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Desafios de programação de Redes neurais

Pratique Redes neurais com 17 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 · 7 Médio · 8 Difícil · 2

Habilidades que você vai praticar: Descida de gradienteRegra da cadeiaRetropropagaçãoAdamAprendizado onlineAtivaçõesCamadas densasCorreção de viésDerivadasEntropia cruzadaEstabilidade do treinamentoGradientes
  • Python · C++ · C#
  • Testes automáticos
  • Revisão de código por IA
  • Soluções da comunidade
Programação
Fundamentos de programaçãoDe variáveis a recursão, para iniciantes
IA e aprendizado de máquina
Central de aprendizado de IARedes neurais, ML e LLMs do zero Redes neurais do zeroNeurônios, retropropagação e otimizadores Aprendizado de máquina do zeroRegressão, classificação e agrupamento Transformers e LLMs do zeroTokenizadores, atenção e geração de texto IA clássica e aprendizado por reforçoBusca, jogos e aprendizado por reforço
226
Desafios
2
Soluções compartilhadas
3
Linguagens

Todos os desafios

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17 desafios
Médio

Propagação direta em uma rede de duas camadas

Passe as entradas por uma camada oculta ReLU e uma camada de saída sigmoide.

Você vai aprender Propagação diretaRedes multicamadas
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Médio

Algoritmo de aprendizado do perceptron

Treine o perceptron original, que só atualiza os pesos quando erra.

Você vai aprender PerceptronAprendizado online
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Fácil

Funções de ativação

Aplique sigmoide, ReLU, Leaky ReLU ou tanh a cada valor de uma lista.

Você vai aprender SigmoideReLU e tanh
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Médio

Gradientes de um único neurônio

Use a regra da cadeia para descobrir como a perda muda com cada peso e o viés de um neurônio sigmoide.

Você vai aprender Regra da cadeiaGradientes
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Fácil

Funções de perda: MSE, MAE e entropia cruzada

Meça o quanto as previsões de um modelo estão erradas com o erro quadrático médio, o erro absoluto médio ou a entropia cruzada binária.

Você vai aprender MSEEntropia cruzada
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Fácil

Um único neurônio artificial

Calcule a saída de um neurônio: soma ponderada das entradas mais um viés, passada pela sigmoide.

Você vai aprender NeurôniosSomas ponderadas
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Médio

Normalização de camada

Normalize cada linha para média 0 e variância 1 e depois escale e desloque, como todo bloco Transformer faz.

Você vai aprender Normalização de camadaTransformers
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Difícil

Retropropagação em uma rede de duas camadas

Calcule todos os gradientes de pesos e vieses de uma rede com uma camada oculta sigmoide e uma saída sigmoide.

Você vai aprender RetropropagaçãoRegra da cadeia
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Fácil

Derivadas de funções de ativação

Calcule a derivada de sigmoid, ReLU, Leaky ReLU ou tanh em cada valor, as inclinações de que a retropropagação precisa.

Você vai aprender DerivadasRetropropagação
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Médio

Propagação direta em uma camada densa

Calcule as saídas de uma camada de neurônios totalmente conectada com a ativação que você escolher.

Você vai aprender Camadas densasAtivações
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
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
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
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
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
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
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
C# Python C++
0 resolvidos
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
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
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
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
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
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções
Fácil

Produto escalar de dois vetores

Multiplique dois vetores elemento a elemento e some os resultados, a operação central de todo neurônio.

Você vai aprender VetoresProduto escalar
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Python C++ C#
0 resolvidos
Ainda sem soluções

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