Aprendizagem profunda e redes neurais com PyTorch e Transformers

O aprendizado profundo está impulsionando os avanços mais empolgantes da tecnologia hoje, mas entender como as redes neurais realmente funcionam pode parecer avassalador.Este curso baseado em texto desmistifica os fundamentos matemáticos e orienta você através da construção de seus próprios modelos a partir do zero. Você passará de um iniciante curioso para um profissional confiante capaz de projetar, treinar e otimizar redes neurais.Ao explorar tanto a mecânica teórica quanto as implementações práticas, você obterá uma compreensão profunda e intuitiva de como os modelos modernos de IA processam informações e geram resultados. O que você vai aprender: - Entenda a mecânica central das redes neurais, backpropagation e funções de ativação matemática. - Configure funções de perda, inicializações de peso e algoritmos de otimização avançados como Adam. - Aplique técnicas de regularização, como Dropout e Normalização em lote, para evitar o overfitting. - Construa modelos de aprendizado profundo passo a passo usando a biblioteca PyTorch. - Explore as arquiteturas modernas do Transformer, incluindo os conceitos fundamentais por trás do BERT e do GPT. - Descubra como as redes neurais se integram aos fluxos de trabalho de IA contemporâneos, como a geração aumentada de recuperação (RAG). O currículo começa com a terminologia essencial e a matemática básica das redes neurais antes de passar para implementações práticas do PyTorch.Você progredirá de redes simples de camada única para arquiteturas complexas de várias camadas e modelos de linguagem modernos através de explicações claras e escritas e análise de código estruturado. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores e entusiastas de tecnologia que são novos para o aprendizado profundo.Não é necessária experiência prévia com redes neurais, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o funcionamento interno da inteligência artificial moderna.