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Trilha de IA

Construa uma rede neural do zero em Python

15 desafios levam você do produto escalar a uma rede que aprende XOR, e depois a otimizadores modernos como o Adam, sem bibliotecas de IA: neurônios, ativações, perda, gradientes, retropropagação e treinamento. Resolva-os em ordem em Python; cada um roda no navegador com testes instantâneos e uma revisão por IA.

Começar o primeiro desafio
  1. 1

    Blocos básicos

    Vetores, funções de ativação e um único neurônio.

    0/3
    1. 1 Produto escalar de dois vetores Fácil Resolver em Python
    2. 2 Funções de ativação Fácil Resolver em Python
    3. 3 Um único neurônio artificial Fácil Resolver em Python
  2. 2

    Propagação direta

    Camadas, uma rede de duas camadas e funções de perda.

    0/3
    1. 1 Propagação direta em uma camada densa Médio Resolver em Python
    2. 2 Propagação direta em uma rede de duas camadas Médio Resolver em Python
    3. 3 Funções de perda: MSE, MAE e entropia cruzada Fácil Resolver em Python
  3. 3

    Treinamento

    Gradientes, retropropagação e descida do gradiente, até resolver o XOR.

    0/5
    1. 1 Derivadas de funções de ativação Fácil Resolver em Python
    2. 2 Gradientes de um único neurônio Médio Resolver em Python
    3. 3 Retropropagação em uma rede de duas camadas Difícil Resolver em Python
    4. 4 Treine um neurônio com descida do gradiente Médio Resolver em Python
    5. 5 Treine uma rede neural para resolver o XOR Difícil Resolver em Python
  4. 4

    Treinamento melhor

    Inicialização de pesos, mini-lotes, momentum e Adam.

    0/4
    1. 1 Inicialização de pesos Xavier e He Fácil Resolver em Python
    2. 2 Descida de gradiente em mini-lotes Médio Resolver em Python
    3. 3 Descida de gradiente com momentum Fácil Resolver em Python
    4. 4 Otimizador Adam Médio Resolver em Python