Visão Geral

Curso Backpropagation for Deep Neural Networks. Este curso aprofunda o estudo do algoritmo de Backpropagation aplicado a redes neurais profundas (Deep Neural Networks), abordando os desafios matemáticos, computacionais e de otimização que surgem com o aumento da profundidade dos modelos. O curso explora técnicas modernas para estabilização do treinamento, melhoria da convergência e eficiência computacional, conectando o backpropagation clássico às práticas atuais de Deep Learning utilizadas em produção.

Objetivo

Após realizar este curso Backpropagation for Deep Neural Networks, você será capaz de:

• Explicar os desafios do treinamento de redes neurais profundas
• Derivar matematicamente o backpropagation em arquiteturas profundas
• Analisar o impacto da profundidade na propagação de gradientes
• Aplicar técnicas para mitigar vanishing e exploding gradients
• Implementar backpropagation eficiente em redes profundas
• Compreender o papel de inicialização, normalização e regularização
• Avaliar estabilidade e desempenho do treinamento em Deep Neural Networks

Publico Alvo

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• Engenheiros de Machine Learning
• Cientistas de dados com experiência básica em redes neurais
• Desenvolvedores que desejam compreender o treinamento de modelos profundos
• Pesquisadores iniciantes em Deep Learning
• Profissionais que trabalham com frameworks como PyTorch ou TensorFlow
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Pre-Requisitos

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• Fundamentos sólidos de redes neurais artificiais
• Conhecimento prévio de Backpropagation em redes simples
• Álgebra linear intermediária
• Cálculo diferencial e regra da cadeia
• Programação em Python
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Deep Neural Network Architectures

1. Shallow vs deep neural networks
2. Fully connected deep architectures
3. Depth, width and representational power
4. Computational graphs in deep models

Module 2: Backpropagation in Deep Networks

1. Generalized chain rule
2. Gradient flow across multiple layers
3. Jacobians and matrix backpropagation
4. Efficient gradient computation

Module 3: Activation Functions and Gradient Behavior

1. Sigmoid and tanh limitations
2. ReLU and variants
3. Gradient saturation and sparsity
4. Activation choice impact on training

Module 4: Vanishing and Exploding Gradients

1. Mathematical explanation of gradient decay
2. Deep network instability
3. Exploding gradients and numerical issues
4. Gradient clipping techniques

Module 5: Weight Initialization Strategies

1. Random initialization pitfalls
2. Xavier initialization
3. He initialization
4. Initialization effects on convergence

Module 6: Normalization Techniques

1. Internal covariate shift
2. Batch Normalization
3. Layer Normalization
4. Impact on gradient propagation

Module 7: Regularization and Generalization

1. L1 and L2 regularization
2. Dropout and stochastic regularization
3. Early stopping
4. Bias-variance tradeoff in deep models

Module 8: Optimization Enhancements

1. Momentum-based gradient descent
2. RMSProp
3. Adam optimizer
4. Learning rate scheduling

Module 9: Practical Implementation

1. Implementing deep backpropagation from scratch
2. Debugging gradient issues
3. Monitoring loss and gradients
4. Training deep models efficiently