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Curso

PyTorch:

detecção de fraudes com redes neurais profundas

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Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda a matemática por trás dos tensores e aplique operações do PyTorch para representar dados.
  • Construa perceptrons e MLPs e evolua para redes neurais profundas voltadas à detecção de fraudes.
  • Implemente funções de ativação, funções de perda e otimizadores para aprimorar o aprendizado dos modelos.
  • Trabalhe com conjuntos desbalanceados e aplique técnicas de balanceamento e métricas alternativas para avaliação.
  • Execute ciclos de treinamento e retropropagação, monitorando perda e métricas para ajustar os modelos.
  • Salve, carregue e regule modelos usando estratégias de regularização e ajuste de hiperparâmetros para reduzir overfitting.

Público alvo_

Profissionais, estudantes e entusiastas de ciência de dados e machine learning que desejam aplicar técnicas de deep learning para identificar fraudes em dados reais utilizando PyTorch.

Ana Clara de Andrade Mioto

Ana Clara de Andrade Mioto

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Sou bacharela em Informática Biomédica e mestra em Bioengenharia, ambas pela USP. Hoje atuo como Cientista de Dados Sênior no Banco Bradesco. Já trabalhei como pesquisadora e em empresas dos setores de saúde, finanças, mídia e educação, destacando minha paixão no grande campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Sou cofundadora e atual conselheira da comunidade Data Girls. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 29/09/2026

Ementa

  1. Do cérebro humano ao PyTorch: como nasce uma Rede Neural

    • O Desafio e a Solução de IA
    • Para saber mais: Referências para ir além!
    • Intuição das Redes Neurais Artificiais
    • Preparando o ambiente
    • Explorando as Fraudes e os Tensores-pt1
    • Implementando Deep Learning para detecção de fraudes na Hermex Log
    • Explorando as Fraudes e os Tensores-pt2
    • Utilizando tensores para personalizar recompensas no Clickbonus
    • Otimizando o carregamento dos dados com Dataset e DataLoader
    • Padronização de dados para receitas no Cookin'UP
    • Para saber mais: broadcasting em tensores no pytorch
    • Faça como eu fiz: rede para fraudes
  2. O Perceptron e o Processo de Aprendizado

    • O Perceptron e Funções de Ativação
    • Para saber mais: inicialização de parâmetros em nn.Linear
    • Previsão de sucesso de filmes no Luz & Cena
    • Como a Rede Aprende? Erros e Gradientes
    • Otimização na Prática: O Motor Autograd
    • Otimizando a busca de contatos na Indexa
    • Faça como eu fiz: Perceptron com PyTorch
  3. Arquitetura de Redes Neurais Profundas (Deep Learning)

    • Da Rede Rasa à Rede Profunda
    • Otimizando recomendações de músicas com camadas ocultas
    • Construindo uma MLP com nn.Module
    • Para saber mais: ajuste de dimensões em redes neurais
    • O Desafio dos Dados Desbalanceados
    • Paradoxo da acurácia em detecção de fraudes em reservas de viagem
    • Faça como eu fiz: criar MLP no PyTorch
  4. Treinando e Avaliando o Modelo

    • Preparando o Loop de Treinamento
    • Métricas de Avaliação para Fraudes
    • Ajustando a detecção de fraudes em agendamentos de spas
    • Para saber mais: impacto dos erros na detecção de fraude
    • Corrigindo o Desbalanceamento na Prática
    • Monitoramento de preços em tempo real com ajuste de hiperparâmetros
    • Faça como eu fiz: treino e balanceamento
  5. Otimização e Regularização

    • Hiperparâmetros e Otimizadores Avançados
    • Evitando Overfitting com Dropout
    • Prevenindo overfitting em rotas de entrega
    • Loop de Validação e Impacto no Negócio
    • Otimizando a eficiência de entrega com dropout
    • Para saber mais: impacto financeiro na detecção de fraudes
    • De Experimento para Produção
    • Implementando um sistema de detecção de fraudes para a Clickbonus
    • Faça como eu fiz: otimização e deploy

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