要掌握人工神经网络 (ANNs)，首先要打牢核心概念和数学基础。理解层、激活函数（如 ReLU 或 sigmoid）和损失函数的工作原理。学习前向传播和反向传播的机制，包括梯度下降和优化算法（例如 Adam、SGD）。使用 Python 和 NumPy 从头开始实现一个基础神经网络，以掌握矩阵运算和权重更新。例如，构建一个双层网络来对 MNIST 数据集进行分类，手动编写前向传播代码，计算交叉熵损失，并应用反向传播。这种实践方法可以揭开“黑箱”的神秘面纱，并阐明参数如何影响预测。像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架可以在你熟悉基本原理后再使用。
接下来，尝试不同的架构和真实世界数据集。从简单的全连接网络开始，然后探索用于图像任务的卷积神经网络 (CNN)（例如，构建猫狗分类器）以及用于序列数据的循环神经网络 (RNN)（例如，时间序列预测）。使用 Keras 或 PyTorch Lightning 等高级库来简化实现，同时专注于设计选择：层大小、正则化技术（dropout、L2）和数据预处理。例如，在 CIFAR-10 上训练一个 CNN，调整滤波器大小和池化层，观察准确率的变化。学习调试常见问题：梯度消失、过拟合或输入形状配置错误。TensorBoard 或 Weights & Biases 等工具可以帮助可视化训练指标和模型行为。系统地练习超参数调整——改变学习率、批处理大小和优化器设置，观察它们的影响。
最后，通过研究论文和参与项目来深化专业知识。阅读像原始 transformer 架构或 ResNet 这样的开创性论文，以理解高级概念。复现教程或论文中的结果，例如实现用于图像生成的 GAN。参与 Kaggle 竞赛或开源项目（例如，为 PyTorch 生态系统做贡献）来解决现实世界中的挑战。通过博客（例如 Distill.pub）和课程（如 Fast.ai）保持更新，但要优先进行编码实践而非被动学习。例如，使用基于嵌入的协同过滤构建推荐系统，或使用 ONNX 在边缘设备上部署模型。精通来自于迭代解决问题——将复杂的项目分解为小型实验，分析失败并改进方法。