Arquitetura de transformadores: fundamentos de código e matemática

A IA generativa moderna depende muito da arquitetura Transformer, mas seu funcionamento interno muitas vezes parece uma caixa preta.Este curso desmistifica os conceitos centrais. Ao se concentrar puramente no código e na matemática essencial, você construirá um modelo generativo completo e funcional desde o início, obtendo uma compreensão profunda e prática de como esses sistemas poderosos são construídos e treinados. O que você vai aprender: * Compreender o propósito e a estrutura do mecanismo de atenção multi-cabeça mascarado e codificação posicional. * Implementar o pipeline completo, desde a tokenização de entrada e criação de vocabulário até o processo final de geração de texto. * Construir o bloco completo de transformadores multicamadas, integrando redes de alimentação e camadas de normalização. * Aplicar técnicas fundamentais de otimização e funções de perda necessárias para treinar grandes redes neurais de forma eficaz. * Pratique depuração e iteração em seus componentes de modelo para garantir resultados de geração de texto estáveis e coerentes. O curso começa com conceitos fundamentais e pré-requisitos matemáticos antes de passar para a implementação prática de cada componente arquitetônico.Você codificará progressivamente toda a estrutura do modelo e concluirá com as fases de treinamento e geração. Este curso é projetado para iniciantes em aprendizado profundo ou programação que querem entender a mecânica fundamental de modelos generativos.Não é necessária experiência prévia com arquiteturas complexas de redes neurais, apenas familiaridade básica com a programação. Comece sua jornada para dominar a arquitetura que impulsiona a IA moderna.