Machine Learning com JAX: Fundamentos de ML de alto desempenho

O machine learning moderno exige velocidade, flexibilidade e escalabilidade. O JAX fornece uma abordagem poderosa e funcional para computação numérica que permite aos desenvolvedores executar código Python sem problemas em hardware acelerado. Este curso baseado em texto orienta você desde os princípios fundamentais da programação funcional até a implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Você entenderá como aproveitar as APIs de transformação principais do JAX para escrever pipelines de ML mais limpos, rápidos e altamente escaláveis. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos da programação funcional e como eles se aplicam ao aprendizado de máquina com o JAX - Aplique a diferenciação automática usando grad para calcular gradientes de forma eficiente para funções de perda personalizadas - Acelere a execução de código com compilação just-in-time (jit) para otimizar o desempenho em aceleradores - Vetorize operações em grandes conjuntos de dados usando vmap para eliminar o loop manual - Paralelize cálculos em vários dispositivos com pmap para treinamento distribuído - Projete e treine redes neurais usando funções puras e padrões modernos de gerenciamento de estado Você começará com a terminologia essencial e os conceitos fundamentais da programação funcional em Python. A partir daí, você lerá explicações escritas passo a passo e passos de código, progredindo das operações básicas de matriz para compilar e dimensionar componentes completos de rede neural. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, cientistas de dados e estudantes que são novos no JAX e querem construir uma base sólida em aprendizado de máquina de alto desempenho. Nenhuma experiência prévia com JAX é necessária, embora uma compreensão básica de Python e álgebra seja útil. Comece a ler hoje mesmo para desbloquear todo o potencial do machine learning de alto desempenho com o JAX.