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Name: Introdução a Redes Neurais: Fundamentos, Backpropagation e Aulas Práticas
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Imagem do Curso gratuito Introdução a Redes Neurais: Fundamentos, Backpropagation e Aulas Práticas

Curso online gratuito Introdução a Redes Neurais: Fundamentos, Backpropagation e Aulas Práticas

Duração do curso online: 3 horas e 2 minutos

Novo

Aprenda redes neurais do zero e implemente uma MLP na prática: treino, gradiente e backpropagation em um curso online gratuito com exercícios e certificado.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

Entender MLPs como aproximadores de funções e o que significa treinar f(x)
Reconhecer arquitetura de rede: camadas, neurônios, pesos, vieses e fluxos
Descrever o processamento no neurônio: soma ponderada + bias e ativação
Preparar dados (X,Y) e shapes por convenção para treino com N amostras
Papel das ativações e por que expor também a derivada (backprop/gradientes)
Inicialização de pesos com +1 por causa do termo de bias na camada anterior
Implementar o predict com propagação forward camada a camada (exceto entrada)
Minimização do erro via gradiente descendente e direção correta da atualização
Aplicar regra da cadeia no backprop para derivar erro em relação aos pesos
Calcular deltas: expressão na última camada com MSE e g(a)
Sequência completa do treino com backprop: forward, erro, deltas, gradientes, update
Loop de camadas do backprop não inclui a camada 0 por não haver pesos antes dela
Gradiente dos pesos via produto externo: output anterior ⊗ delta para bater dimensões
Treinar por épocas no fit e registrar evolução; salvar gráficos a cada k épocas

Sobre o curso online gratuito

Entender redes neurais fica muito mais simples quando você enxerga o que elas realmente fazem: aprender uma função a partir de dados. Neste curso online gratuito, você constrói essa intuição desde o começo, conectando matemática, código e tomada de decisão técnica para transformar entradas em previsões com cada vez menos erro.

A jornada começa pelos fundamentos: o papel do modelo como aproximador de funções, o que significa “treinar” e como a arquitetura influencia a capacidade de aprendizado. Você compreende como um neurônio artificial opera por dentro, como os sinais percorrem as camadas e por que detalhes como vieses, pesos e organização das matrizes importam para que tudo funcione corretamente.

Na sequência, o curso ganha ritmo com aulas práticas que consolidam os conceitos em implementação. Você trabalha a preparação e o formato dos dados, entendendo convenções de shape e como isso se reflete na programação de uma MLP (perceptron multicamadas). Em vez de apenas usar bibliotecas prontas, você aprende o raciocínio por trás da propagação para a frente (forward pass) e o motivo de funções de ativação serem desenvolvidas pensando também em suas derivadas.

Quando o objetivo é fazer a rede aprender, entra em cena a minimização do erro: por que otimizamos, em qual direção os pesos devem ser atualizados e como o gradiente descendente orienta esse caminho. O curso explica de forma clara como calcular gradientes com backpropagation, destacando a regra matemática que permite decompor derivadas e tornar viável o ajuste eficiente de milhares de parâmetros.

Você também consolida o conceito de deltas, compreendendo a diferença entre a última camada e as camadas internas, e como esse fluxo de erro “volta” pela rede para informar ajustes em cada conjunto de pesos. A implementação prática avança para o cálculo de gradientes compatíveis com as matrizes de pesos, cuidando da dimensão correta das operações e do papel do bias na inicialização e na propagação.

Por fim, você estrutura um treinamento completo por épocas, aprende por que o processo precisa ser repetido iterativamente e como monitorar a evolução das previsões sem gerar excesso de artefatos. Ao terminar, você terá uma base sólida para entender, depurar e evoluir modelos neurais, além de estar preparado para avançar em temas de inteligência artificial e ciência de dados com mais segurança.

Conteúdo do curso

Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 01 -Aproximador de funções 07m
Exercício: No contexto de redes neurais, o que significa treinar o modelo (aproximador) f?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 02 - Arquitetura 15m
Exercício: Qual sequência descreve corretamente o que acontece dentro de um neurônio artificial em uma camada escondida?

Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 03 - Aula prática 1: banco de dados 09m
Exercício: Ao preparar os dados para treinar uma rede neural com 1 entrada e 1 saída, qual formato (shape) é adotado por convenção para X e Y quando há 200 amostras?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 04 - Aula prática 2: função de ativação 08m
Exercício: Por que as funções de ativação são implementadas com a opção de retornar também a derivada (ex.: parâmetro derivative)?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 05 - Aula prática 3: arquitetura 18m
Exercício: Ao inicializar os pesos entre duas camadas consecutivas em uma MLP, por que se soma +1 ao número de neurônios da camada anterior ao definir as dimensões da matriz de pesos?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 06 - Aula prática 4: previsão 23m
Exercício: Ao implementar o método predict em uma MLP, qual é o procedimento correto para propagar os dados entre camadas (exceto na camada de entrada)?

Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 07 - Minimização do erro de previsão 09m
Exercício: No treinamento por gradiente descendente, em que direção os pesos devem ser atualizados para reduzir o erro?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 08 - Cálculo do gradiente do erro 08m
Exercício: No cálculo do gradiente em backpropagation, qual regra matemática é usada para decompor a derivada do erro em relação a um peso?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 09 - Cálculo das funções delta 12m
Exercício: Qual é a expressão do delta (δ) na última camada ao usar erro quadrático e função de ativação g(a)?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 10 - Backpropagation 04m
Exercício: Qual é a sequência correta de etapas para treinar uma rede neural usando backpropagation?

Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 11 - Aula prática 5: implementação das funções delta 16m
Exercício: Ao implementar o backpropagation em uma MLP, por que o loop das camadas é feito da última camada até a camada de índice 1 (e não até a 0)?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 12 - Aula prática 6: implementação dos gradientes 10m
Exercício: Ao calcular o gradiente dos pesos em uma camada, qual operação é usada entre o output da camada anterior e o delta para obter uma matriz compatível com os pesos?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 13 - Aula prática 7 implementação treinamento da rede 16m
Exercício: Durante o treinamento de uma MLP, por que o método de treino (ex.: fit) deve executar o backpropagation dentro de um loop de épocas?
Aula em vídeo: Curso Gratuito - Introdução a Redes Neurais 14 - Aula prática 8: testando a classe 22m
Exercício: Ao salvar gráficos de previsões ao longo do treinamento, qual estratégia reduz a quantidade de figuras geradas sem perder a noção da evolução do modelo?

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