IA Expert - TensorFlow Machine Learning e Deep Learning com Python

Creation Time	March 12, 2024, 1:18 a.m.
Last Access Time	May 5, 2026, 11:03 a.m.
File Size	7.1 GB
Keywords	e Expert Python - Deep Machine Learning IA TensorFlow com
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21 Gerac227o automatica de caracteres/102 Construc227o da GAN - MNIST IV.mp4 145.4 MB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/073 Redes convolucionais com estimators V.mp4 141.7 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/051 Classificac227o multiclasse - base iris II.mp4 137.7 MB
06 Classificac227o/031 Regress227o logistica com estimators I.mp4 137.3 MB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/081 Base de dados para redes recorrentes II.mp4 136.2 MB
21 Gerac227o automatica de caracteres/101 Construc227o da GAN - MNIST III.mp4 131.8 MB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 Base de dados para redes recorrentes I.mp4 121.1 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/050 Classificac227o multiclasse - base iris I.mp4 116.0 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/107 Introduc227o a avaliac227o de algoritmos.mp4 112.8 MB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/083 Redes neurais recorrentes II.mp4 111.7 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/043 TensorFlow playground.mp4 108.4 MB
21 Gerac227o automatica de caracteres/100 Construc227o da GAN - MNIST II.mp4 108.0 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/055 Classificac227o de digitos manuscritos III.mp4 107.5 MB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/072 Redes convolucionais com estimators IV.mp4 107.4 MB
18 Reduc227o de dimensionalidade/094 Stacked autoencoder - MNIST III.mp4 106.5 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/048 Classificac227o binaria - XOR II.mp4 106.5 MB
05 Regress227o linear/025 Regress227o linear simples com estimators II.mp4 105.5 MB
05 Regress227o linear/027 Regress227o linear multipla com estimators II.mp4 104.3 MB
21 Gerac227o automatica de caracteres/099 Construc227o da GAN - MNIST I.mp4 102.4 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/108 Introduc227o a redes neurais artificiais I.mp4 101.8 MB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/069 Redes convolucionais com estimators I.mp4 99.7 MB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/070 Redes convolucionais com estimators II.mp4 98.8 MB
06 Classificac227o/028 Classificac227o - introduc227o.mp4 96.3 MB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/082 Redes neurais recorrentes I.mp4 95.4 MB
03 Sintaxe basica/016 Grafos e TensorBoard.mp4 93.8 MB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/071 Redes convolucionais com estimators III.mp4 93.0 MB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/084 Redes neurais recorrentes III.mp4 92.0 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/056 Classificac227o com estimators - base censo I.mp4 91.6 MB
06 Classificac227o/030 Regress227o logistica com sklearn.mp4 91.2 MB
05 Regress227o linear/023 Previs227o do preco de casas II.mp4 91.2 MB
18 Reduc227o de dimensionalidade/091 Autoencoder linear - base credito II.mp4 85.6 MB
20 Teoria sobre GANs/097 GANs - aprendizagem.mp4 84.7 MB
05 Regress227o linear/021 Regress227o linear com TensorFlow II.mp4 83.6 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/046 Perceptron de uma camada II.mp4 82.7 MB
01 Introduc227o/005 Spyder.mp4 81.9 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/045 Perceptron de uma camada I.mp4 80.6 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/047 Classificac227o binaria - XOR I.mp4 79.4 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/042 Func245es de ativac227o - implementac227o II.mp4 78.0 MB
05 Regress227o linear/020 Regress227o linear com TensorFlow I.mp4 78.0 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/049 Classificac227o binaria - XOR III.mp4 77.6 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/062 Introduc227o a redes neurais convolucionais II.mp4 77.2 MB
05 Regress227o linear/022 Previs227o do preco de casas I.mp4 75.9 MB
05 Regress227o linear/026 Regress227o linear multipla com estimators I.mp4 75.8 MB
18 Reduc227o de dimensionalidade/093 Stacked autoencoder - MNIST II.mp4 74.3 MB
20 Teoria sobre GANs/096 Introduc227o a GANs.mp4 73.7 MB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 Redes convolucionais com estimators VI.mp4 73.2 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/058 Padronizac227o com TensorFlow.mp4 73.2 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Introduc227o a redes neurais convolucionais I.mp4 72.7 MB
18 Reduc227o de dimensionalidade/092 Stacked autoencoder - MNIST I.mp4 71.4 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 Regress227o com estimators - base casas.mp4 71.2 MB
05 Regress227o linear/019 Regress227o linear com sklearn.mp4 69.5 MB
01 Introduc227o/003 Introduc227o a Deep Learning.mp4 67.1 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/057 Classificac227o com estimators - base censo II.mp4 66.7 MB
17 Teoria sobre autoencoders/086 Introduc227o a autoencoders.mp4 65.8 MB
05 Regress227o linear/018 Regress227o linear - teoria.mp4 65.4 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/052 Base de dados de digitos manuscritos.mp4 64.4 MB
14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Introduc227o a redes neurais recorrentes.mp4 63.7 MB
18 Reduc227o de dimensionalidade/090 Autoencoder linear - base credito I.mp4 63.6 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/066 Etapa 3 - flattening.mp4 62.8 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/067 Etapa 4 - rede neural densa.mp4 62.3 MB
14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/077 Gradiente desaparecendo - gradient vanish problem.mp4 62.2 MB
05 Regress227o linear/024 Regress227o linear simples com estimators I.mp4 60.7 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/109 Introduc227o a redes neurais artificiais II.mp4 60.6 MB
23 Considerac245es finais/110 Slides.zip 60.0 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/054 Classificac227o de digitos manuscritos II.mp4 59.7 MB
01 Introduc227o/007 Introduc227o ao TensorFlow.mp4 58.5 MB
01 Introduc227o/006 Jupyter Notebook.mp4 56.8 MB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/053 Classificac227o de digitos manuscritos I.mp4 56.6 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/041 Func245es de ativac227o - implementac227o I.mp4 56.1 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/064 Etapa 1 - operador de convoluc227o (calculo).mp4 55.8 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/039 Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4 54.3 MB
18 Reduc227o de dimensionalidade/089 Base de dados de credito.mp4 53.8 MB
03 Sintaxe basica/012 Adic227o de vetores e matrizes.mp4 53.6 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Metodos descritivos.mp4 53.0 MB
06 Classificac227o/032 Regress227o logistica com estimators II.mp4 52.7 MB
14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/078 LSTM - long-short term memory.mp4 50.3 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/063 Etapa 1 - operador de convoluc227o (introduc227o).mp4 49.9 MB
03 Sintaxe basica/009 Constantes.mp4 49.7 MB
23 Considerac245es finais/110 Fontes-e-bases.zip 47.1 MB
03 Sintaxe basica/010 Variaveis I.mp4 46.8 MB
01 Introduc227o/004 Instalac227o do Anaconda.mp4 46.6 MB
03 Sintaxe basica/015 Placeholders.mp4 46.6 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/037 Descida do gradiente.mp4 45.8 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/035 Redes multicamada - func227o soma e func227o de ativac227o.mp4 45.7 MB
20 Teoria sobre GANs/096 Generative-adversarial-networks.pdf 44.9 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/040 Bias erro descida do gradiente estocastico e mais parametros.mp4 44.8 MB
03 Sintaxe basica/013 Multiplicac227o de matrizes.mp4 43.1 MB
17 Teoria sobre autoencoders/087 Tipos de autoencoders.mp4 43.1 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos de aprendizagem de maquina.mp4 41.2 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Perceptron de uma camada.mp4 39.0 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/065 Etapa 2 - pooling.mp4 37.3 MB
01 Introduc227o/001 Conteudo do curso.mp4 34.4 MB
06 Classificac227o/029 Regress227o logistica - introduc227o.mp4 30.8 MB
03 Sintaxe basica/014 Produto escalar.mp4 29.4 MB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Metodos preditivos.mp4 29.2 MB
03 Sintaxe basica/011 Variaveis II.mp4 28.0 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/038 Calculo do parametro delta.mp4 22.4 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/036 Redes multicamada - calculo do erro.mp4 17.0 MB
01 Introduc227o/001 TensorFlow-e-Deep-Learning-com-Python.pdf 6.7 MB
06 Classificac227o/030 census.csv 3.8 MB
23 Considerac245es finais/111 Considerac245es finais.mp4 3.1 MB
17 Teoria sobre autoencoders/086 Autoencoders.pdf 2.8 MB
05 Regress227o linear/022 house-prices.csv 2.4 MB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Redes-neurais-artificiais.pdf 2.1 MB
11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Redes-neurais-convolucionais.pdf 1.6 MB
05 Regress227o linear/018 Regressa-o-linear.pdf 1.3 MB
14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Redes-neurais-recorrentes.pdf 970.6 KB
06 Classificac227o/029 Regressa-o-logi-stica.pdf 943.1 KB
06 Classificac227o/028 Classificac-a-o.pdf 694.2 KB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Me-todos-Preditivos.pdf 653.8 KB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos-de-Aprendizagem-de-Ma-quina.pdf 632.7 KB
22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Me-todos-Descritivos.pdf 629.4 KB
18 Reduc227o de dimensionalidade/089 credit-data.csv 117.0 KB
15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 petr4.csv 84.8 KB
21 Gerac227o automatica de caracteres/101 GAN-mnist.ipynb.zip 35.4 KB
06 Classificac227o/032 regressao-logistica-estimators.ipynb.zip 24.6 KB
05 Regress227o linear/023 regressao-linear-casas.ipynb.zip 20.7 KB
09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 rna-regressa-o-estimators-casas.ipynb.zip 19.8 KB
05 Regress227o linear/027 regressao-multipla-casas-estimator.ipynb.zip 19.7 KB
18 Reduc227o de dimensionalidade/094 stacked-deep-autoencoder.ipynb.zip 19.0 KB
05 Regress227o linear/019 regressao-linear-sklearn.ipynb.zip 17.0 KB
05 Regress227o linear/021 regressao-linear-tensorflow.ipynb.zip 15.0 KB
12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 convolucional-mnist-estimators.ipynb.zip 12.0 KB
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05 Regress227o linear/025 regressao-simples-casas-estimator.ipynb.zip 5.8 KB
01 Introduc227o/006 exemplos-basicos2.ipynb.zip 4.8 KB
18 Reduc227o de dimensionalidade/091 autoencoder-linear-base-credito.ipynb.zip 4.0 KB
18 Reduc227o de dimensionalidade/089 base-credito-classificacao-estimator.ipynb.zip 3.5 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 2.2 KB
08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/044 Refer234ncias complementares.html 2.2 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 1.9 KB
20 Teoria sobre GANs/098 Refer234ncias complementares.html 1.9 KB
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 1.6 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 1.4 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 1.3 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 1.0 KB
03 Sintaxe basica/012 soma-vetores-matrizes.ipynb.zip 1017 bytes
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
23 Considerac245es finais/112 Outros-cursos-sobre-Intelig-ncia-Artificial.txt 41 bytes

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