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21 Gerac227o automatica de caracteres (Size: 7.12 GB) (Files: 163)
21 Gerac227o automatica de caracteres
102 Construc227o da GAN - MNIST IV.mp4
099 Construc227o da GAN - MNIST I.mp4
100 Construc227o da GAN - MNIST II.mp4
101 Construc227o da GAN - MNIST III.mp4
101 GAN-mnist.ipynb.zip
01 Introduc227o
001 TensorFlow-e-Deep-Learning-com-Python.pdf
002 Mais sobre Intelig234ncia Artificial.html
003 Introduc227o a Deep Learning.mp4
004 Instalac227o do Anaconda.mp4
005 exemplos-basicos1.py
005 Spyder.mp4
006 exemplos-basicos2.ipynb.zip
006 Jupyter Notebook.mp4
007 Introduc227o ao TensorFlow.mp4
001 Conteudo do curso.mp4
02 ----- Parte 1 - Introduc227o pratica ao TensorFlow -----
008 Introduc227o a Parte 1 - Introduc227o ao TensorFlow.html
03 Sintaxe basica
009 constantes.ipynb.zip
009 Constantes.mp4
010 Variaveis I.mp4
010 variaveis1.ipynb.zip
011 Variaveis II.mp4
011 variaveis2.ipynb.zip
012 Adic227o de vetores e matrizes.mp4
012 soma-vetores-matrizes.ipynb.zip
013 Multiplica-o-de-matrizes.txt
013 Multiplicac227o de matrizes.mp4
013 multiplicacao-matrizes.ipynb.zip
014 Produto escalar.mp4
014 produto-escalar.ipynb.zip
015 placeholders.ipynb.zip
015 Placeholders.mp4
016 Grafos e TensorBoard.mp4
016 grafos-tensorboard.ipynb.zip
04 ----- Parte 2 - Regress227o e classificac227o -----
017 Introduc227o a Parte 2 - Regress227o e classificac227o.html
05 Regress227o linear
018 Regress227o linear - teoria.mp4
018 Regressa-o-linear.pdf
019 Regress227o linear com sklearn.mp4
019 regressao-linear-sklearn.ipynb.zip
020 Regress227o linear com TensorFlow I.mp4
021 Regress227o linear com TensorFlow II.mp4
021 regressao-linear-tensorflow.ipynb.zip
022 house-prices.csv
022 Previs227o do preco de casas I.mp4
023 Previs227o do preco de casas II.mp4
023 regressao-linear-casas.ipynb.zip
024 Regress227o linear simples com estimators I.mp4
025 Regress227o linear simples com estimators II.mp4
025 regressao-simples-casas-estimator.ipynb.zip
026 Regress227o linear multipla com estimators I.mp4
027 Regress227o linear multipla com estimators II.mp4
027 regressao-multipla-casas-estimator.ipynb.zip
06 Classificac227o
028 Classificac-a-o.pdf
028 Classificac227o - introduc227o.mp4
029 Regress227o logistica - introduc227o.mp4
029 Regressa-o-logi-stica.pdf
030 census.csv
030 Regress227o logistica com sklearn.mp4
030 regressao-logistica-sklearn.ipynb.zip
031 Regress227o logistica com estimators I.mp4
032 Regress227o logistica com estimators II.mp4
032 regressao-logistica-estimators.ipynb.zip
07 ----- Parte 3 - Redes neurais artificiais -----
033 Introduc227o a Parte 3 - Redes Neurais Artificiais.html
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais
034 Perceptron de uma camada.mp4
034 Redes-neurais-artificiais.pdf
035 Redes multicamada - func227o soma e func227o de ativac227o.mp4
036 Redes multicamada - calculo do erro.mp4
037 Descida do gradiente.mp4
038 Calculo do parametro delta.mp4
039 Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4
040 Bias erro descida do gradiente estocastico e mais parametros.mp4
041 Func245es de ativac227o - implementac227o I.mp4
042 Func245es de ativac227o - implementac227o II.mp4
042 funcoes-ativacao.py
043 TensorFlow playground.mp4
044 Curso-Redes-Neurais-Artificiais-em-Python.txt
044 Refer234ncias complementares.html
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow
045 Perceptron de uma camada I.mp4
046 Perceptron de uma camada II.mp4
046 perceptron-uma-camada.ipynb.zip
047 Classificac227o binaria - XOR I.mp4
048 Classificac227o binaria - XOR II.mp4
049 Classificac227o binaria - XOR III.mp4
049 classificacao-binaria-xor.ipynb.zip
050 Classificac227o multiclasse - base iris I.mp4
051 Classificac227o multiclasse - base iris II.mp4
051 classificacao-multiclasse-iris.ipynb.zip
052 Base de dados de digitos manuscritos.mp4
053 Classificac227o de digitos manuscritos I.mp4
054 Classificac227o de digitos manuscritos II.mp4
055 Classificac227o de digitos manuscritos III.mp4
055 mnist.ipynb.zip
056 Classificac227o com estimators - base censo I.mp4
057 Classificac227o com estimators - base censo II.mp4
058 Padronizac227o com TensorFlow.mp4
058 rna-estimators-census.ipynb.zip
059 Regress227o com estimators - base casas.mp4
059 rna-regressa-o-estimators-casas.ipynb.zip
10 ----- Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais -----
060 Introduc227o a Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais.html
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais
061 Introduc227o a redes neurais convolucionais I.mp4
061 Redes-neurais-convolucionais.pdf
062 Introduc227o a redes neurais convolucionais II.mp4
063 Etapa 1 - operador de convoluc227o (introduc227o).mp4
064 Etapa 1 - operador de convoluc227o (calculo).mp4
065 Etapa 2 - pooling.mp4
066 Etapa 3 - flattening.mp4
067 Etapa 4 - rede neural densa.mp4
068 Refer234ncias complementares.html
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o
069 Redes convolucionais com estimators I.mp4
070 Redes convolucionais com estimators II.mp4
071 Redes convolucionais com estimators III.mp4
072 Redes convolucionais com estimators IV.mp4
073 Redes convolucionais com estimators V.mp4
074 convolucional-mnist-estimators.ipynb.zip
074 Redes convolucionais com estimators VI.mp4
13 ----- Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes -----
075 Introduc227o a Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes.html
14 Teoria sobre redes neurais recorrentes
076 Introduc227o a redes neurais recorrentes.mp4
076 Redes-neurais-recorrentes.pdf
077 Gradiente desaparecendo - gradient vanish problem.mp4
078 LSTM - long-short term memory.mp4
079 Refer234ncias complementares.html
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores
080 Base de dados para redes recorrentes I.mp4
080 petr4.csv
081 Base de dados para redes recorrentes II.mp4
082 Redes neurais recorrentes I.mp4
083 Redes neurais recorrentes II.mp4
084 Redes neurais recorrentes III.mp4
084 serie-temporal-rede-recorrente.py
16 ----- Parte 6 - Autoencoders -----
085 Introduc227o a Parte 6 - Autoencoders.html
17 Teoria sobre autoencoders
086 Autoencoders.pdf
086 Introduc227o a autoencoders.mp4
087 Tipos de autoencoders.mp4
088 Refer234ncias complementares.html
18 Reduc227o de dimensionalidade
089 Base de dados de credito.mp4
089 base-credito-classificacao-estimator.ipynb.zip
089 credit-data.csv
090 Autoencoder linear - base credito I.mp4
091 Autoencoder linear - base credito II.mp4
091 autoencoder-linear-base-credito.ipynb.zip
092 Stacked autoencoder - MNIST I.mp4
093 Stacked autoencoder - MNIST II.mp4
094 Stacked autoencoder - MNIST III.mp4
094 stacked-deep-autoencoder.ipynb.zip
19 ----- Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs) -----
095 Introduc227o a Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs).html
20 Teoria sobre GANs
096 Generative-adversarial-networks.pdf
096 Introduc227o a GANs.mp4
097 GANs - aprendizagem.mp4
098 Refer234ncias complementares.html
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina
103 Introduc227o 224 sec227o.html
104 Me-todos-Preditivos.pdf
104 Metodos preditivos.mp4
105 Me-todos-Descritivos.pdf
105 Metodos descritivos.mp4
106 Tipos de aprendizagem de maquina.mp4
106 Tipos-de-Aprendizagem-de-Ma-quina.pdf
107 Introduc227o a avaliac227o de algoritmos.mp4
108 Introduc227o a redes neurais artificiais I.mp4
109 Introduc227o a redes neurais artificiais II.mp4
23 Considerac245es finais
110 Codigo fonte completo slides das aulas.html
110 Fontes-e-bases.zip
110 Slides.zip
111 Considerac245es finais.mp4
112 Outros cursos sobre Intelig234ncia Artificial.html
112 Outros-cursos-sobre-Intelig-ncia-Artificial.txt
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