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    Trilha de aprendizagem

    Fundamentos de redes neurais

    Aprenda como redes neurais representam funções, medem erros, propagam gradientes e melhoram por otimização.

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    foundations · 9 aulas disponíveis

    Fundamentos de redes neurais

    Aprenda como redes neurais representam funções, medem erros, propagam gradientes e melhoram por otimização.

    1. 03.01O perceptron
    2. 03.02Perceptrons multicamadas e não linearidade
    3. 03.03Funções de activation: ReLU, GELU e SwiGLU
    4. 03.04Funções de loss e cross-entropy
    5. 03.05Backpropagation, visualizado
    6. 03.06Gradient descent e a paisagem da loss
    7. 03.07Optimizers: SGD → Momentum → Adam → AdamW
    8. 03.08Inicialização, normalização e residuals
    9. 03.09Overfitting, regularização e a bitter lesson