Как сделать нейросеть?

Для первой нейросети язык практически безальтернативный — Python, а библиотека PyTorch или TensorFlow с Keras. Студентам я обычно советую начинать с PyTorch: код чуть более явный, легче понять, что происходит внутри.

Задача с рукописными цифрами — классический учебный пример, для неё даже готов датасет MNIST: шестьдесят тысяч размеченных картинок цифр от 0 до 9. Минимальная сеть — это пара полносвязных слоёв и функция активации ReLU, обучить такую можно за несколько минут даже на обычном ноутбуке без видеокарты.

Порядок действий такой:

• разобраться с основами Python и NumPy, если этого ещё нет;
• пройти базовый курс по нейросетям (подойдёт бесплатный курс fast.ai или практическая часть курса Andrew Ng на Coursera);
• собрать простую сеть на MNIST по любому туториалу с сайта PyTorch;
• поменять в этом туториале что-то своё — число слоёв, скорость обучения — и посмотреть, как меняется точность.

Именно последний пункт даёт настоящее понимание, а не просто копирование чужого кода. Когда рукописные цифры распознаются с точностью выше 98%, можно переходить к более серьёзным задачам — классификации фото или обработке текста.