Если интересуют сами концепции нейронных сетей, вы сами ответили на свой вопрос: "IDE тут не причем".
В Python существует множество библиотек, для работы с машинным обучением. Хоть все они с открытым исходным кодом, понять магию, которая там происходит, зачастую не удается.
Если интересует как они работают изнутри то тут даже ЯП не имеет значения(разве что по скорости).
Основы ML это:
35% – линейная алгебра;
25% – теория вероятности и математическая статистика;
15% – математический анализ;
15% – алгоритмы;
10% – подготовка данных.
Приведу в пример библиотеку Numpy, которая позволяет выполнять математические операции, в нашем случае нам потребуется перемножение, транспонирование, скалярное произведение матриц. По факту это и есть та магия, если не рассматривать Backpropogation. В Feedforward используются только эти операции.
На эту тему можно много дискутировать на самом деле, отвечу все таки на вопрос...
Сам использую PyCharm Community, всего в достатке для того что бы начать изучать Machine Learning.