01
COMECE AQUI
Portas lógicas
Treine AND, OR, NAND, NOR e tente XOR com um Perceptron simples.
- Atualização amostra por amostra
- Potencial u, erro e novos pesos
- Teste separado do treinamento
APRENDER FAZENDO
Escolha um laboratório.
Comece com uma única reta, acompanhe os cálculos e avance até fronteiras não lineares, classificação multiclasse, redes configuráveis, regressão e aprendizagem por protótipos.
Perceptron→MLP e XOR→Multiclasse→Regressão→LVQ e RBF
02
PLANO CARTESIANO
Separação A e B
Adicione pontos e compare uma única fronteira linear com uma MLP.
- Cenários linear e não linear
- Curva de decisão no canvas
- Perceptron × camada oculta
03
MÚLTIPLAS ADALINES
MADALINE e XOR
Combine duas fronteiras com lógica fixa e acompanhe a MADALINE Rule I.
- Arquitetura 2 → 2 → OR → 1
- Princípio da mínima perturbação
- Atualizações LMS passo a passo
04
DESAFIO NÃO LINEAR
XOR com MLP
Veja por que uma reta falha e como neurônios ocultos resolvem o problema.
- Arquitetura 2 → 4 → 1
- Forward e backpropagation
- Regiões de decisão ao vivo
05
MULTICLASSE
Três grupos
Classifique A, B e C usando três neurônios de saída e Softmax.
- Arquitetura 2 → 8 → 3
- Probabilidades P(A), P(B), P(C)
- Cenário não linear
06
ARQUITETURA LIVRE
Rede configurável
Escolha entradas, camadas ocultas, neurônios e saídas; depois abra toda a matemática do treinamento.
- De 1 a 10 entradas e até 4 saídas
- Canvas criado a partir da arquitetura
- Backpropagation e tabela adaptativa
07
SAÍDA CONTÍNUA
Regressão linear
Estime o consumo de um veículo usando sua potência e seu peso.
- Arquitetura fixa: 2 entradas → 1 saída
- Plano de regressão em três dimensões
- Gradientes e somatórias completas
08
APRENDIZAGEM COMPETITIVA
LVQ1 e LVQ2.1
Treine protótipos rotulados e observe atração, repulsão e ajuste de fronteiras.
- Comparação entre LVQ1 e LVQ2.1
- Janela de decisão calculada
- Teste, erro e contas passo a passo
09
REGIÕES LOCAIS
RBF para classificação
Combine seis regiões Gaussianas para separar um grupo central de três regiões externas.
- Arquitetura fixa: 2 → 6 → 1
- Centros, distâncias e ativações locais
- Fronteira, treinamento e teste
10
APROXIMAÇÃO NÃO LINEAR
RBF para regressão
Some sete funções Gaussianas para aprender uma curva contínua a partir dos pontos.
- Arquitetura fixa: 1 → 7 → 1
- Bases Gaussianas desenhadas separadamente
- MSE, R² e contas de cada ajuste
11
SELF-ATTENTION
Mini Transformer
Treine um pequeno modelo causal para prever a próxima palavra de um corpus editável.
- Embeddings e posições em três dimensões
- Matriz de atenção causal completa
- Softmax, cross-entropy e previsão de tokens
12
JOGO ADVERSÁRIO
GAN de dígitos
Observe o Gerador organizar 49 pixels enquanto disputa com um Discriminador.
- Dígitos locais derivados da imagem indicada
- Imagem nas rodadas 0, 10, 50 e atual
- Perdas e Regra da Cadeia completas
13
VISÃO COMPUTACIONAL
CNN de dígitos
Desenhe uma entrada e visualize os mapas produzidos por quatro filtros.
- Convolução, ReLU e Max Pooling
- Saída Softmax treinável
- Classificação dos dígitos 0 a 9
EM TODOS OS LABORATÓRIOS
Observe, treine, teste e leia as contas.
Canvas interativoErro × respostaContas passo a passoCódigo JavaScript comentado