Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения

Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать.
Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя видео (+ русские субтитры и дубляж) и сэкономить время школьникам, родителям и учителям, чтобы они могли иметь быстрый доступ к самому интересному и качественному объяснению одной из самых важных тем современности.
But what is a Neural Network? | Deep learning, chapter 1
Что такое нейронная сеть? Часть 1
Оригинал (+ русские субтитры):
Русский дубляж:
Gradient descent, how neural networks learn | Deep learning, chapter 2
Градиентный спуск, глава 2
Оригинал (+ русские субтитры):
Русский дубляж:
What is backpropagation really doing? | Deep learning, chapter 3
Что в действительности делает обратное распространение? Глава 3
Оригинал (+ русские субтитры):
Русский дубляж:
Backpropagation calculus | Deep learning, chapter 4
Исчисление обратного распространения, глава 4
Оригинал (+ русские субтитры):
Рекомендованная литература
- Michael Nielsen «Neural Networks and Deep Learning» (бесплатная онлайн-книга)
- Блог Chris Olah
- Welch Labs Learning To See [Part 1: Introduction]
- Welch Labs Neural Networks Demystified [Part 1: Data and Architecture]
- Distill
Ревизия космоса: как чёрные дыры оказались мусоросжигательными заводами Вселенной и почему Планковская длина — всего лишь миф
Почему математиков поразило доказательство квазигипотезы Римана, представленное OpenAI
Хроники цифровых фабрик: роботы могут почти всё, кроме того, что от них действительно ждут
Как ведёт себя броуновская частица, пока за ней никто не наблюдает?
Дочитали до конца — значит, уже сопротивляетесь
Один час без ИИ-агентов: путь от токенов до MCP
Почему теоремы Гёделя не опровергают физику
Серая стена сингулярности Нет, нужно перефразировать. Вот вариант: Безликий барьер сингулярности