(Ken Cen 出品) Generative AI 第 34 部：用英偉達CUDA C 進階打造神經網絡的底層核心

本課程將手把手帶您從第 33 部課程的基礎上開始，利用 CUDA C 語言在 GPU 上建構一個能真正運作的兩層神經網路。

從最底層的 C 語言環境配置，到 CUDA 核心程式設計、資料預處理、神經網路架構實現、反向傳播以及梯度更新，將所有環節無縫接軌，讓您真正理解深度學習模型是如何在 GPU 上高效運行的。

獨特的 CUDA 知識點： 您將學到許多獨特且實用的 CUDA 技巧，這些內容在其他入門課程中極為罕見：

1. 高效的記憶體管理： 不僅教您如何在 CPU 和 GPU 之間傳輸數據，更深入講解如何自動化處理 CUDA 錯誤，確保您的程式碼強健且穩定。

2. 底層梯度計算： 我們會親手實作神經網路的梯度計算，包括輸出層、權重（weights）、偏差（bias）和激活函數（ReLU），讓您徹底擺脫對高階框架的黑盒依賴，從根本上掌握神經網路的運作原理。

3. GPU 優化核心： 課程會展示如何利用 CUDA Kernel 來並行重置梯度、高效計算矩陣乘法（matmul）以及實現 ReLU 和 Softmax 激活，讓您親眼見證 GPU 強大的並行計算能力如何加速運算。

   
   

課程使用業界標準的 MNIST 手寫數字資料集，並教您如何下載、預處理以及讀取二進制檔案，這些都是在實際專案中不可或缺的技能。您還會學到如何驗證數據是否正確讀取，養成嚴謹的程式設計習慣