Este post é o primeiro de uma série focada em documentar minha jornada rumo ao entendimento de como a IA funciona. Vamos iniciar com a Matemática, que geralmente requer entendimento de: Álgebra, Cálculo, Estatística e Probabilidade. Abaixo seguem todos os parâmetros do projeto.

Performance Goals

  • [Curto Prazo] Implementar a Matemática aprendida: Álgebra, Cálculo, Estatística e Probabilidade em Python.
  • Escrever sobre os temas, simplificando os conceitos para o público.
  • [Longo Prazo] Ser capaz de implementar papers from scratch.

Project Goals

Outcome: Eu quero ser capaz de compreender como Deep Learning funciona por trás das cortinas, sendo capaz de implementar arquiteturas de RN’s como transformers. Quero ser capaz de compreender explicações mais técnicas em relação a conceitos como Gradient Descent ou Backpropagation. Finalmente, também quero ser capaz de escrever sobre esses temas para o público iniciado.

Curriculum: Eu quero implementar redes neurais sem o uso de frameworks; codificar um raytracer; algoritmos da estatística sem usar nenhuma biblioteca e, ao final, acompanhar o código de um artigo e ser capaz de reproduzir os resultados.

Timeframe: 24 de junho de 2024 até 24 de agosto de 2025.

Project Milestones

Next Steps

References