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Base: Python e matemática

Revisão das ferramentas e da matemática da engenharia, já pensando em ML.

6 aulas

1. 1Python para quem vem de C# e TypeScriptFicar à vontade com a sintaxe do Python usando o que você já sabe de C# e TS. Nada de "o que é uma variável": o foco é o que muda.1 a 2 sessões
2. 2NumPy: pensar em arrays, não em laçosEntender por que todo código de ML usa NumPy e aprender a trocar laços for por operações no array inteiro.1 a 2 sessões
3. 3Gráficos com matplotlibDesenhar funções, dados e imagens.1 a 2 sessões
4. 4Álgebra linear: vetores, produto escalar e matrizesRelembrar vetores e matrizes pelo lado prático: o que cada operação calcula, como fica em NumPy e onde aparece em ML.1 a 2 sessões
5. 5Cálculo: derivada, derivada parcial e gradienteRelembrar a derivada como inclinação, revisar as regras que importam (principalmente a regra da cadeia) e chegar no gradiente, o vetor que diz para onde uma função sobe mais rápido.1 a 2 sessões
6. 6Probabilidade e estatística: média, variância e distribuição normalResumir dados com poucos números (média, mediana e desvio padrão), entender a distribuição normal e raciocinar sobre probabilidade simulando com NumPy, em vez de decorar fórmulas.2 sessões