589689.xyz

Super Formação inteligência Artificial com Python e R - Udemy

  • 收录时间:2020-07-19 22:11:11
  • 文件大小:10GB
  • 下载次数:75
  • 最近下载:2021-01-22 04:28:26
  • 磁力链接:
立即下载 复制链接

文件列表

  1. Seção 7 Machine Learning Estudo de/76. Python Naive Bayes.mp4 203MB
  2. Seção 7 Machine Learning Estudo de/82. Python Árvores de Decisão.mp4 187MB
  3. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/136. R Classificação Parte II.mp4 170MB
  4. Seção 7 Machine Learning Estudo de/81. Árvores de Decisão Parte II.mp4 148MB
  5. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/137. Python Mineração de Emoção.mp4 146MB
  6. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/121. Python Deep Learning Parte II.mp4 145MB
  7. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/120. Python Deep Learning.mp4 135MB
  8. Seção 8 Machine Learning Tópicos/104. R Classificação Multi Label.mp4 129MB
  9. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/163. Machine Learning R Árvores de Decisão no R parte II.mp4 127MB
  10. Seção 7 Machine Learning Estudo de/83. Classificação com Regras.mp4 126MB
  11. Seção 8 Machine Learning Tópicos/101. Python Seleção de Atributos.mp4 124MB
  12. Seção 7 Machine Learning Estudo de/75. Naive Bayes.mp4 124MB
  13. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/116. Multilayer Perceptron no R Parte II.mp4 123MB
  14. Seção 5 Lógica Difusa/54. R Exemplo Parte II.mp4 123MB
  15. Seção 7 Machine Learning Estudo de/77. Redes Bayesianas.mp4 115MB
  16. Seção 16 Fundamentos em R/183. Estruturas de Dados Parte II.mp4 112MB
  17. Seção 6 Machine Learning/64. Weka Classificação com Naive Bayes.mp4 110MB
  18. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/141. Tic Tac Toe Parte II.mp4 110MB
  19. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/134. R Exemplo com Documento Parte II.mp4 109MB
  20. Seção 3 Algoritmos Genéticos/39. Python Otimização de Carga Parte II.mp4 109MB
  21. Seção 3 Algoritmos Genéticos/35. R Exemplo com Valor Real.mp4 101MB
  22. Seção 6 Machine Learning/62. Classificação.mp4 98MB
  23. Seção 7 Machine Learning Estudo de/92. Python Kmeans.mp4 97MB
  24. Seção 1 Apresentação/6. História.mp4 93MB
  25. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/114. Testando um Perceptron Multicamadas.mp4 92MB
  26. Seção 10 Reinforcement Learning/123. Introdução.mp4 92MB
  27. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/161. Machine Learning R Naive Bayes parte II.mp4 91MB
  28. Seção 8 Machine Learning Tópicos/102. Classificação Multi Label.mp4 90MB
  29. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/159. Lógica Difusa Exemplo com Octave Parte II.mp4 90MB
  30. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/138. Python Mineração de Emoção Parte II.mp4 89MB
  31. Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/148. Projeto Web Parte III.mp4 88MB
  32. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/168. R Deep Learning Parte II.mp4 86MB
  33. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/131. R Processamento de Linguagem.mp4 86MB
  34. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/164. Machine Learning R Seleção de Atributos.mp4 83MB
  35. Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/152. Implementação.mp4 83MB
  36. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/14. Introdução.mp4 83MB
  37. Seção 7 Machine Learning Estudo de/94. Apriori no R.mp4 82MB
  38. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/117. Python Exemplo com sklearn.mp4 81MB
  39. Seção 5 Lógica Difusa/56. Python Comparação de string com FuzzyWuzzy.mp4 80MB
  40. Seção 3 Algoritmos Genéticos/38. Python Otimização de Carga.mp4 79MB
  41. Seção 7 Machine Learning Estudo de/89. Aprendizado Baseado em Instância.mp4 79MB
  42. Seção 16 Fundamentos em R/191. Importando Dados Parte II.mp4 77MB
  43. Seção 3 Algoritmos Genéticos/40. Python Otimização de Carga Parte III.mp4 76MB
  44. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/167. R Deep Learning.mp4 76MB
  45. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/130. Conceitos.mp4 76MB
  46. Seção 17 Fundamentos em Python/198. Estruturas de Decisão.mp4 76MB
  47. Seção 8 Machine Learning Tópicos/97. Comparando o Desempenho de um modelo.mp4 75MB
  48. Seção 8 Machine Learning Tópicos/103. Meka Classificação Multi Label.mp4 75MB
  49. Seção 6 Machine Learning/71. Weka Agrupamentos.mp4 74MB
  50. Seção 16 Fundamentos em R/174. RStudio.mp4 74MB
  51. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/109. Classificação com Perceptron.mp4 74MB
  52. Seção 8 Machine Learning Tópicos/98. Avaliando o Desempenho com Weka Experimenter.mp4 73MB
  53. Seção 10 Reinforcement Learning/125. Python Reinforcement Learning.mp4 73MB
  54. Seção 4 Sistemas Especialistas/44. O modelo clássico de Cooke.mp4 73MB
  55. Seção 1 Apresentação/5. Fundamentos.mp4 70MB
  56. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros.mp4 69MB
  57. Seção 3 Algoritmos Genéticos/27. Evolução Biológica.mp4 69MB
  58. Seção 7 Machine Learning Estudo de/90. Python Knn.mp4 69MB
  59. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning.mp4 68MB
  60. Seção 5 Lógica Difusa/53. R Exemplo.mp4 67MB
  61. Seção 4 Sistemas Especialistas/46. R Exemplo.mp4 66MB
  62. Seção 7 Machine Learning Estudo de/91. Agrupamentos com Kmeans.mp4 66MB
  63. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/166. Machine Learning R Kmeans no R.mp4 65MB
  64. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/22. R Tabu Search parte II.mp4 64MB
  65. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/15. Introdução Parte II.mp4 64MB
  66. Seção 8 Machine Learning Tópicos/96. Avaliando a Variabilidade de um modelo.mp4 63MB
  67. Seção 17 Fundamentos em Python/196. Variáveis e Objetos.mp4 62MB
  68. Seção 7 Machine Learning Estudo de/88. R Random Forest.mp4 62MB
  69. Seção 3 Algoritmos Genéticos/37. R Exemplo Binário.mp4 61MB
  70. Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/146. Projeto Web Parte I.mp4 61MB
  71. Seção 16 Fundamentos em R/189. Principais Funções Parte II.mp4 60MB
  72. Seção 6 Machine Learning/63. Classificação Parte II.mp4 60MB
  73. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/18. Caminhos.mp4 59MB
  74. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/110. Classificação com Perceptron Parte II.mp4 58MB
  75. Seção 1 Apresentação/3. O que voce vai aprender durante o Curso.mp4 58MB
  76. Seção 5 Lógica Difusa/52. Introdução Parte II.mp4 58MB
  77. Seção 16 Fundamentos em R/175. Pacotes.mp4 57MB
  78. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/132. R Exemplo básico.mp4 57MB
  79. Seção 6 Machine Learning/66. Weka Classificação com Filtros.mp4 56MB
  80. Seção 3 Algoritmos Genéticos/28. Introdução a AG.mp4 54MB
  81. Seção 7 Machine Learning Estudo de/87. Aprendizado Baseado em Grupos.mp4 54MB
  82. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/112. Executando um Perceptron Parte II.mp4 53MB
  83. Seção 16 Fundamentos em R/179. Aspectos Diversos Parte II.mp4 53MB
  84. Seção 8 Machine Learning Tópicos/105. Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE.mp4 53MB
  85. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/171. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte II.mp4 53MB
  86. Seção 6 Machine Learning/72. Regras de Associação.mp4 52MB
  87. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/170. Projeto Prático em R Projeto em Shiny.mp4 51MB
  88. Seção 7 Machine Learning Estudo de/80. Árvores de Decisão.mp4 51MB
  89. Seção 1 Apresentação/12. Preparacao do Ambiente Python.mp4 51MB
  90. Seção 3 Algoritmos Genéticos/34. Exemplo com Valor Real.mp4 51MB
  91. Seção 7 Machine Learning Estudo de/79. R Redes Bayesianas.mp4 50MB
  92. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/157. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação em R.mp4 50MB
  93. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/21. R Tabu Search.mp4 49MB
  94. Seção 5 Lógica Difusa/51. Introdução.mp4 49MB
  95. Seção 7 Machine Learning Estudo de/93. Apriori.mp4 48MB
  96. Seção 8 Machine Learning Tópicos/100. Seleção de Atributos e Maldição da Dimensionalidade.mp4 48MB
  97. Seção 8 Machine Learning Tópicos/99. Custo de Modelos.mp4 48MB
  98. Seção 6 Machine Learning/70. Agrupamentos.mp4 47MB
  99. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/113. Arquitetura de Redes Neurais.mp4 47MB
  100. Seção 6 Machine Learning/58. Introdução.mp4 47MB
  101. Seção 6 Machine Learning/61. Conceitos Parte II.mp4 47MB
  102. Seção 17 Fundamentos em Python/197. Variáveis e Objetos (Continuação).mp4 46MB
  103. Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/151. Solução.mp4 45MB
  104. Seção 17 Fundamentos em Python/204. Módulos e Pacotes.mp4 44MB
  105. Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/147. Projeto Web Parte II.mp4 43MB
  106. Seção 1 Apresentação/10. Mudancas Sociais e Riscos para a Humanidade.mp4 42MB
  107. Seção 3 Algoritmos Genéticos/31. Como Funciona Parte III.mp4 42MB
  108. Seção 16 Fundamentos em R/193. Programação Parte II.mp4 41MB
  109. Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/153. Implementação Parte II.mp4 41MB
  110. Seção 3 Algoritmos Genéticos/30. Como Funciona Parte II.mp4 40MB
  111. Seção 3 Algoritmos Genéticos/33. R Pacote GA.mp4 40MB
  112. Seção 17 Fundamentos em Python/200. Estruturas de Repetição.mp4 39MB
  113. Seção 17 Fundamentos em Python/194. Introdução.mp4 39MB
  114. Seção 1 Apresentação/8. Aplicacoes.mp4 39MB
  115. Seção 6 Machine Learning/73. Weka Regras de Associação.mp4 38MB
  116. Seção 3 Algoritmos Genéticos/29. Como Funciona.mp4 36MB
  117. Seção 4 Sistemas Especialistas/42. Introdução.mp4 35MB
  118. Seção 1 Apresentação/9. Robos Agentes e Sistemas Especialistas.mp4 35MB
  119. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/108. Percepton.mp4 35MB
  120. Seção 10 Reinforcement Learning/124. R Reinforcement Learning.mp4 34MB
  121. Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/150. Oito Rainhas.mp4 34MB
  122. Seção 7 Machine Learning Estudo de/85. Regras com arules.mp4 34MB
  123. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/165. Machine Learning R Knn.mp4 34MB
  124. Seção 1 Apresentação/7. O Teste de Turing.mp4 33MB
  125. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/24. R Simulated Annealing parte II.mp4 33MB
  126. Seção 6 Machine Learning/65. Weka Classificação com Árvores de.mp4 33MB
  127. Seção 16 Fundamentos em R/176. Pacotes Parte II.mp4 33MB
  128. Seção 16 Fundamentos em R/181. Tipos de Dados e Operadores Parte II.mp4 32MB
  129. Seção 1 Apresentação/11. Preparação do ambiente R.mp4 32MB
  130. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/172. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte III.mp4 32MB
  131. Seção 16 Fundamentos em R/173. Introdução/173. Introdução.mp4 31MB
  132. Seção 17 Fundamentos em Python/206. Funções.mp4 31MB
  133. Seção 6 Machine Learning/60. Conceitos.mp4 30MB
  134. Seção 4 Sistemas Especialistas/48. R Exemplo parte III.mp4 30MB
  135. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/156. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação no R.mp4 30MB
  136. Seção 3 Algoritmos Genéticos/32. Exemplo.mp4 28MB
  137. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/19. Tabu Search e Simulated Annealing.mp4 28MB
  138. Seção 3 Algoritmos Genéticos/36. Exemplo Binário.mp4 27MB
  139. Seção 6 Machine Learning/67. Weka Regressão.mp4 27MB
  140. Seção 16 Fundamentos em R/182. Estruturas de Dados.mp4 26MB
  141. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/16. Hill Climbing.mp4 26MB
  142. Seção 16 Fundamentos em R/178. Aspectos Diversos.mp4 26MB
  143. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/119. Deep Learning com H2O.mp4 26MB
  144. Seção 4 Sistemas Especialistas/45. Pacote Expert.mp4 26MB
  145. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/128. Aplicações.mp4 25MB
  146. Seção 17 Fundamentos em Python/202. Listas.mp4 24MB
  147. Seção 1 Apresentação/2. Apresentação/2. Apresentação.mp4 24MB
  148. Seção 16 Fundamentos em R/184. Funções.mp4 24MB
  149. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/17. BFS e DFS.mp4 24MB
  150. Seção 1 Apresentação/1. Instruções Gerais.mp4 23MB
  151. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/142. Tic Tac Toe Parte III.mp4 23MB
  152. Seção 4 Sistemas Especialistas/47. R Exemplo parte II.mp4 23MB
  153. Seção 17 Fundamentos em Python/203. Listas (Continuação).mp4 22MB
  154. Seção 16 Fundamentos em R/186. Ajuda.mp4 22MB
  155. Seção 1 Apresentação/4. Diretrizes gerais e estrutura do curso.mp4 22MB
  156. Seção 17 Fundamentos em Python/195. Ambiente.mp4 22MB
  157. Seção 16 Fundamentos em R/185. Funções Parte II.mp4 22MB
  158. Seção 6 Machine Learning/68. Categorical Encoding.mp4 21MB
  159. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/143. Tic Tac Toe Parte IV.mp4 21MB
  160. Seção 6 Machine Learning/69. Feature Scalling.mp4 20MB
  161. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/107. Introdução.mp4 20MB
  162. Seção 17 Fundamentos em Python/199. Estruturas de Decisão (Continuação).mp4 19MB
  163. Seção 6 Machine Learning/59. Aplicações.mp4 19MB
  164. Seção 17 Fundamentos em Python/201. Estruturas de Repetição (Continuação).mp4 18MB
  165. Seção 16 Fundamentos em R/180. Tipos de Dados e Operadores.mp4 18MB
  166. Seção 18 Encerramento/211. Encerramento.mp4 17MB
  167. Seção 16 Fundamentos em R/188. Principais Funções.mp4 17MB
  168. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/118. Deep Learning.mp4 16MB
  169. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/115. Multilayer Perceptron no R.mp4 16MB
  170. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/23. R Simulated Annealing.mp4 16MB
  171. Seção 5 Lógica Difusa/55. Interpretando o Resultado.mp4 16MB
  172. Seção 4 Sistemas Especialistas/49. Avaliando os Resultados.mp4 15MB
  173. Seção 17 Fundamentos em Python/210. Funções Padrões (Continuação II).mp4 15MB
  174. Seção 17 Fundamentos em Python/207. Funções (Continuação).mp4 14MB
  175. Seção 7 Machine Learning Estudo de/86. Comparando Regras.mp4 13MB
  176. Seção 16 Fundamentos em R/177. Pacotes Parte III.mp4 13MB
  177. Seção 7 Machine Learning Estudo de/84. Classificação com Regras Parte II.mp4 13MB
  178. Seção 7 Machine Learning Estudo de/78. Redes Bayesianas Parte II.mp4 13MB
  179. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/133. R Exemplo com Documento.mp4 13MB
  180. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/162. Machine Learning R Árvores de Decisão.mp4 13MB
  181. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/144. Tic Tac Toe Parte V.mp4 12MB
  182. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/127. Introdução.mp4 12MB
  183. Seção 17 Fundamentos em Python/205. Módulos e Pacotes (Continuação).mp4 12MB
  184. Seção 17 Fundamentos em Python/208. Funções Padrão.mp4 12MB
  185. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/135. R Classificação.mp4 11MB
  186. Seção 16 Fundamentos em R/192. Programação.mp4 10MB
  187. Seção 16 Fundamentos em R/187. Ajuda Parte II.mp4 10MB
  188. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/111. Executando um Perceptron.mp4 9MB
  189. Seção 16 Fundamentos em R/190. Importando Dados.mp4 9MB
  190. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/160. Machine Leaning R Naive Bayes.mp4 7MB
  191. Seção 3 Algoritmos Genéticos/26. Introdução.mp4 7MB
  192. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/158. Lógica Difusa Exemplo com Octave.mp4 7MB
  193. Seção 4 Sistemas Especialistas/43. AI Breaking News.mp4 6MB
  194. Seção 17 Fundamentos em Python/209. Funções Padrão (Continuação).mp4 5MB
  195. Seção 18 Encerramento/213. Aula Bônus.mp4 5MB
  196. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/129. AI Breaking News.mp4 4MB
  197. Seção 1 Apresentação/2. Apresentação/Todos slides juntos.pdf 3MB
  198. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/modelottt 646KB
  199. vlcsnap-2020-07-06-00h01m33s731.png 468KB
  200. vlcsnap-2020-07-06-00h02m05s616.png 419KB
  201. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/slides/1.1. Projeto Prático.pdf 334KB
  202. vlcsnap-2020-07-06-00h03m19s049.png 312KB
  203. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/slides/1.1.TicTacToe.pdf 259KB
  204. vlcsnap-2020-07-06-00h10m07s139.png 237KB
  205. Capa.png 218KB
  206. Seção 18 Encerramento/212. Referências Bibliográficas.txt 5KB
  207. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/Script.R 3KB
  208. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/scripts/app.R 2KB
  209. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/Modelo.R 614B
  210. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/155. Infotrmações.txt 460B
  211. Seção 4 Sistemas Especialistas/41. Material para Download.txt 344B
  212. Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/13. Material para Download.txt 340B
  213. Seção 3 Algoritmos Genéticos/25. Material para download.txt 340B
  214. Seção 5 Lógica Difusa/50. Material para Download.txt 236B
  215. Seção 6 Machine Learning/57. Material para Download.txt 236B
  216. Seção 7 Machine Learning Estudo de/74. Material para Download.txt 236B
  217. Seção 8 Machine Learning Tópicos/95. Material para Download.txt 236B
  218. Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/106. Material de download.txt 236B
  219. Seção 10 Reinforcement Learning/122. Material para Download.txt 236B
  220. Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/126. Material para Download.txt 236B
  221. Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/139. Material para download.txt 236B
  222. Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/145. Material para download.txt 236B
  223. Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/149.Projeto Prático 3 Quebra Cabeças oito rainhas.txt 236B
  224. Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/154. Download.txt 236B
  225. Seção 16 Fundamentos em R/173. Introdução/173. Introdução.txt 236B