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Manual Prático do Deep Learning_ Redes Neurais Profundas

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文件列表

  1. 2. Perceptron/9. Implementando o Perceptron classificação em python.mp4 134MB
  2. 7. Redes Neurais Profundas/72. Derivada da Batch Norm - Parte 2.mp4 132MB
  3. 6. Backpropagation/31. Exercício de Backpropagation - Resposta.mp4 111MB
  4. 6. Backpropagation/7. Implementando o Gradiente Numérico.mp4 107MB
  5. 7. Redes Neurais Profundas/75. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Backprop.mp4 100MB
  6. 4. Neurônio Sigmoid/5. Implementando o Neurônio Sigmoid numpy.mp4 97MB
  7. 2. Perceptron/4. Manual do Perceptron.mp4 93MB
  8. 2. Perceptron/12. Implementando o Perceptron regressão linear.mp4 90MB
  9. 7. Redes Neurais Profundas/13. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (backprop).mp4 90MB
  10. 5. Funções de Ativação/9. Função Softmax.mp4 82MB
  11. 2. Perceptron/3. Intuição sobre o Perceptron - Parte 2 (Classificação).mp4 80MB
  12. 2. Perceptron/10. Implementando o Perceptron classificação em numpy.mp4 78MB
  13. 6. Backpropagation/17. Derivando o Neurônio Sigmoid.mp4 78MB
  14. 7. Redes Neurais Profundas/27. Implementando uma Rede Neural do Zero - backprop.mp4 75MB
  15. 7. Redes Neurais Profundas/38. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Moons, Círculos e Espiral.mp4 74MB
  16. 2. Perceptron/2. Intuição sobre o Perceptron - Parte 1 (Regressão).mp4 71MB
  17. 7. Redes Neurais Profundas/67. Implementando uma Rede Neural do Zero Early Stopping.mp4 67MB
  18. 7. Redes Neurais Profundas/73. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Parte 1.mp4 67MB
  19. 7. Redes Neurais Profundas/76. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm.mp4 67MB
  20. 6. Backpropagation/29. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Backprop.mp4 67MB
  21. 2. Perceptron/14. Exercício de regressão.mp4 66MB
  22. 8. [Opcional] Gradient Checking/3. [Opcional] Calculando os Gradientes Aproximados.mp4 66MB
  23. 7. Redes Neurais Profundas/74. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Feedforward.mp4 65MB
  24. 2. Perceptron/13. Learning rates diferentes pra pesos e bias Como assim.mp4 64MB
  25. 7. Redes Neurais Profundas/68. Teste da Implementação da Early Stopping.mp4 64MB
  26. 8. [Opcional] Gradient Checking/4. [Opcional] Verificando os Gradientes Aproximados.mp4 63MB
  27. 7. Redes Neurais Profundas/46. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Feedforward).mp4 62MB
  28. 7. Redes Neurais Profundas/14. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (implementando a softmax).mp4 62MB
  29. 7. Redes Neurais Profundas/61. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 2).mp4 60MB
  30. 7. Redes Neurais Profundas/18. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (backprop).mp4 60MB
  31. 7. Redes Neurais Profundas/30. Resolvendo Problemas de Regressão Linear e Multivariada.mp4 59MB
  32. 8. [Opcional] Gradient Checking/5. [Opcional] Verificando os Gradientes na Regressão.mp4 57MB
  33. 7. Redes Neurais Profundas/16. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (softmax + neg log-likelihood).mp4 55MB
  34. 7. Redes Neurais Profundas/4. Exercício de Dimensões de Matrizes e Bias Trick.mp4 54MB
  35. 7. Redes Neurais Profundas/54. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 2).mp4 54MB
  36. 6. Backpropagation/13. Regra da Cadeia implementação.mp4 54MB
  37. 2. Perceptron/11. Exercício de classificação.mp4 52MB
  38. 7. Redes Neurais Profundas/3. Dimensões das Matrizes - Parte 2.mp4 51MB
  39. 7. Redes Neurais Profundas/28. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 1.mp4 51MB
  40. 7. Redes Neurais Profundas/70. Batch Normalization.mp4 51MB
  41. 7. Redes Neurais Profundas/59. Mini-batch Gradiente Descendente.mp4 51MB
  42. 3. Adaline/2. Perceptron vs Adaline.mp4 50MB
  43. 7. Redes Neurais Profundas/26. Implementando uma Rede Neural do Zero - feedforward.mp4 50MB
  44. 8. [Opcional] Gradient Checking/8. [Opcional] Verificando os Gradientes na Classificação Binária e Multiclasse.mp4 49MB
  45. 6. Backpropagation/16. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 2.mp4 49MB
  46. 7. Redes Neurais Profundas/45. Dropout.mp4 48MB
  47. 6. Backpropagation/27. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja!.mp4 48MB
  48. 7. Redes Neurais Profundas/19. Intuição sobre Redes Neurais - Padrões de Implementação.mp4 48MB
  49. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/2. Problemas com os dados.mp4 45MB
  50. 6. Backpropagation/3. Estratégia 1 Busca Aleatória.mp4 45MB
  51. 7. Redes Neurais Profundas/39. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 3 Clusters.mp4 44MB
  52. 7. Redes Neurais Profundas/11. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (setup).mp4 44MB
  53. 6. Backpropagation/8. Estratégia 4 Gradiente Analítico (implementação).mp4 43MB
  54. 4. Neurônio Sigmoid/7. Exercício de Regressão Logística numpy.mp4 42MB
  55. 2. Perceptron/1. Perceptron e o bebê que joga pingue-pongue.mp4 41MB
  56. 7. Redes Neurais Profundas/60. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 1).mp4 41MB
  57. 5. Funções de Ativação/3. Função de Ativação Sigmoid.mp4 41MB
  58. 3. Adaline/5. Implementando o Adaline revisão.mp4 41MB
  59. 7. Redes Neurais Profundas/78. Freezing, Fine-tuning e Transferência de Conhecimento.mp4 40MB
  60. 4. Neurônio Sigmoid/1. Manual do Neurônio Sigmoid.mp4 40MB
  61. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/5. Como identificar Underfitting e Overfitting em Gráficos de Perda.mp4 39MB
  62. 7. Redes Neurais Profundas/57. Implementando uma Rede Neural do Zero Momentum.mp4 39MB
  63. 2. Perceptron/7. Implementando o Perceptron revisão.mp4 39MB
  64. 8. [Opcional] Gradient Checking/7. [Opcional] Terminando a nossa implementação do Gradient Checking.mp4 39MB
  65. 4. Neurônio Sigmoid/4. Implementando o Neurônio Sigmoid scikit-learn.mp4 38MB
  66. 1. Introdução/2. Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.mp4 38MB
  67. 7. Redes Neurais Profundas/51. Regularização L2.mp4 38MB
  68. 7. Redes Neurais Profundas/58. Teste da Implementação do Momentum.mp4 38MB
  69. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/7. Quantidade de Epochs, Learning Rate e a Dica de Ouro para o Treinamento.mp4 37MB
  70. 4. Neurônio Sigmoid/6. Exercício de Regressão Logística scikit-learn.mp4 37MB
  71. 1. Introdução/1. Apresentação do Curso.mp4 37MB
  72. 7. Redes Neurais Profundas/8. Função Softmax.mp4 36MB
  73. 3. Adaline/1. Manual do Adaline.mp4 36MB
  74. 1. Introdução/6. Instalações e código-fonte.mp4 36MB
  75. 5. Funções de Ativação/5. Função de Ativação ReLU.mp4 36MB
  76. 7. Redes Neurais Profundas/22. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo Cross-Entropy.mp4 36MB
  77. 7. Redes Neurais Profundas/42. Métodos de Inicialização de Pesos.mp4 35MB
  78. 7. Redes Neurais Profundas/37. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Clusters.mp4 35MB
  79. 7. Redes Neurais Profundas/31. Resolvendo Problemas de Regressão Quadrática.mp4 35MB
  80. 6. Backpropagation/4. Estratégia 2 Busca Aleatória Local.mp4 35MB
  81. 7. Redes Neurais Profundas/41. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 5 classes + Iris.mp4 35MB
  82. 6. Backpropagation/15. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 1.mp4 35MB
  83. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/2. Inicialização de Pesos, Quantidade de Camadas e Número de Neurônios.mp4 34MB
  84. 7. Redes Neurais Profundas/43. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 2).mp4 34MB
  85. 7. Redes Neurais Profundas/34. Resolvendo Problemas de Regressão Exponencial.mp4 34MB
  86. 7. Redes Neurais Profundas/52. Regularização L2 (derivada).mp4 34MB
  87. 3. Adaline/3. Como o Adaline aprende.mp4 34MB
  88. 7. Redes Neurais Profundas/53. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 1).mp4 33MB
  89. 6. Backpropagation/6. A definição de derivadas.mp4 33MB
  90. 7. Redes Neurais Profundas/23. Implementando Rede Neural do Zero - Classes Layer e NeuralNetwork.mp4 33MB
  91. 7. Redes Neurais Profundas/71. Derivada da Batch Norm - Parte 1.mp4 33MB
  92. 7. Redes Neurais Profundas/17. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (feedforward).mp4 33MB
  93. 3. Adaline/8. Exercício de classificação.mp4 32MB
  94. 7. Redes Neurais Profundas/64. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 2).mp4 32MB
  95. 7. Redes Neurais Profundas/29. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 2.mp4 32MB
  96. 5. Funções de Ativação/2. Função de Ativação Linear.mp4 32MB
  97. 7. Redes Neurais Profundas/69. [hotfix] Imprimindo a Perda da Regularização.mp4 32MB
  98. 7. Redes Neurais Profundas/9. Funções de Custo Classificação Multiclasse.mp4 32MB
  99. 6. Backpropagation/30. Exercício de Backpropagation.mp4 32MB
  100. 6. Backpropagation/25. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 7.mp4 31MB
  101. 6. Backpropagation/26. Resumo dos Padrões de Backpropagation.mp4 31MB
  102. 7. Redes Neurais Profundas/35. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta ANDOR.mp4 31MB
  103. 6. Backpropagation/11. Regra da Cadeia introdução.mp4 30MB
  104. 7. Redes Neurais Profundas/77. Teste da Implementação da Batch Normalizaition.mp4 30MB
  105. 5. Funções de Ativação/15. Implementando as funções de ativação eLU.mp4 29MB
  106. 6. Backpropagation/10. Múltiplas Portas.mp4 29MB
  107. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/3. Otimizadores, Funções de Ativação e Dropout.mp4 28MB
  108. 7. Redes Neurais Profundas/65. Teste da Implementação das Learning Rate Decays.mp4 28MB
  109. 3. Adaline/7. Implementando o Adaline classificação.mp4 28MB
  110. 6. Backpropagation/12. Regra da Cadeia aplicação.mp4 27MB
  111. 7. Redes Neurais Profundas/55. Teste de Implementação da Regularização L1L2.mp4 27MB
  112. 7. Redes Neurais Profundas/21. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo MAE e MSE.mp4 27MB
  113. 5. Funções de Ativação/10. Implementando as funções de ativação linear.mp4 27MB
  114. 4. Neurônio Sigmoid/3. Implementando o Neurônio Sigmoid revisão.mp4 27MB
  115. 8. [Opcional] Gradient Checking/2. [Opcional] A Fórmula da Checagem dos Gradientes.mp4 26MB
  116. 6. Backpropagation/5. Estratégia 3 Gradiente Numérico.mp4 26MB
  117. 7. Redes Neurais Profundas/63. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 1).mp4 26MB
  118. 7. Redes Neurais Profundas/81. Implementando uma Rede Neural do Zero Salvando e Restaurando a Nossa Rede.mp4 25MB
  119. 7. Redes Neurais Profundas/6. Funções de Custo Classificação Binária.mp4 25MB
  120. 7. Redes Neurais Profundas/36. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta XOR.mp4 25MB
  121. 7. Redes Neurais Profundas/40. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 4 clusters + Espiral.mp4 25MB
  122. 7. Redes Neurais Profundas/10. O vídeo mais importante desse curso!.mp4 24MB
  123. 7. Redes Neurais Profundas/80. Teste da Implementação do Freezing.mp4 24MB
  124. 7. Redes Neurais Profundas/24. Implementando Rede Neural do Zero - Parâmetros dos métodos.mp4 24MB
  125. 7. Redes Neurais Profundas/66. Early Stopping.mp4 23MB
  126. 7. Redes Neurais Profundas/49. Regularização L1.mp4 23MB
  127. 4. Neurônio Sigmoid/2. Entropia Cruzada (Cross-Entropy).mp4 23MB
  128. 5. Funções de Ativação/14. Implementando as funções de ativação leaky ReLU.mp4 23MB
  129. 3. Adaline/6. Implementando o Adaline regressão.mp4 23MB
  130. 7. Redes Neurais Profundas/62. Learning Rate Decay.mp4 23MB
  131. 7. Redes Neurais Profundas/44. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 3).mp4 22MB
  132. 8. [Opcional] Gradient Checking/6. [Opcional] A Regularização L1 e L2 afeta o Gradient Checking.mp4 22MB
  133. 2. Perceptron/6. Learning Rate e seus efeitos.mp4 22MB
  134. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/6. Funções de Custo, Ativação e Número de Neurônios da Última Camada.mp4 22MB
  135. 6. Backpropagation/14. Interpretando as derivadas.mp4 22MB
  136. 7. Redes Neurais Profundas/12. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (forward).mp4 22MB
  137. 7. Redes Neurais Profundas/25. Implementando Rede Neural do Zero - fit.mp4 21MB
  138. 7. Redes Neurais Profundas/56. Momentum.mp4 21MB
  139. 2. Perceptron/5. Como o Perceptron aprende.mp4 21MB
  140. 7. Redes Neurais Profundas/82. Teste da Implementação do Save & Load.mp4 20MB
  141. 7. Redes Neurais Profundas/15. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (neg log-likelihood).mp4 19MB
  142. 7. Redes Neurais Profundas/48. Teste da Implementação do Dropout.mp4 19MB
  143. 5. Funções de Ativação/13. Implementando as funções de ativação ReLU.mp4 19MB
  144. 6. Backpropagation/19. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 1.mp4 19MB
  145. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/4. Regularização e Momentum.mp4 18MB
  146. 5. Funções de Ativação/6. Função de Ativação Leaky ReLU.mp4 18MB
  147. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/10. E se minha rede estiver excelente.mp4 18MB
  148. 7. Redes Neurais Profundas/83. Parabéns!.mp4 18MB
  149. 7. Redes Neurais Profundas/2. Dimensões das Matrizes - Parte 1.mp4 17MB
  150. 5. Funções de Ativação/11. Implementando as funções de ativação sigmoid.mp4 17MB
  151. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/3. Problemas de Implementação.mp4 17MB
  152. 7. Redes Neurais Profundas/7. One-hot Encoding.mp4 17MB
  153. 6. Backpropagation/23. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 5.mp4 17MB
  154. 7. Redes Neurais Profundas/79. Implementando uma Rede Neural do Zero Freezing.mp4 17MB
  155. 6. Backpropagation/22. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 4.mp4 17MB
  156. 5. Funções de Ativação/12. Implementando as funções de ativação tanh.mp4 17MB
  157. 6. Backpropagation/18. Neurônio Sigmoid como um Circuito - Parte 1.mp4 16MB
  158. 6. Backpropagation/9. Resumos das Estratégias.mp4 16MB
  159. 7. Redes Neurais Profundas/5. Funções de Custo Regressão.mp4 15MB
  160. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/4. Problemas no Treinamento.mp4 15MB
  161. 5. Funções de Ativação/8. Qual função de ativação utilizar na prática.mp4 15MB
  162. 5. Funções de Ativação/7. Função de Ativação eLU.mp4 15MB
  163. 6. Backpropagation/28. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Forward.mp4 15MB
  164. 6. Backpropagation/20. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 2.mp4 15MB
  165. 6. Backpropagation/2. Circuitos de valores reais e o Alpinista Cego.mp4 14MB
  166. 3. Adaline/4. Resumos das diferenças entre o Perceptron e o Adaline.mp4 14MB
  167. 5. Funções de Ativação/4. Função de Ativação Tanh.mp4 14MB
  168. 5. Funções de Ativação/1. Características das Funções de Ativação.mp4 13MB
  169. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/8. Transfer Learning quando aplicar.mp4 13MB
  170. 1. Introdução/5. Regressão, Classificação, Aprendizado Não-Supervisionado e por Reforço.mp4 13MB
  171. 7. Redes Neurais Profundas/32. Resolvendo Problemas de Regressão Cúbica.mp4 12MB
  172. 6. Backpropagation/21. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 3.mp4 12MB
  173. 7. Redes Neurais Profundas/1. Introdução ao módulo.mp4 12MB
  174. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/1. Introdução.mp4 12MB
  175. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/9. O que fazer quando não converge, fica presa no mínimo local ou deu overfitting.mp4 12MB
  176. 2. Perceptron/8. Implementando o Perceptron pseudo-algoritmo.mp4 12MB
  177. 6. Backpropagation/24. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 6.mp4 12MB
  178. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/6. Como tratar Underfitting e Overfitting.mp4 12MB
  179. 7. Redes Neurais Profundas/50. Regularização L1 (derivada).mp4 11MB
  180. 6. Backpropagation/1. O que vamos aprender nesse módulo.mp4 11MB
  181. 7. Redes Neurais Profundas/33. Resolvendo Problemas de Regressão Logarítmicia.mp4 11MB
  182. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/5. Batch Size.mp4 11MB
  183. 1. Introdução/3. Por que estudar Deep Learning.mp4 9MB
  184. 7. Redes Neurais Profundas/20. Implementando Rede Neural do Zero - Introdução.mp4 9MB
  185. 7. Redes Neurais Profundas/47. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Backprop).mp4 9MB
  186. 1. Introdução/4. Aplicações do Deep Learning.mp4 7MB
  187. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/1. Introdução.mp4 4MB
  188. 8. [Opcional] Gradient Checking/1. [Opcional] Checagem dos Gradientes.mp4 3MB
  189. 1. Introdução/6.1 Slides.html 124B
  190. 2. Perceptron/15. Questionário do Perceptron.html 124B
  191. 3. Adaline/9. Questionário do Adaline.html 124B
  192. 1. Introdução/6.2 Repositório do Curso.html 119B
  193. 1. Introdução/6.3 Miniconda.html 107B