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Os tensores do PyTorch e o autograd: GPU, grafo dinâmico e a diferenciação automática que substitui o backpropagation escrito à mão.
Atacar a disponibilidade da tríade CIA — e a consequência ética que distingue DoS em pentest: um teste bem-sucedido é, ele próprio, o dano.
Fase 3 — Visualização e comunicação | Pré-requisitos: Aulas 0 a 13 | Duração estimada: 70 minutos
Como fazer o tráfego alheio passar por você: o ARP não tem autenticação, então qualquer máquina responde "o IP é meu" e ninguém verifica.
Sorteio estável, exposição registrada e poder calculado antes: por que rodar o teste com variantes idênticas é a melhor aula sobre falso positivo.
Seleção mantém as features e a interpretação; redução cria features novas e mais compactas. Filtros, wrappers, embedded, PCA — e por que validar em CV aninhada.
Quem captura pacote, lê pacote. Por que numa rede com switch só se vê o próprio tráfego — e o que é preciso para farejar o dos outros.
Fase 2 — Wrangling avançado | Pré-requisitos: Aulas 0 a 12 | Tipo: projeto prático | Duração estimada: 4 a 6 horas
No GraphQL o cliente diz exatamente o que quer — e a introspection abre o mapa. Junto vem a exposição excessiva de dados, mal transversal das APIs.
Isolamento de estado sem um banco por módulo: o dono da tabela é quem a escreve, e o custo real quando o JOIN entre módulos deixa de ser opção.