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Tensorflow 2.0 Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow
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Tensorflow 2.0 Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow
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16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/3. Long short term memory - LSTM.mp4
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14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/9. Funções de ativação II.mp4
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15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/2. Introdução a redes neurais convolucionais II.mp4
80.5 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/1. Introdução a redes neurais convolucionais I.mp4
75.9 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/12. Treinamento II.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/11. Replay de Experiência.mp4
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16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/2. Problema do gradiente desaparecendo (vanish gradient problem).mp4
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10. API com Flask e TensorFlow 2.0/1. Configuração do Projeto.mp4
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70.3 MB
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66.1 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/6. Etapa 3 - flattening.mp4
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15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/7. Etapa 4 - rede neural densa.mp4
65.3 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/5. Pipeline de Pré-processamento.mp4
63.7 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/6. IA Trader 5.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/9. Intuição Deep Q-Learning - Aprendizagem.mp4
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14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/8. Funções de ativação I.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/1. O que é aprendizagem por reforço.mp4
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15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/3. Etapa 1 - operador de convolução (introdução).mp4
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14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/2. Redes multicamada - função soma e função de ativação.mp4
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1. Introdução/2.3 Aprendizagem por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python.pdf
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/8. Diferença Temporal.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/6. Adição de Penalidades - Living Penalty.mp4
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15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/5. Etapa 2 - pooling.mp4
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6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/6. Cabeçalho Personalizado no Modelo Pré-treinado.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/7. Q-Learning - Intuição.mp4
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6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/3. Pré-processamento.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/10. Intuição Deep Q-Learning - Ações.mp4
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7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/5. IA Trader 4.mp4
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8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/1. Configuração do Projeto.mp4
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16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/5. Variações de LSTM.mp4
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17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/3. O Plano.mp4
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11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/2. Arquitetura do TensorFlow Serving.mp4
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12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/6. Salvando o Modelo.mp4
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10. API com Flask e TensorFlow 2.0/4. Definição da Aplicação Flask.mp4
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13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/2. Configuração do Projeto.mp4
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8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/7. Salvando o schema.mp4
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13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/4. Definição de um Modelo Não Distribuído.mp4
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8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/4. Computação das Estatísticas da Base de Teste.mp4
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12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/8. Conversão do Modelo para o TensorFlow Lite.mp4
5.4 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/7. TensorFlow Lite Converter.mp4
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1. Introdução/2.4 Redes neurais artificiais.pdf
2.2 MB
1. Introdução/2.1 Redes neurais convolucionais.pdf
1.7 MB
1. Introdução/2.2 Redes neurais recorrentes.pdf
993.9 kB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/1.1 TensorFlow 2.0.zip
390.1 kB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/1.1 pollution-small.csv
74.5 kB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/2.1 pollution-small.csv
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