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
Aprender Cálculo
Aprender Álgebra
Aprender Estatística e Probabilidade