Canal YoutubeEsta página lista todas as fontes de estudos que tenho usado para aprender mais sobre IA.
Fique a vontade para explorá-las. Tentarei listar na ordem em que achei melhor ler (mesmo que eu tenha descoberto isso apenas depois de ter estudado)
Descrição rápida das colunas:
- Assunto: Um resumo sobre do quê está fronte trata
- Links: Os links que usei. Geralmente vai ser 1, mas pode ter um caso ou outro que tenha mais de 1
- Categorias: As categorias de assunto, para facilitar saber de que área dentro da IA é (ex.: Redes Neurais, Matemática, etc.). Pode ter mais de 1.
- Comentários: Minha opinião sobre esta fonte. É um resumo. Você pode clicar no link para ir para o post dessa fonte, pode ser que tenha mais!
- Pré-Reqs: Uma lista de pré-requisitos que eu acho que você precisa ver antes de avançar para esta. É uma maneira de te avisar “olha, é melhor entender isso aqui antes de ver esse assunto, pois pode complicar”… Obviamente, é uma sugestão minha, se você já se sentir confortável com o pré-req, fique a vontade para seguir!
Lembre-se: Está uma lista que está em desenvolvimento e será atualizada a medida que eu encontre materiais que me ajudaram a entender algo!
Os conteúdos que estiverem em inglês, se o autor permitir, muito provavelmente irei trazer para português aqui pro blog!
Título |
Comentários |
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Este é um excelente artigo introdutório para o mundo das redes neurais. Achei bem didático. Está em inglês. Em breve quero postar ele aqui no blog, traduzido! |
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Achei o vídeo muito bacana e a explicação tende ser o mais livre de matemática possível. Mas, é importante já ter alguma pequena noção de algumas coisas antes! |
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Esse video explica muito bem, em um passo a passo, a lógica por trás do Gradiente Descendente O Gradiente Descendente é umas das matemáticas que está por trás do “aprendizado” de uma rede neural. É através desse conceito matemático, que uma rede neural vai se ajustando de uma forma muito mais rápida, permitindo achar os parâmetros de uma forma muito mais rápida do que se tivéssemos que fazer manualmente! Vale muito a pena a ver o vídeo |
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O Hugging Face é um repositório central onde encontramos tudo sobre IA: modelos, datasets, testes, etc. Recomendo aprender sobre o Hugging Face! Deixei o link para a página oficial do Hub e o vídeo qu eu gravei explicando. Comece pelo vídeo, pois está em português, e depois explore a documentação completa! |
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Este material é sensacional e contém as bases para o funcionamento do Stable Diffusion. Eu coloquei a versão original, do Jay Alamar, e a minha versão traduzida! Mas é importante entender algo sobre redes neurais para um melhor aproveitamento, recomendo ter usado o Stable Diffusion na prática. |
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Esta fonte contém detalhes incríveis de como o Stable Diffusion funciona. Mas recomendo ler depois de ter alguma experiência com o Stable Diffusion, tentando usá-lo na prática |