Handouts
Roteiros de aula completos, em formato de página única. Cada um traz todos os gráficos renderizados a partir de execuções reais de treino, o código para reproduzi-los e checkpoints com solução.
São complementares ao conteúdo das aulas, não substitutos: aprofundam um tópico específico e servem tanto para acompanhar a aula quanto para consulta posterior.
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Treinando um MLP: batch, otimizador e learning rate
MNIST — 70 000 dígitos manuscritos e uma única arquitetura fixa: 784 → 128 → 64 → 10.
As três decisões que não são nem a arquitetura nem a regra de atualização. Batch completo, mini-batch e SGD puro medidos por época, por atualização de peso e por tempo de relógio; o ruído do gradiente medido contra a previsão 1/√B; os sete otimizadores comparados primeiro num mesmo learning rate e depois cada um no seu; um mapa 6 × 6 de batch × learning rate e uma grade 7 × 9 de otimizador × learning rate, os dois exploráveis na própria página; e o que uma curva de perda precisa ter para significar alguma coisa.
~2 h · 10 figuras · 2 simuladores · 7 checkpoints com solução
Uso em sala
Cada roteiro tem índice lateral com âncoras, botão de copiar em todos os blocos de código e folha de estilo própria para impressão — o menu, os botões e os elementos interativos são omitidos ao imprimir ou gerar PDF.