Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos do algoritmo de Backpropagation, o principal método de aprendizado utilizado em redes neurais artificiais e Deep Learning. O curso explora a intuição, a base matemática e o fluxo completo de treinamento de redes neurais, explicando como os erros são calculados e propagados para ajuste dos pesos. Ao final, o aluno compreenderá claramente como redes neurais aprendem e estará preparado para arquiteturas mais avançadas como CNNs, RNNs e Transformers.

Objetivo

Após realizar este Curso Backpropagation Fundamentals, você será capaz de:

• Compreender o papel do backpropagation no aprendizado de redes neurais
• Explicar o fluxo completo de forward pass e backward pass
• Entender a relação entre função de custo, gradientes e atualização de pesos
• Interpretar a regra da cadeia aplicada a redes neurais
• Identificar problemas comuns no treinamento com backpropagation

Publico Alvo

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• Lógica de programação básica
• Matemática básica (funções e derivadas simples)
• Noções introdutórias de redes neurais artificiais
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Backpropagation

1. What is learning in neural networks
2. Role of backpropagation in Deep Learning
3. Supervised learning overview

Module 2: Neural Network Training Flow

1. Forward pass
2. Prediction and output generation
3. Error calculation

Module 3: Loss Functions

1. Mean Squared Error
2. Cross-Entropy Loss
3. Choosing the right loss function

Module 4: Gradients and Derivatives

1. Derivatives intuition
2. Gradients in neural networks
3. Sensitivity analysis

Module 5: Chain Rule Fundamentals

1. Chain rule concept
2. Applying chain rule step by step
3. Backward flow of errors

Module 6: Backward Pass

1. Error propagation
2. Gradient calculation for weights
3. Gradient flow across layers

Module 7: Weight Update Mechanism

1. Gradient Descent
2. Learning rate impact
3. Convergence behavior

Module 8: Common Problems in Backpropagation

1. Vanishing gradients
2. Exploding gradients
3. Training instability

Module 9: Practical Understanding

1. Simple neural network example
2. Visualizing loss reduction
3. Preparing for advanced architectures