狗”，培养兴趣。
• 面试突击：求职者考前夜刷“反向传播”与“Dropout”章节，用模拟面试题检测盲区。

• 无公式直觉流：用几何动画替代矩阵求导，10 分钟建立“权重=地形高度”的心智模型。
• 微剂量学习：单关 5 分钟，地铁也能刷；关卡间穿插“大脑休息”小游戏防疲劳。
• 零门槛实验：无需 GPU、环境配置，浏览器秒开 GPU 加速训练，1 分钟跑完 MNIST。
• AI 助教：GPT-4 驱动的“Explain-like-I’m-5”答疑按钮，任何步骤可一键追问。
• 免费试学：前 3 章永久免费，完成即送“神经网络入门”数字徽章，可分享 LinkedIn。