Como aprender PyTorch do zero em 2026: Um guia especializado

Por que aprender PyTorch é tão legal

Com a atual bolha da IA continuando a crescer e o PyTorch sendo a principal estrutura de IA, a procura por especialistas em PyTorch nunca foi tão alta. É usado pra construir de tudo, desde classificadores de imagens simples até grandes modelos de linguagem como o GPT, sistemas de visão computacional pra carros autônomos, mecanismos de recomendação pra serviços de streaming e projetos de pesquisa de IA de ponta em laboratórios ao redor do mundo.

Além disso, de acordo com a Pesquisa com Desenvolvedores StackOverflow 2024, o PyTorch é a quarta estrutura Python mais popular:

Essa classificação alta mostra como o PyTorch é importante na área de ciência de dados e machine learning. 

As empresas estão procurando profissionais com habilidades em PyTorch, oferecendo salários competitivos e oportunidades de carreira incríveis. A popularidade crescente da estrutura também significa que tem uma comunidade enorme de desenvolvedores e pesquisadores compartilhando conhecimento, tutoriais e recursos. 

Se você está começando sua jornada na IA ou quer dar um salto na carreira, aprender PyTorch pode abrir portas para projetos inovadores e parcerias com empresas de tecnologia top.

Quanto tempo leva pra aprender PyTorch?

Embora o PyTorch seja uma estrutura fácil de usar para iniciantes, passar de um novato total a um profissional capaz de resolver problemas com o PyTorch leva algum tempo. O tempo que leva para aprender PyTorch pode variar bastante dependendo da sua experiência anterior com programação, da complexidade dos conceitos que você está tentando entender e do tempo que você pode dedicar ao aprendizado.

Mas com um plano de aprendizagem estruturado e esforço consistente, você pode dominar os fundamentos em algumas semanas e se sentir confortável com isso em poucos meses.

Os recursos online são sempre bem-vindos e oferecem uma experiência de aprendizado melhor do que a documentação do PyTorch (isso não quer dizer que a documentação seja ruim — ela é excelente). Você pode escolher com base no seu nível de habilidade atual e no tempo que você tem disponível. 

Por exemplo, nosso curso de Deep Learning em Python, que usa principalmente o PyTorch, leva cerca de 16 horas de estudo para ser concluído e abrange habilidades do nível iniciante ao intermediário. Claro, a jornada para se tornar um engenheiro de deep learning habilidoso em Python exige muito mais tempo e esforço do que isso. 

Grande parte do seu tempo deve ser dedicada a escrever código PyTorch e resolver problemas.

Assim como aprender a andar de bicicleta é muito mais eficaz quando você realmente anda de bicicleta do que ler sobre técnicas de ciclismo, mergulhar em projetos reais do PyTorch acelera seu aprendizado muito mais do que apenas o estudo teórico. Na DataCamp, a gente oferece vários projetos PyTorch para você colocar a mão na massa.

Como aprender PyTorch: 6 passos para o sucesso

Agora, vamos ver uma abordagem passo a passo para aprender PyTorch. Esse artigo parte do princípio de que você já sabe usar Python e tem experiência com vários tipos de dados. Se não, você vai querer começar primeiro com o nosso guia Como aprender Python e nossa programa de habilidades Fundamentos do Python. 

Passo 1 — Entenda por que você está aprendendo PyTorch

Antes de começar a aprender PyTorch, é importante definir objetivos claros. Como o PyTorch é uma estrutura tão ampla, usada em todos os tipos de aplicações, você pode acabar não progredindo o suficiente se tentar aprender tudo de uma vez.

Pense um pouco sobre que tipo de projetos te animam: 

• Você está mais interessado em tarefas e aplicações de processamento de linguagem natural (NLP), como LLMs? 
• Talvez, processar e gerar áudio semelhante ao humano seja mais o seu estilo (pessoalmente, adoraria uma maneira de desbloquear meu iPhone com a minha voz). 
• Você também pode trabalhar em uma incrível variedade de tarefas de visão computacional envolvendo imagem e áudio. 

Seja qual for a subtarefa de deep learning que você escolher, sua experiência de aprendizado vai ser diferente. O PyTorch usa várias abordagens e algoritmos para resolver essas tarefas, então escolher um antecipadamente definirá a direção das trilhas de aprendizagem além dos fundamentos.

Passo 2 — Comece com o básico do PyTorch

O PyTorch dá uma força no desenvolvimento intuitivo de deep learning e te deixa expressar redes neurais complexas em código fácil de ler. Você vai querer começar entendendo os fundamentos básicos:

• Tensores: A estrutura de dados principal no PyTorch, parecida com as matrizes NumPy, mas com recursos de aceleração por GPU.
• Autograd: O mecanismo de diferenciação automática do PyTorch que impulsiona o treinamento de redes neurais
• Módulos de rede neural: Blocos de construção para criar arquiteturas de redes neurais

Nosso curso Introdução ao Deep Learning em PyTorch aborda muitos desses fundamentos, iniciando sua jornada rumo ao domínio do PyTorch. 

Instalando o PyTorch e configurando seu ambiente

Pra começar a usar o PyTorch, você precisa instalar ele e configurar seu ambiente de desenvolvimento. Você pode instalar o PyTorch usando o pip ou o conda, escolhendo a versão certa para o seu sistema e o suporte opcional ao CUDA para aceleração por GPU.

Passo 3 — Escreva seu primeiro programa PyTorch

Comece com operações tensoriais simples e componentes básicos de redes neurais. Crie tensores, faça operações matemáticas e entenda como os dados fluem pelo gráfico de computação. Comece implementando regressão linear ou um classificador básico antes de passar para arquiteturas mais complexas.

Estruturas de dados do PyTorch

Além dos tensores, o PyTorch oferece várias estruturas de dados e utilitários especializados:

• Conjunto de dados e DataLoader para lidar com dados
• nn.Module para construir camadas de redes neurais
• Otimizadores para atualizar os parâmetros do modelo

Fluxo de treinamento no PyTorch

É super importante entender o ciclo de treinamento — passagem para frente, cálculo de perda, retropropagação e atualizações de parâmetros são o cerne do aprendizado profundo no PyTorch. Esses conceitos são essenciais, seja você construindo uma rede neural simples ou um modelo transformador complexo. Você provavelmente vai acabar memorizando os passos do loop de cor.

Funções de perda e otimizadores

O PyTorch oferece várias funções de perda para diferentes tarefas (MSE, Entropia Cruzada, etc.) e otimizadores (SGD, Adam) para atualizar os parâmetros do modelo. Entender bem esses componentes é essencial para treinar modelos eficazes.

Etapa 4 — Domine os conceitos intermediários do PyTorch

Depois de se familiarizar com o básico, você pode começar a avançar para tópicos mais avançados do PyTorch. Isso é essencial pra construir modelos sofisticados de deep learning e vai te ajudar a enfrentar vários desafios no desenvolvimento de redes neurais.

Autograd e retropropagação

O sistema autograd do PyTorch é essencial para a diferenciação automática e o cálculo do gradiente. Nesta fase, você vai aprender além do básico, incluindo como criar gráficos de computação e lidar com gradientes. Esses são os pilares do treinamento eficaz de redes neurais.

Trabalhando com o ecossistema do PyTorch

A força do PyTorch vem do seu rico ecossistema de ferramentas e extensões. Além do pacote principaltorch , aprenda a usar módulos importantes como torchvision para visão computacional, torchaudio para processamento de áudio e torchtext para processamento de linguagem natural. Essas bibliotecas específicas de domínio oferecem modelos e utilitários prontos para tarefas especializadas.

Desenvolvimento de modelos orientados a objetos

O PyTorch usa uma abordagem orientada a objetos por meio do nn.Module. Entender como criar camadas personalizadas, definir arquiteturas de modelos e implementar redes neurais complexas usando herança de classes é essencial para construir modelos sofisticados. Isso inclui conceitos como ganchos avançados, gerenciamento de parâmetros e serialização de modelos.

Técnicas avançadas de treinamento

Domine conceitos avançados de treinamento, como programação da taxa de aprendizagem, recorte de gradiente e interrupção antecipada. Entender essas técnicas de otimização é essencial para treinar redes profundas que convergem de forma eficaz e se generalizam bem para novos dados. Com essas técnicas, você vai entender melhor como gerenciar recursos de computação, como memória GPU e RAM.

Passo 5 — Aprenda na prática

Como falamos antes, aprender com projetos é super importante pra dominar o PyTorch de verdade. Os projetos fazem você usar ativamente as habilidades que aprendeu nos cursos e tutoriais, gravando as técnicas na sua memória de um jeito bem mais eficaz.

Felizmente, muitos recursos do DataCamp usam esse método de aprender fazendo, mas aqui estão outras maneiras de praticar suas habilidades:

• Pegue projetos que te animam: dá uma olhada e vê se algum problema na sua vida ou na vida da sua família pode ser resolvido com o PyTorch.
• Participe de webinars e sessões de programação em conjunto: Você vai encontrar vários webinars do DataCamp e eventos online onde você pode programar junto com o instrutor. Esse método pode ser uma ótima maneira de aprender novos conceitos e ver como eles são aplicados na prática.

Se você está sem ideias para projetos, o DataCamp oferece uma ampla variedade de projetos PyTorch que você mesmo pode implementar:

• Criando um modelo classificador de roupas para comércio eletrônico
• Desenvolvendo modelos de múltiplas entradas para OCR
• Classificação de tickets do Service Desk com Deep Learning 
• Classificando imagens de raios X usando PyTorch
• Prevendo o volume de tráfego com PyTorch

Um exemplo de plano de aprendizagem do PyTorch

Com base no que falamos, aqui vai um exemplo de plano de aprendizagem semanal que você pode ajustar de acordo com o tempo que tem disponível.

Práticas diárias:

• 3 horas de programação focada
• Ler a documentação e fazer anotações
• Revisão de código e refatoração
• Exercícios de resolução de problemas

Metas semanais:

• Concluir um projeto importante
• Escrever documentação técnica
• Participe das conversas da comunidade PyTorch
• Criar uma entrada no portfólio
• Revisar e otimizar o código da semana anterior

Semana 1: Noções básicas do PyTorch e configuração do ambiente

• Segunda-feira: Instale o PyTorch, configure o ambiente de desenvolvimento e verifique o suporte à GPU.
• Terça-feira: Aprenda a criar tensores, indexação e operações básicas
• Quarta-feira: Pratique manipulações de tensores e operações matemáticas
• Quinta-feira: Estude a mecânica da autograd e os gráficos computacionais
• Sexta-feira: Conheça os componentes básicos das redes neurais
• Fim de semana: Crie e treine um modelo de regressão linear simples

Semana 2: Fundamentos das redes neurais

• Segunda-feira: Estude diferentes funções de perda (MSE, entropia cruzada)
• Terça-feira: Aprenda sobre otimizadores (SGD, Adam, RMSprop)
• Quarta-feira: Implementar várias funções de ativação
• Quinta-feira: Crie sua primeira rede neural usando o nn.Module
• Sexta-feira: Aprenda a carregar e pré-processar dados
• Fim de semana: Crie um classificador de dígitos usando o conjunto de dados MNIST

Semana 3: Treinamento de redes neurais profundas

• Segunda-feira: Domine os componentes do ciclo de treinamento
• Terça-feira: Implementar procedimentos de validação e teste
• Quarta-feira: Saiba mais sobre o agendamento da taxa de aprendizagem
• Quinta-feira: Estude a normalização de lotes e o abandono
• Sexta-feira: Implemente a interrupção antecipada e a verificação de pontos de referência do modelo
• Fim de semana: Treine um classificador de moda usando o Fashion-MNIST

Semana 4: Visão computacional e CNNs

• Segunda-feira: Aprenda os fundamentos da arquitetura CNN
• Terça-feira: Estude diferentes camadas e operações da CNN
• Quarta-feira: Implementar arquiteturas CNN populares
• Quinta-feira: Pratique o aprendizado por transferência com modelos pré-treinados
• Sexta-feira: Aprenda técnicas de aumento de dados
• Weekend: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Semana 5: Desenvolvimento de Modelos Avançados

• Segunda-feira: Estude modelos de sequência e RNNs
• Terça-feira: Aprenda sobre as arquiteturas LSTM e GRU
• Quarta-feira: Implementar mecanismos de atenção
• Quinta-feira: Aprenda o básico sobre a arquitetura dos transformadores
• Sexta-feira: Aprenda estratégias de implantação de modelos
• Fim de semana: Crie um modelo de classificação de texto

Semana 6: Produção e Otimização

• Segunda-feira: Aprenda técnicas de quantização de modelos
• Terça-feira: Estude o modelo de poda e compressão
• Quarta-feira: Modelo prático de atendimento e criação de API
• Quinta-feira: Saiba mais sobre o treinamento distribuído
• Sexta-feira: Estudo sobre otimização da memória da GPU
• Fim de semana: Implemente um modelo com FastAPI

Semana 7: Aplicações no mundo real

• Segunda-feira: Saiba mais sobre conjuntos de dados personalizados e pipelines de dados
• Terça-feira: Estudo sobre treinamento com várias GPUs
• Quarta-feira: Implementar funções de perda personalizadas
• Quinta-feira: Aprenda técnicas de depuração e criação de perfis
• Sexta-feira: Estude as melhores práticas para a produção
• Fim de semana: Crie um pipeline completo de ML

Semana 8: Tópicos avançados e especialização

• Segunda-feira: Explore modelos generativos (GANs, VAEs)
• Terça-feira: Aprenda o básico sobre aprendizado por reforço
• Quarta-feira: Saiba mais sobre redes neurais gráficas
• Quinta-feira: Pratique com técnicas avançadas de otimização
• Sexta-feira: Estudo de métodos de interpretabilidade de modelos
• Fim de semana: Classificando imagens de raios X usando o projeto PyTorch

6 dicas importantes para aprender PyTorch

Quando estiver pronto para começar, lembre-se dessas dicas, pois elas podem te ajudar a maximizar seu progresso e manter o foco.

1. Encontre o seu foco

Vale a pena mencionar esse ponto duas vezes. O PyTorch é uma estrutura versátil com várias aplicações, então decida logo de cara que tipo de problema você quer resolver. As principais aplicações são:

• Processamento de linguagem natural (NLP)
• Visão computacional (imagem e vídeo)
• Processamento de áudio
• Sistemas de recomendação
• Previsão de séries temporais e deteção de anomalias
• Aprendizado por reforço
• Computação científica e simulações físicas

Cada um dos itens acima pode ter uma grande categoria de subproblemas, como classificação de imagens, geração de áudio ou geração de texto. As pessoas podem até dedicar toda a sua carreira a resolver um desses problemas.

2. Pratique com frequência

Não tem como substituir o trabalho duro — pra ser bom em PyTorch, você precisa se dedicar de verdade e colocar a mão na massa. Praticar não precisa ser só escrever código — você pode ler o código PyTorch de outras pessoas, dar uma olhada na documentação e escrever tutoriais ou guias sobre o que aprendeu. O importante é não deixar que o seu conhecimento sobre PyTorch, que você conquistou com tanto esforço, saia da sua cabeça ou fique enferrujado.

3. Trabalhar em projetos

A gente menciona esse ponto mais uma vez também. A aprendizagem baseada em projetos é a melhor maneira de construir conhecimento prático sobre o PyTorch. Principalmente, se você resolver um problema específico que afeta sua própria vida, o conhecimento que você ganhou durante o processo vai ficar com você por muito tempo.

4. Junte-se a uma comunidade

Como o PyTorch é bem popular, dá pra encontrar várias comunidades e grupos online pra participar. Sua jornada com o PyTorch não precisa ser solitária. Na verdade, entrar numa comunidade de alunos pode trazer vários benefícios. Você pode compartilhar conhecimento, pedir ajuda quando precisar, aprender com as experiências dos outros e até colaborar em projetos. 

Comunidades como Fóruns PyTorche r/pytorch do Reddite vários servidores Discord dedicados ao aprendizado profundo oferecem plataformas excelentes para discussão, resolução de problemas e atualização com os últimos desenvolvimentos. 

Além disso, participar dessas comunidades pode trazer oportunidades de networking e possíveis empregos, já que você vai conhecer outros profissionais que usam o PyTorch.

Como conseguir um emprego que use PyTorch

Embora o caminho tradicional para encontrar qualquer tipo de emprego na área de programação seja obter um diploma em um campo relacionado, como ciência da computação, cada vez mais profissionais estão entrando no campo por caminhos não tradicionais. Nesta seção, vamos falar sobre como conseguir um emprego na área de PyTorch sem ter um diploma. Primeiro, vamos ver alguns cargos que contratam especialistas em PyTorch.

Principais carreiras em PyTorch

As habilidades em PyTorch são super valorizadas em várias funções e setores. Aqui estão alguns cargos comuns:

• Engenheiro de machine learning — Crie e implemente modelos de ML usando PyTorch
• Pesquisador de Deep Learning — Fazer pesquisa e desenvolver arquiteturas novas.
• Engenheiro de Visão Computacional — Trabalhar com aplicativos de processamento de imagens/vídeos
• Engenheiro de PNL — Foco em modelos de linguagem e processamento de texto
• Cientista pesquisador de IA — Avançar o estado da arte em inteligência artificial
• Cientista de dados — Use o PyTorch para modelagem preditiva e análise
• Engenheiro de infraestrutura de ML — Crie sistemas para dar suporte à implantação de modelos de ML
• Desenvolvedor de aplicativos de IA — Crie aplicativos para usuários finais com o PyTorch
• Engenheiro de robótica — Use o PyTorch para controle e percepção robótica
• Consultor de IA — Ajuda as empresas a implementar soluções baseadas em PyTorch

Muitas empresas que contratam para essas funções incluem:

• Gigantes da tecnologia (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• Startups focadas em IA
• Instituições de pesquisa e universidades
• Empresas de saúde e biotecnologia
• Instituições financeiras
• Empresas automotivas e de manufatura

Encontrando empregos com PyTorch

Então, como você consegue um emprego em uma dessas empresas?

1. Crie um portfólio robusto

A primeira coisa que você precisa é de um portfólio sólido. Ele deve mostrar sua habilidade de resolver problemas reais usando o PyTorch, demonstrar sua compreensão dos conceitos de deep learning e destacar suas habilidades de programação. Inclua projetos variados que combinem com a função que você quer, seja visão computacional, processamento de linguagem natural ou machine learning em geral. 

Não esqueça de documentar bem o seu trabalho em plataformas como o GitHub, explicando sua abordagem, metodologia e resultados. Se puder, compartilhe métricas ou detalhes sobre como seu projeto causou impacto, seja na sua vida, na vida dos seus amigos ou nos negócios. Ter um portfólio forte não só mostra suas habilidades técnicas, mas também mostra aos possíveis empregadores que você consegue entregar soluções práticas.

2. Crie um currículo que chame a atenção

No mercado de trabalho de hoje, 60 a 70% das candidaturas vão para o lixo antes mesmo de alguém dar uma olhada na sua. Isso é porque os Sistemas de Rastreamento de Candidaturas (ATS) filtram automaticamente os candidatos com base na experiência, uso de palavras-chave e outros fatores. 

Então, antes mesmo de chegar às pessoas, seu currículo precisa ser bom o suficiente pra passar por esses sistemas. Felizmente, você pode combater a IA com IA, aproveitando os serviços online que podem ajudá-lo a otimizar seu currículo. Você também pode ler nosso guia separado sobre como criar um currículo que se destaque.

3. Chame a atenção e crie uma rede de contatos

Um dos jeitos comprovados de conseguir um emprego, não só em deep learning, mas em qualquer área, é através do networking. Mas muitos iniciantes ficam nervosos porque não conhecem ninguém na área com quem possam fazer contatos. É aí que plataformas como o LinkedIn podem ajudar bastante.

Desde o primeiro dia, você deve se comprometer a compartilhar seu conhecimento sobre PyTorch na forma de pequenas postagens ou artigos no LinkedIn ou no Medium. Isso coloca seu nome e sua experiência na frente de possíveis gerentes de contratação e pode deixar uma boa impressão. Você pode se conectar com qualquer pessoa que curtir seu conteúdo, construindo e expandindo sua rede aos poucos.

Você pode conseguir projetos freelance no PyTorch através da sua rede de contatos, o que pode ser uma grande vantagem para o seu portfólio.

Considerações finais

Aprender PyTorch é um investimento valioso para a sua carreira, especialmente porque a IA continua a transformar indústrias em todo o mundo. Embora a curva de aprendizado possa parecer íngreme no início, seguir uma abordagem estruturada e manter a consistência na prática vai te ajudar a dominar essa poderosa estrutura. Lembre-se de que todo mundo começa em algum lugar, e a comunidade PyTorch é super legal com os novatos.

Se você quer ser engenheiro de machine learning, pesquisador ou só quer conhecer o mundo incrível do aprendizado profundo, o PyTorch tem as ferramentas e a flexibilidade que você precisa. Comece com o básico, trabalhe em projetos significativos, envolva-se com a comunidade, seja consistente e não tenha pressa. Nunca houve um momento melhor para começar sua jornada com o PyTorch.

Comece hoje mesmo com nosso Curso de Introdução ao Deep Learning em PyTorchou continue sua jornada com o curso de Aprendizado Profundo Intermediário com PyTorch. Você também pode descobrir o que é preciso para obter uma certificação PyTorch em nosso guia separado.