Neste episódio exploramos o que são operadores neurais, por que eles representam um avanço para problemas governados por equações diferenciais parciais e como aparecem em aplicações reais como dinâmica de fluidos, clima e tempo, plasmas astrofísicos e sistemas caóticos.
Conversamos sobre vantagens como adaptabilidade de grade e o papel de técnicas como operadores de Fourier, além de limites práticos e requisitos de computação. Falamos também da importância de fundamentos como álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade para trabalhar a fundo com inteligência artificial, de como traduzir ciência para diferentes públicos e de uma jornada profissional movida por aprendizado contínuo.
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