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tensorflow-machine-learning-deep-learning-python

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文件列表

  1. 21 Gerac227o automatica de caracteres/102 Construc227o da GAN - MNIST IV.mp4 145MB
  2. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/073 Redes convolucionais com estimators V.mp4 142MB
  3. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/051 Classificac227o multiclasse - base iris II.mp4 138MB
  4. 06 Classificac227o/031 Regress227o logistica com estimators I.mp4 137MB
  5. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/081 Base de dados para redes recorrentes II.mp4 136MB
  6. 21 Gerac227o automatica de caracteres/101 Construc227o da GAN - MNIST III.mp4 132MB
  7. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 Base de dados para redes recorrentes I.mp4 121MB
  8. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/050 Classificac227o multiclasse - base iris I.mp4 116MB
  9. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/107 Introduc227o a avaliac227o de algoritmos.mp4 113MB
  10. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/083 Redes neurais recorrentes II.mp4 112MB
  11. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/043 TensorFlow playground.mp4 108MB
  12. 21 Gerac227o automatica de caracteres/100 Construc227o da GAN - MNIST II.mp4 108MB
  13. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/055 Classificac227o de digitos manuscritos III.mp4 107MB
  14. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/072 Redes convolucionais com estimators IV.mp4 107MB
  15. 18 Reduc227o de dimensionalidade/094 Stacked autoencoder - MNIST III.mp4 107MB
  16. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/048 Classificac227o binaria - XOR II.mp4 107MB
  17. 05 Regress227o linear/025 Regress227o linear simples com estimators II.mp4 105MB
  18. 05 Regress227o linear/027 Regress227o linear multipla com estimators II.mp4 104MB
  19. 21 Gerac227o automatica de caracteres/099 Construc227o da GAN - MNIST I.mp4 102MB
  20. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/108 Introduc227o a redes neurais artificiais I.mp4 102MB
  21. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/069 Redes convolucionais com estimators I.mp4 100MB
  22. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/070 Redes convolucionais com estimators II.mp4 99MB
  23. 06 Classificac227o/028 Classificac227o - introduc227o.mp4 96MB
  24. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/082 Redes neurais recorrentes I.mp4 95MB
  25. 03 Sintaxe basica/016 Grafos e TensorBoard.mp4 94MB
  26. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/071 Redes convolucionais com estimators III.mp4 93MB
  27. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/084 Redes neurais recorrentes III.mp4 92MB
  28. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/056 Classificac227o com estimators - base censo I.mp4 92MB
  29. 06 Classificac227o/030 Regress227o logistica com sklearn.mp4 91MB
  30. 05 Regress227o linear/023 Previs227o do preco de casas II.mp4 91MB
  31. 18 Reduc227o de dimensionalidade/091 Autoencoder linear - base credito II.mp4 86MB
  32. 20 Teoria sobre GANs/097 GANs - aprendizagem.mp4 85MB
  33. 05 Regress227o linear/021 Regress227o linear com TensorFlow II.mp4 84MB
  34. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/046 Perceptron de uma camada II.mp4 83MB
  35. 01 Introduc227o/005 Spyder.mp4 82MB
  36. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/045 Perceptron de uma camada I.mp4 81MB
  37. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/047 Classificac227o binaria - XOR I.mp4 79MB
  38. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/042 Func245es de ativac227o - implementac227o II.mp4 78MB
  39. 05 Regress227o linear/020 Regress227o linear com TensorFlow I.mp4 78MB
  40. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/049 Classificac227o binaria - XOR III.mp4 78MB
  41. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/062 Introduc227o a redes neurais convolucionais II.mp4 77MB
  42. 05 Regress227o linear/022 Previs227o do preco de casas I.mp4 76MB
  43. 05 Regress227o linear/026 Regress227o linear multipla com estimators I.mp4 76MB
  44. 18 Reduc227o de dimensionalidade/093 Stacked autoencoder - MNIST II.mp4 74MB
  45. 20 Teoria sobre GANs/096 Introduc227o a GANs.mp4 74MB
  46. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 Redes convolucionais com estimators VI.mp4 73MB
  47. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/058 Padronizac227o com TensorFlow.mp4 73MB
  48. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Introduc227o a redes neurais convolucionais I.mp4 73MB
  49. 18 Reduc227o de dimensionalidade/092 Stacked autoencoder - MNIST I.mp4 71MB
  50. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 Regress227o com estimators - base casas.mp4 71MB
  51. 05 Regress227o linear/019 Regress227o linear com sklearn.mp4 69MB
  52. 01 Introduc227o/003 Introduc227o a Deep Learning.mp4 67MB
  53. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/057 Classificac227o com estimators - base censo II.mp4 67MB
  54. 17 Teoria sobre autoencoders/086 Introduc227o a autoencoders.mp4 66MB
  55. 05 Regress227o linear/018 Regress227o linear - teoria.mp4 65MB
  56. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/052 Base de dados de digitos manuscritos.mp4 64MB
  57. 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Introduc227o a redes neurais recorrentes.mp4 64MB
  58. 18 Reduc227o de dimensionalidade/090 Autoencoder linear - base credito I.mp4 64MB
  59. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/066 Etapa 3 - flattening.mp4 63MB
  60. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/067 Etapa 4 - rede neural densa.mp4 62MB
  61. 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/077 Gradiente desaparecendo - gradient vanish problem.mp4 62MB
  62. 05 Regress227o linear/024 Regress227o linear simples com estimators I.mp4 61MB
  63. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/109 Introduc227o a redes neurais artificiais II.mp4 61MB
  64. 23 Considerac245es finais/110 Slides.zip 60MB
  65. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/054 Classificac227o de digitos manuscritos II.mp4 60MB
  66. 01 Introduc227o/007 Introduc227o ao TensorFlow.mp4 59MB
  67. 01 Introduc227o/006 Jupyter Notebook.mp4 57MB
  68. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/053 Classificac227o de digitos manuscritos I.mp4 57MB
  69. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/041 Func245es de ativac227o - implementac227o I.mp4 56MB
  70. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/064 Etapa 1 - operador de convoluc227o (calculo).mp4 56MB
  71. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/039 Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4 54MB
  72. 18 Reduc227o de dimensionalidade/089 Base de dados de credito.mp4 54MB
  73. 03 Sintaxe basica/012 Adic227o de vetores e matrizes.mp4 54MB
  74. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Metodos descritivos.mp4 53MB
  75. 06 Classificac227o/032 Regress227o logistica com estimators II.mp4 53MB
  76. 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/078 LSTM - long-short term memory.mp4 50MB
  77. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/063 Etapa 1 - operador de convoluc227o (introduc227o).mp4 50MB
  78. 03 Sintaxe basica/009 Constantes.mp4 50MB
  79. 23 Considerac245es finais/110 Fontes-e-bases.zip 47MB
  80. 03 Sintaxe basica/010 Variaveis I.mp4 47MB
  81. 01 Introduc227o/004 Instalac227o do Anaconda.mp4 47MB
  82. 03 Sintaxe basica/015 Placeholders.mp4 47MB
  83. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/037 Descida do gradiente.mp4 46MB
  84. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/035 Redes multicamada - func227o soma e func227o de ativac227o.mp4 46MB
  85. 20 Teoria sobre GANs/096 Generative-adversarial-networks.pdf 45MB
  86. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/040 Bias erro descida do gradiente estocastico e mais parametros.mp4 45MB
  87. 03 Sintaxe basica/013 Multiplicac227o de matrizes.mp4 43MB
  88. 17 Teoria sobre autoencoders/087 Tipos de autoencoders.mp4 43MB
  89. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos de aprendizagem de maquina.mp4 41MB
  90. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Perceptron de uma camada.mp4 39MB
  91. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/065 Etapa 2 - pooling.mp4 37MB
  92. 01 Introduc227o/001 Conteudo do curso.mp4 34MB
  93. 06 Classificac227o/029 Regress227o logistica - introduc227o.mp4 31MB
  94. 03 Sintaxe basica/014 Produto escalar.mp4 29MB
  95. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Metodos preditivos.mp4 29MB
  96. 03 Sintaxe basica/011 Variaveis II.mp4 28MB
  97. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/038 Calculo do parametro delta.mp4 22MB
  98. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/036 Redes multicamada - calculo do erro.mp4 17MB
  99. 01 Introduc227o/001 TensorFlow-e-Deep-Learning-com-Python.pdf 7MB
  100. 06 Classificac227o/030 census.csv 4MB
  101. 23 Considerac245es finais/111 Considerac245es finais.mp4 3MB
  102. 17 Teoria sobre autoencoders/086 Autoencoders.pdf 3MB
  103. 05 Regress227o linear/022 house-prices.csv 2MB
  104. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Redes-neurais-artificiais.pdf 2MB
  105. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Redes-neurais-convolucionais.pdf 2MB
  106. 05 Regress227o linear/018 Regressa-o-linear.pdf 1MB
  107. 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Redes-neurais-recorrentes.pdf 971KB
  108. 06 Classificac227o/029 Regressa-o-logi-stica.pdf 943KB
  109. 06 Classificac227o/028 Classificac-a-o.pdf 694KB
  110. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Me-todos-Preditivos.pdf 654KB
  111. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos-de-Aprendizagem-de-Ma-quina.pdf 633KB
  112. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Me-todos-Descritivos.pdf 629KB
  113. 18 Reduc227o de dimensionalidade/089 credit-data.csv 117KB
  114. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 petr4.csv 85KB
  115. 21 Gerac227o automatica de caracteres/101 GAN-mnist.ipynb.zip 35KB
  116. 06 Classificac227o/032 regressao-logistica-estimators.ipynb.zip 25KB
  117. 05 Regress227o linear/023 regressao-linear-casas.ipynb.zip 21KB
  118. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 rna-regressa-o-estimators-casas.ipynb.zip 20KB
  119. 05 Regress227o linear/027 regressao-multipla-casas-estimator.ipynb.zip 20KB
  120. 18 Reduc227o de dimensionalidade/094 stacked-deep-autoencoder.ipynb.zip 19KB
  121. 05 Regress227o linear/019 regressao-linear-sklearn.ipynb.zip 17KB
  122. 05 Regress227o linear/021 regressao-linear-tensorflow.ipynb.zip 15KB
  123. 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 convolucional-mnist-estimators.ipynb.zip 12KB
  124. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/051 classificacao-multiclasse-iris.ipynb.zip 8KB
  125. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/055 mnist.ipynb.zip 8KB
  126. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/058 rna-estimators-census.ipynb.zip 6KB
  127. 05 Regress227o linear/025 regressao-simples-casas-estimator.ipynb.zip 6KB
  128. 01 Introduc227o/006 exemplos-basicos2.ipynb.zip 5KB
  129. 18 Reduc227o de dimensionalidade/091 autoencoder-linear-base-credito.ipynb.zip 4KB
  130. 18 Reduc227o de dimensionalidade/089 base-credito-classificacao-estimator.ipynb.zip 4KB
  131. 06 Classificac227o/030 regressao-logistica-sklearn.ipynb.zip 3KB
  132. 04 ----- Parte 2 - Regress227o e classificac227o -----/017 Introduc227o a Parte 2 - Regress227o e classificac227o.html 3KB
  133. 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/084 serie-temporal-rede-recorrente.py 3KB
  134. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/049 classificacao-binaria-xor.ipynb.zip 2KB
  135. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/044 Refer234ncias complementares.html 2KB
  136. 07 ----- Parte 3 - Redes neurais artificiais -----/033 Introduc227o a Parte 3 - Redes Neurais Artificiais.html 2KB
  137. 17 Teoria sobre autoencoders/088 Refer234ncias complementares.html 2KB
  138. 20 Teoria sobre GANs/098 Refer234ncias complementares.html 2KB
  139. 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/079 Refer234ncias complementares.html 2KB
  140. 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/068 Refer234ncias complementares.html 2KB
  141. 01 Introduc227o/002 Mais sobre Intelig234ncia Artificial.html 2KB
  142. 16 ----- Parte 6 - Autoencoders -----/085 Introduc227o a Parte 6 - Autoencoders.html 1KB
  143. 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/103 Introduc227o 224 sec227o.html 1KB
  144. 02 ----- Parte 1 - Introduc227o pratica ao TensorFlow -----/008 Introduc227o a Parte 1 - Introduc227o ao TensorFlow.html 1KB
  145. 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/046 perceptron-uma-camada.ipynb.zip 1KB
  146. 10 ----- Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais -----/060 Introduc227o a Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais.html 1KB
  147. 13 ----- Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes -----/075 Introduc227o a Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes.html 1KB
  148. 19 ----- Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs) -----/095 Introduc227o a Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs).html 1KB
  149. 23 Considerac245es finais/110 Codigo fonte completo slides das aulas.html 1KB
  150. 23 Considerac245es finais/112 Outros cursos sobre Intelig234ncia Artificial.html 1KB
  151. 03 Sintaxe basica/012 soma-vetores-matrizes.ipynb.zip 1017B
  152. 03 Sintaxe basica/016 grafos-tensorboard.ipynb.zip 927B
  153. 03 Sintaxe basica/011 variaveis2.ipynb.zip 859B
  154. 03 Sintaxe basica/013 multiplicacao-matrizes.ipynb.zip 850B
  155. 03 Sintaxe basica/009 constantes.ipynb.zip 845B
  156. 03 Sintaxe basica/010 variaveis1.ipynb.zip 825B
  157. 03 Sintaxe basica/015 placeholders.ipynb.zip 760B
  158. 03 Sintaxe basica/014 produto-escalar.ipynb.zip 726B
  159. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/042 funcoes-ativacao.py 668B
  160. 01 Introduc227o/005 exemplos-basicos1.py 350B
  161. 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/044 Curso-Redes-Neurais-Artificiais-em-Python.txt 78B
  162. 03 Sintaxe basica/013 Multiplica-o-de-matrizes.txt 62B
  163. 23 Considerac245es finais/112 Outros-cursos-sobre-Intelig-ncia-Artificial.txt 41B