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PyTorch Fundamentals
# Descrição
Projeto de introducao completa ao PyTorch, o framework de deep learning mais popular em pesquisa. Abrange 7 secoes: de tensores (criacao, operacoes, broadcasting, interoperabilidade com NumPy) a redes neurais convolucionais. Inclui autograd para diferenciacao automatica, regressao linear com SGD manual e nn.Linear, uma rede neural totalmente conectada com nn.Module e DataLoader para Fashion MNIST (86.84% de acuracia) e uma CNN com nn.Conv2d e MaxPool2d (90.57% de acuracia em apenas 3 epocas). Inclui comparacao detalhada PyTorch vs Keras/TensorFlow, matriz de confusao, metricas por classe, persistencia de modelos e 7 visualizacoes.
# Características principais
$ Tensores PyTorch: criacao, operacoes, broadcasting, interoperabilidade NumPy
$ Autograd: diferenciacao automatica com regra da cadeia e visualizacao de gradientes
$ Regressao linear: SGD manual vs nn.Linear com otimizador Adam
$ Rede neural com nn.Module e DataLoader para Fashion MNIST (86.84% acuracia)
$ CNN com nn.Conv2d, MaxPool2d e Dropout (90.57% acuracia em 3 epocas)
$ Comparacao PyTorch vs Keras/TensorFlow lado a lado com tabela detalhada
$ 7 visualizacoes: tensores, autograd, regressao, curvas de treinamento, inferencia, matriz de confusao, CNN vs MLP
# Galeria
# Tecnologias utilizadas
