Redes neuronais e deep learning

Temas deste capítulo

Plano editorial: 57 temas. Só os que têm ligação já estão escritos e publicados.

1. O que é uma rede neuronal artificial?
2. O que é o neurónio artificial?
3. O que é o perceptrão?
4. O que é o perceptrão multicamada?
5. O que são as funções de ativação (ReLU, sigmoide, tanh, softmax)?
6. O que é a retropropagação (backpropagation)?
7. O que é o gradiente descendente?
8. O que é o gradiente descendente estocástico?
9. O que é a taxa de aprendizagem?
10. O que é o otimizador Adam?
11. O que é a função de perda?
12. O que é a entropia cruzada?
13. O que é a inicialização de pesos?
14. O que é a normalização por lotes (batch normalization)?
15. O que é o dropout?
16. O que é a regularização L1 e L2 em redes?
17. O que é o early stopping?
18. O que são as épocas, os lotes e as iterações?
19. O que são as redes convolucionais (CNN)?
20. O que é a arquitetura LeNet, AlexNet e VGG?
21. O que é a ResNet?
22. O que são as redes recorrentes (RNN)?
23. O que é a LSTM e a GRU?
24. O que são os autoencoders?
25. O que são as redes generativas adversariais (GAN)?
26. O que são os modelos de difusão?
27. O que são os autoencoders variacionais (VAE)?
28. O que é o mecanismo de atenção?
29. O que é o Transformer?
30. O que é o GPT?
31. O que são as redes de grafos (GNN)?
32. O que são as redes neuronais de memória?
33. O que é o deep reinforcement learning?
34. O que são as redes neuronais em hardware (GPU, TPU)?
35. O que é a quantização e a compressão de modelos?
36. O que é a aprendizagem profunda interpretável?
37. Como calcular a saída de um neurónio?
38. Como calcular o gradiente da função de perda?
39. Como calcular o tamanho da saída de uma camada convolucional?
40. Como calcular o número de parâmetros de uma rede?
41. Como treinar uma rede neuronal simples passo a passo?
42. Como calcular a retropropagação à mão numa rede pequena?
43. Como construir uma CNN para classificar imagens?
44. Como evitar o overfitting numa rede neuronal?
45. Como treinar um modelo com GPU?
46. Qual é a diferença entre uma CNN e uma RNN?
47. Qual é a diferença entre uma LSTM e um Transformer?
48. Qual é a diferença entre uma GAN e um modelo de difusão?
49. Qual é a diferença entre o gradiente descendente e o gradiente descendente estocástico?
50. Qual é a diferença entre a sigmoide e a ReLU?
51. Qual é a diferença entre o deep learning e o machine learning clássico?
52. Exercícios resolvidos de redes neuronais
53. Exercícios resolvidos de retropropagação
54. Exercícios resolvidos de redes convolucionais
55. Quais são os erros mais comuns em redes neuronais?
56. Como funciona uma rede neuronal em palavras simples?
57. Como funciona o ChatGPT?

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