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Aula IA - 01 - Parâmetros, Pesos, Viés e Arquitetura de Redes Neurais Artificiais
Aula IA - 02 - Neurônio Artificial, Produto Escalar, Cosseno e Similaridade
Aula IA - 03 - Função de Perda (Loss Function)
Aula IA - 04 - Generalização, Conjuntos de Treino, Validação e Teste, Sobreajuste (Overfitting)
Aula IA - 05 - Otimizadores, Descida de Gradiente, Mínimos Locais
Aula IA - 06 - SGD, Tamanho de Minilotes (Batch Size), Descida de Gradiente Estocástica
Aula IA - 07 - Momento, Hiperparâmetros, Ponto de Sela (Saddle)
Aula IA - 08 - Funções de Ativação, Não-Linearidades, ReLU, Softmax
Aula IA - 09 - Regularização, Early Stopping (Parada Antecipada), Dropout, Weight Decay L1 e L2
Aula IA - 10 - Backpropagation (Retropropagação)
Aula IA - 11 - Camada Convolucional, Passo (Stride), Mapas de Atributos
Aula IA - 12 - Camada de Atenção (Transformer)
Deep Learning - Redes Neurais Convolucionais
