Visão Geral

Curso Backpropagation em Redes Neurais Simples. Este curso apresenta o algoritmo de Backpropagation aplicado a redes neurais artificiais simples, com foco na compreensão matemática, algorítmica e computacional do processo de aprendizado supervisionado. O conteúdo aborda desde os fundamentos de redes neurais feedforward até o cálculo de gradientes e atualização de pesos, permitindo ao aluno compreender como modelos neurais aprendem a partir dos dados e como o erro é propagado para ajuste dos parâmetros.

Objetivo

Após realizar este curso Backpropagation em Redes Neurais Simples, você será capaz de:

• Compreender a arquitetura de redes neurais feedforward
• Entender o papel da função de perda no aprendizado supervisionado
• Calcular derivadas parciais usando a regra da cadeia
• Explicar o funcionamento do algoritmo de backpropagation
• Implementar backpropagation em uma rede neural simples
• Analisar o impacto da taxa de aprendizado na convergência do modelo
• Identificar problemas comuns como underfitting e overfitting

Publico Alvo

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• Estudantes de ciência da computação, engenharia ou áreas correlatas
• Profissionais iniciantes em Machine Learning e Deep Learning
• Desenvolvedores que desejam entender o funcionamento interno de redes neurais
• Cientistas de dados em início de carreira
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Pre-Requisitos

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• Álgebra linear básica
• Noções de cálculo diferencial
• Conceitos básicos de programação
• Conhecimento introdutório sobre Machine Learning
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Neural Networks

1. Artificial neurons and biological inspiration
2. Perceptron model
3. Feedforward neural networks
4. Input, hidden and output layers

Module 2: Mathematical Foundations

1. Vectors, matrices and matrix multiplication
2. Activation functions and their derivatives
3. Linear and non-linear transformations

Module 3: Loss Functions and Optimization

1. Supervised learning overview
2. Mean Squared Error and Cross-Entropy
3. Cost function behavior
4. Optimization problem formulation

Module 4: Gradient Descent Fundamentals

1. Optimization intuition
2. Partial derivatives
3. Learning rate and convergence
4. Batch and stochastic gradient descent

Module 5: Backpropagation Algorithm

1. Chain rule in neural networks
2. Error propagation from output to hidden layers
3. Gradient computation for weights and biases
4. Weight update equations

Module 6: Implementing Backpropagation from Scratch

1. Forward pass implementation
2. Loss computation
3. Backward pass implementation
4. Training loop design

Module 7: Practical Considerations

1. Weight initialization strategies
2. Vanishing and exploding gradients
3. Model evaluation metrics
4. Simple case studies