Fundamentos de aprendizagem profunda: de redes neurais a modelos de linguagem grandes

O aprendizado profundo é o motor por trás da inteligência artificial moderna, impulsionando tudo, desde o reconhecimento de imagens até a geração avançada de texto. Entender como essas redes neurais operam é essencial para quem deseja entrar no campo da IA hoje.\n\nNeste curso baseado em texto, você fará a transição de aprender conceitos básicos de IA para entender como arquiteturas neurais complexas e modelos de linguagem grandes processam informações. Você obterá uma compreensão clara e conceitual dos modelos de aprendizado profundo e como eles são estruturados para resolver problemas do mundo real.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda a terminologia fundamental de aprendizagem profunda, de neurônios artificiais e funções de ativação a retropropagação.\n- Explore as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e como elas processam dados visuais para tarefas de visão computacional.\n- Analise Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e arquiteturas de transformadores modernas usadas para processamento sequencial de dados e linguagem.\n - Aprenda a mecânica central dos Modelos de Linguagem Grande (LLMs) - Prática de avaliação do desempenho do modelo e técnicas de otimização de compreensão através de código escrito walk-throughs. - O curso começa com definições fundamentais e conceitos básicos antes de guiá-lo passo a passo através das arquiteturas de rede avançadas e técnicas modernas de modelagem de linguagem. Você lerá explicações claras, analisará trechos de código estruturados e completará exercícios escritos projetados para solidificar sua compreensão.\n\nEste curso foi projetado para iniciantes que desejam uma introdução estruturada ao aprendizado profundo, sem pré-requisitos avançados de matemática ou programação.\n conhecimento fundamental de aprendizagem profunda e arquiteturas modernas de IA.