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IA Expert - TensorFlow Machine Learning e Deep Learning com Python
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15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 Base de dados para redes recorrentes I.mp4
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22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/107 Introduc227o a avaliac227o de algoritmos.mp4
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21 Gerac227o automatica de caracteres/100 Construc227o da GAN - MNIST II.mp4
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12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/072 Redes convolucionais com estimators IV.mp4
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18 Reduc227o de dimensionalidade/094 Stacked autoencoder - MNIST III.mp4
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12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/071 Redes convolucionais com estimators III.mp4
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15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/084 Redes neurais recorrentes III.mp4
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18 Reduc227o de dimensionalidade/091 Autoencoder linear - base credito II.mp4
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09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/045 Perceptron de uma camada I.mp4
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09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/047 Classificac227o binaria - XOR I.mp4
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11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/062 Introduc227o a redes neurais convolucionais II.mp4
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12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 Redes convolucionais com estimators VI.mp4
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01 Introduc227o/003 Introduc227o a Deep Learning.mp4
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09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/057 Classificac227o com estimators - base censo II.mp4
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09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/052 Base de dados de digitos manuscritos.mp4
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22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/109 Introduc227o a redes neurais artificiais II.mp4
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23 Considerac245es finais/110 Slides.zip
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09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/054 Classificac227o de digitos manuscritos II.mp4
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01 Introduc227o/006 Jupyter Notebook.mp4
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08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/041 Func245es de ativac227o - implementac227o I.mp4
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18 Reduc227o de dimensionalidade/089 Base de dados de credito.mp4
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14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/078 LSTM - long-short term memory.mp4
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11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/063 Etapa 1 - operador de convoluc227o (introduc227o).mp4
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03 Sintaxe basica/009 Constantes.mp4
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23 Considerac245es finais/110 Fontes-e-bases.zip
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03 Sintaxe basica/010 Variaveis I.mp4
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01 Introduc227o/004 Instalac227o do Anaconda.mp4
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03 Sintaxe basica/015 Placeholders.mp4
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20 Teoria sobre GANs/096 Generative-adversarial-networks.pdf
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08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/040 Bias erro descida do gradiente estocastico e mais parametros.mp4
47.0 MB
03 Sintaxe basica/013 Multiplicac227o de matrizes.mp4
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17 Teoria sobre autoencoders/087 Tipos de autoencoders.mp4
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22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos de aprendizagem de maquina.mp4
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11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/065 Etapa 2 - pooling.mp4
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01 Introduc227o/001 Conteudo do curso.mp4
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06 Classificac227o/029 Regress227o logistica - introduc227o.mp4
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03 Sintaxe basica/014 Produto escalar.mp4
30.8 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Metodos preditivos.mp4
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03 Sintaxe basica/011 Variaveis II.mp4
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08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/038 Calculo do parametro delta.mp4
23.4 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/036 Redes multicamada - calculo do erro.mp4
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01 Introduc227o/001 TensorFlow-e-Deep-Learning-com-Python.pdf
7.1 MB
06 Classificac227o/030 census.csv
4.0 MB
23 Considerac245es finais/111 Considerac245es finais.mp4
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17 Teoria sobre autoencoders/086 Autoencoders.pdf
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05 Regress227o linear/022 house-prices.csv
2.5 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Redes-neurais-artificiais.pdf
2.2 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Redes-neurais-convolucionais.pdf
1.7 MB
05 Regress227o linear/018 Regressa-o-linear.pdf
1.3 MB
14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Redes-neurais-recorrentes.pdf
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06 Classificac227o/029 Regressa-o-logi-stica.pdf
965.8 kB
06 Classificac227o/028 Classificac-a-o.pdf
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22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Me-todos-Preditivos.pdf
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22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos-de-Aprendizagem-de-Ma-quina.pdf
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22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Me-todos-Descritivos.pdf
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18 Reduc227o de dimensionalidade/089 credit-data.csv
119.8 kB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 petr4.csv
86.8 kB
21 Gerac227o automatica de caracteres/101 GAN-mnist.ipynb.zip
36.2 kB
06 Classificac227o/032 regressao-logistica-estimators.ipynb.zip
25.2 kB
05 Regress227o linear/023 regressao-linear-casas.ipynb.zip
21.2 kB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 rna-regressa-o-estimators-casas.ipynb.zip
20.3 kB
05 Regress227o linear/027 regressao-multipla-casas-estimator.ipynb.zip
20.2 kB
18 Reduc227o de dimensionalidade/094 stacked-deep-autoencoder.ipynb.zip
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05 Regress227o linear/019 regressao-linear-sklearn.ipynb.zip
17.4 kB
05 Regress227o linear/021 regressao-linear-tensorflow.ipynb.zip
15.3 kB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 convolucional-mnist-estimators.ipynb.zip
12.3 kB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/051 classificacao-multiclasse-iris.ipynb.zip
8.1 kB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/055 mnist.ipynb.zip
7.8 kB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/058 rna-estimators-census.ipynb.zip
6.4 kB
05 Regress227o linear/025 regressao-simples-casas-estimator.ipynb.zip
5.9 kB
01 Introduc227o/006 exemplos-basicos2.ipynb.zip
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18 Reduc227o de dimensionalidade/091 autoencoder-linear-base-credito.ipynb.zip
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18 Reduc227o de dimensionalidade/089 base-credito-classificacao-estimator.ipynb.zip
3.6 kB
06 Classificac227o/030 regressao-logistica-sklearn.ipynb.zip
2.8 kB
04 ----- Parte 2 - Regress227o e classificac227o -----/017 Introduc227o a Parte 2 - Regress227o e classificac227o.html
2.7 kB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/084 serie-temporal-rede-recorrente.py
2.6 kB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/049 classificacao-binaria-xor.ipynb.zip
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08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/044 Refer234ncias complementares.html
2.3 kB
07 ----- Parte 3 - Redes neurais artificiais -----/033 Introduc227o a Parte 3 - Redes Neurais Artificiais.html
2.0 kB
17 Teoria sobre autoencoders/088 Refer234ncias complementares.html
2.0 kB
20 Teoria sobre GANs/098 Refer234ncias complementares.html
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14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/079 Refer234ncias complementares.html
1.9 kB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/068 Refer234ncias complementares.html
1.8 kB
01 Introduc227o/002 Mais sobre Intelig234ncia Artificial.html
1.7 kB
16 ----- Parte 6 - Autoencoders -----/085 Introduc227o a Parte 6 - Autoencoders.html
1.5 kB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/103 Introduc227o 224 sec227o.html
1.5 kB
02 ----- Parte 1 - Introduc227o pratica ao TensorFlow -----/008 Introduc227o a Parte 1 - Introduc227o ao TensorFlow.html
1.5 kB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/046 perceptron-uma-camada.ipynb.zip
1.4 kB
10 ----- Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais -----/060 Introduc227o a Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais.html
1.4 kB
13 ----- Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes -----/075 Introduc227o a Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes.html
1.2 kB
19 ----- Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs) -----/095 Introduc227o a Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs).html
1.2 kB
23 Considerac245es finais/110 Codigo fonte completo slides das aulas.html
1.1 kB
23 Considerac245es finais/112 Outros cursos sobre Intelig234ncia Artificial.html
1.1 kB
03 Sintaxe basica/012 soma-vetores-matrizes.ipynb.zip
1.0 kB
03 Sintaxe basica/016 grafos-tensorboard.ipynb.zip
927 Bytes
03 Sintaxe basica/011 variaveis2.ipynb.zip
859 Bytes
03 Sintaxe basica/013 multiplicacao-matrizes.ipynb.zip
850 Bytes
03 Sintaxe basica/009 constantes.ipynb.zip
845 Bytes
03 Sintaxe basica/010 variaveis1.ipynb.zip
825 Bytes
03 Sintaxe basica/015 placeholders.ipynb.zip
760 Bytes
03 Sintaxe basica/014 produto-escalar.ipynb.zip
726 Bytes
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/042 funcoes-ativacao.py
668 Bytes
01 Introduc227o/005 exemplos-basicos1.py
350 Bytes
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/044 Curso-Redes-Neurais-Artificiais-em-Python.txt
78 Bytes
03 Sintaxe basica/013 Multiplica-o-de-matrizes.txt
62 Bytes
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