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Introdução ao Aprendizado Profundo com o PyTorch

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 01/2026

Crie sua primeira rede neural no PyTorch, ajuste hiperparâmetros e trabalhe com tarefas de classificação e regressão.

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PyTorchArtificial Intelligence

4 h

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Descrição do curso

Entendendo o poder da aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda está em toda parte: em câmeras de smartphones, assistentes de voz e carros autônomos. Ela até ajudou a descobrir estruturas de proteínas e a vencer humanos no jogo de Go. Descubra essa tecnologia avançada e saiba como aproveitá-la usando o PyTorch, uma das bibliotecas de aprendizagem profunda mais populares.

Treine sua primeira rede neural

Primeiro, você deve abordar a diferença entre a aprendizagem profunda e a aprendizagem de máquina "clássica". Você aprenderá sobre o processo de treinamento de uma rede neural e como escrever um loop de treinamento. Para isso, você criará funções de perda para problemas de regressão e classificação e aproveitará o PyTorch para calcular suas derivadas.

Avalie e aprimore seu modelo

Na segunda parte, aprenda os diferentes hiperparâmetros que você pode ajustar para aprimorar seu modelo. Depois de aprender sobre os diferentes componentes de uma rede neural, você poderá criar arquiteturas maiores e mais complexas. Para medir o desempenho do seu modelo, você usará o TorchMetrics, uma biblioteca do PyTorch para avaliação de modelos.

Após a conclusão, você será capaz de aproveitar o PyTorch para resolver problemas de classificação e regressão em dados tabulares e de imagem usando a aprendizagem profunda. Um recurso vital para profissionais de dados experientes que desejam avançar em suas carreiras.

Pré-requisitos

Supervised Learning with scikit-learn Introduction to NumPy Python Toolbox

1

Introduction to PyTorch, a Deep Learning Library

Self-driving cars, smartphones, search engines... Deep learning is now everywhere. Before you begin building complex models, you will become familiar with PyTorch, a deep learning framework. You will learn how to manipulate tensors, create PyTorch data structures, and build your first neural network in PyTorch with linear layers.

Introduction to deep learning with PyTorch

Getting started with PyTorch tensors

Checking and adding tensors

Neural networks and layers

Linear layer network

Understanding weights

Hidden layers and parameters

Your first neural network

Stacking linear layers

Counting the number of parameters

Iniciar Capítulo

2

Neural Network Architecture and Hyperparameters

To train a neural network in PyTorch, you will first need to understand additional components, such as activation and loss functions. You will then realize that training a network requires minimizing that loss function, which is done by calculating gradients. You will learn how to use these gradients to update your model's parameters.

Discovering activation functions

Activate your understanding!

The sigmoid and softmax functions

Running a forward pass

Building a binary classifier in PyTorch

From regression to multi-class classification

Using loss functions to assess model predictions

Creating one-hot encoded labels

Calculating cross entropy loss

Using derivatives to update model parameters

Accessing the model parameters

Updating the weights manually

Using the PyTorch optimizer

Iniciar Capítulo

3

Training a Neural Network with PyTorch

Now that you've learned the key components of a neural network, you'll train one using a training loop. You'll explore potential issues like vanishing gradients and learn strategies to address them, such as alternative activation functions and tuning learning rate and momentum.

A deeper dive into loading data

Using TensorDataset

Using DataLoader

Writing our first training loop

Using the MSELoss

Writing a training loop

ReLU activation functions

Implementing ReLU

Implementing leaky ReLU

Understanding activation functions

Learning rate and momentum

Experimenting with learning rate

Experimenting with momentum

Iniciar Capítulo

4

Evaluating and Improving Models

Training a deep learning model is an art, and to make sure our model is trained correctly, we need to keep track of certain metrics during training, such as the loss or the accuracy. We will learn how to calculate such metrics and how to reduce overfitting.

Layer initialization and transfer learning

Fine-tuning process

Freeze layers of a model

Layer initialization

Evaluating model performance

Writing the evaluation loop

Calculating accuracy using torchmetrics

Fighting overfitting

Experimenting with dropout

Understanding overfitting

Improving model performance

Implementing random search

Wrap-up video

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