Backpropagation e Perceptrons Multi-Layer a partir do zero

Você já se perguntou o que realmente acontece sob o capô quando uma rede neural aprende? Para dominar verdadeiramente o aprendizado profundo, você deve olhar além das bibliotecas de alto nível e entender a mecânica central de como os fluxos de dados e os gradientes são atualizados. Este curso baseado em texto orienta você através da matemática fundamental e dos blocos de construção estrutural das redes neurais modernas. Você fará a transição de conceitos teóricos para escrever códigos limpos e explícitos que treinam um modelo do zero. Ao ler explicações claras e passo a passo, você construirá uma intuição sólida para a arquitetura de redes neuais. Vocês aprenderão a escrever multiplicações de matriz, funções de ativação e etapas de otimização sem depender da magia automatizada. O que você aprenderá: Entenda a matemática fundamental por trás dos Perceptrons Multi-Layer e operações de matrizes; Implemente a retropropagação manualmente para ver como os gradiente fluem através de uma rede; Escreva funções personalizadas de acionamento e cálculos de perda usando tensores PyTorch; Aplique técnicas modernas de inicialização para evitar gradientes que desaparecem ou explodem; Configure loops básicos de treinamento e etapa de otimizações do zero; Leia e analise formas de tensor para depurar problemas de arquiteturas de rede.