Introdução ao PyTorch: primeiros passos com redes neurais

Sobre esta aula

Nesta primeira aula, você vai entender o que é uma rede neural artificial, começando pelo perceptron — o neurônio artificial — e chegando às redes de várias camadas que formam o deep learning. Depois da teoria, partimos para a prática com o PyTorch, biblioteca de aprendizado profundo de código aberto que oferece computação com tensores acelerada por GPU e diferenciação automática.

Você vai criar e treinar suas primeiras redes: uma regressão linear e uma rede profunda que aprende a aproximar a função cosseno.

O que você vai aprender

• O perceptron e o perceptron multicamada
• Deep learning e a rede neural como uma função composta
• Como criar uma rede neural, um Dataset e um DataLoader no PyTorch
• Como uma rede neural aprende: função de perda (erro quadrático médio) e gradiente descendente
• Como treinar uma rede, escolher hiperparâmetros e evitar overfitting

Material de apoio

• Código do curso (notebooks)
• Site oficial do PyTorch
• Curso: Matemática Elementar para Computação — a aula de funções compostas é uma boa preparação para entender o perceptron
• Vídeo: como começar na visão computacional