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Desafios de programação de Ai
Pratique ai com 47 desafios de programação, do fácil ao difícil. Cada desafio roda no navegador, com testes instantâneos, uma revisão do seu código por IA e soluções da comunidade para comparar.
Fácil · 19 Médio · 24 Difícil · 4
Habilidades que você vai praticar: Descida de gradienteRegra da cadeiaRegressãoRetropropagaçãoTransformersÁrvores de decisãoAdamAgrupamentoAlgoritmos genéticosAmostragemAprendizado onlineAtenção
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Todos os desafios
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Médio
Descida de gradiente em mini-lotes
Treine um modelo linear atualizando os pesos após cada lote pequeno, em vez de após todo o conjunto de dados.
Você vai aprender
Mini-lotesDescida de gradiente
Ainda sem soluções
Difícil
Autoatenção multi-cabeça
Projete a entrada em consultas, chaves e valores, execute a atenção em várias cabeças em paralelo e combine-as.
Você vai aprender
Atenção multi-cabeçaProjeções matriciais
Ainda sem soluções
Fácil
Descida de gradiente com momentum
Aplique atualizações com momentum que mantêm parte do passo anterior, para que o treinamento acelere em direções constantes.
Você vai aprender
MomentumOtimizadores
Ainda sem soluções
Fácil
Inicialização de pesos Xavier e He
Calcule o intervalo ou o desvio padrão usado para inicializar os pesos de uma camada.
Você vai aprender
Inicialização Xavier e HeEstabilidade do treinamento
Ainda sem soluções
Difícil
Treine uma rede neural para resolver o XOR
Junte tudo: treine uma rede sigmoide 2-2-1 com retropropagação até ela aprender o XOR.
Você vai aprender
Treinar redes neuraisProblema XOR
Ainda sem soluções
Médio
Otimizador Adam
Implemente o Adam, o otimizador padrão do deep learning, com médias móveis e correção de viés.
Você vai aprender
AdamCorreção de viés
Ainda sem soluções
Médio
Amostragem com temperatura e top-k
Escolha o próximo token como um modelo de linguagem: mantenha os k maiores logits, aplique a temperatura e amostre.
Você vai aprender
Geração de textoAmostragem
Ainda sem soluções
Médio
Treine um neurônio com descida do gradiente
Repita propagação direta, cálculo dos gradientes e atualização dos pesos para ensinar um neurônio sigmoide a partir de exemplos.
Você vai aprender
Descida de gradienteLaços de treinamento
Ainda sem soluções
Médio
Fusões de Byte Pair Encoding (BPE)
Aprenda fusões de subpalavras como os tokenizadores do GPT: funda repetidamente o par de símbolos vizinhos mais frequente.
Você vai aprender
BPETokenização em subpalavras
Ainda sem soluções
Médio
Regressão linear com descida do gradiente
Aprenda a inclinação e o intercepto de uma reta descendo aos poucos pelo erro quadrático médio.
Você vai aprender
Descida de gradienteRegressão
Ainda sem soluções
Fácil
Codificação one-hot
Transforme categorias em vetores com um único 1, o formato de entrada de classificadores e embeddings.
Você vai aprender
Vetores one-hotDados categóricos
Ainda sem soluções
Fácil
Impureza de Gini
Meça o quanto os rótulos de um grupo estão misturados, a pontuação que as árvores de decisão usam para escolher divisões.
Você vai aprender
Árvores de decisãoMedidas de impureza
Ainda sem soluções
Fácil
Similaridade de cosseno
Meça o quanto dois vetores são parecidos pelo ângulo entre eles, como os buscadores fazem com embeddings.
Você vai aprender
Similaridade de vetoresEmbeddings
Ainda sem soluções
Fácil
Entropia cruzada categórica
Meça a perda de um classificador multiclasse a partir das probabilidades previstas e das classes verdadeiras.
Você vai aprender
Perda de classificaçãoLogaritmos
Ainda sem soluções
Fácil
Previsão com regressão logística
Classifique exemplos como 0 ou 1 passando uma soma ponderada pela sigmoide e comparando com um limiar.
Você vai aprender
Regressão logísticaLimiares
Ainda sem soluções
Fácil
Padronização por z-score
Centralize uma variável em 0 e ajuste para desvio padrão 1.
Você vai aprender
PadronizaçãoMédia e desvio padrão
Ainda sem soluções
Médio
Regressão linear simples (mínimos quadrados)
Encontre a reta que melhor se ajusta aos pontos com as fórmulas de mínimos quadrados.
Você vai aprender
Mínimos quadradosRegressão
Ainda sem soluções
Médio
Classificador Naive Bayes
Preveja uma classe a partir de variáveis categóricas com o teorema de Bayes e a suavização de Laplace.
Você vai aprender
Teorema de BayesSuavização de Laplace
Ainda sem soluções
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