Principais Conceitos
* Redes Neurais: São compostas por neurônios que se comunicam entre si, permitindo que a rede tome decisões e classifique entradas.
* Funções de Ativação Não Linear: São funções que permitem que a rede aprenda relações complexas entre as entradas e saídas. Exemplos incluem sigmoid e ReLU.
* Aprendizado Hierárquico de Características: A rede aprende a representar as características da entrada de forma hierárquica.
Construir uma Rede Neural
* Uma rede neural é composta por múltiplos neurônios que se comunicam entre si.
* Cada neurônio tem um vetor de pesos e um vetor de bias.
* A função de ativação não linear é usada para introduzir não linearidade na rede.
Treinar uma Rede Neural
* O treinamento de uma rede neural envolve informar à rede quando ela comete erros e quão grandes são esses erros.
* A função de perda calcula a diferença entre as previsões da rede e as previsões verdadeiras.
Otimizar uma Rede Neural
* Descida do Gradiente: è um método usado para treinar redes neurais, encontrando os pesos ótimos que minimizam a função de perda.
* Retropropagação: é usado para calcular o gradiente da função de perda em relação aos pesos.
Desafios do Treinamento
* Definir a taxa de aprendizado e encontrar o mínimo no paisagem.
* Técnicas de regularização, como dropout e parada precoce, podem ser usadas para prevenir a sobreajuste.
Conclusão
Nesse curso, os alunos aprenderão a construir, treinar e otimizar redes neurais, além de técnicas de regularização para prevenir a sobreajuste. Além disso, aprenderão a aplicar essas técnicas em projetos práticos.