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Super Formação Inteligência Artificial com R, Python e Weka
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Super Formação Inteligência Artificial com R, Python e Weka
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212.7 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/8. Python Árvores de Decisão.mp4
195.6 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/10. R Classificação Parte II.mp4
178.1 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/7. Árvores de Decisão Parte II.mp4
155.6 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/11. Python Mineração de Emoção.mp4
153.2 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/15. Python Deep Learning Parte II.mp4
151.7 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/14. Python Deep Learning.mp4
141.5 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/9. R Classificação Multi Label.mp4
134.8 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/9. Machine Learning R Árvores de Decisão no R parte II.mp4
133.7 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/9. Classificação com Regras.mp4
132.4 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/6. Python Seleção de Atributos.mp4
130.2 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/1. Naive Bayes.mp4
130.1 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/10. Multilayer Perceptron no R Parte II.mp4
129.3 MB
5. Lógica Difusa/4. R Exemplo Parte II.mp4
128.8 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/3. Redes Bayesianas.mp4
120.1 MB
16. Fundamentos em R/11. Estruturas de Dados Parte II.mp4
117.1 MB
6. Machine Learning Fundamentos/7. Weka Classificação com Naive Bayes.mp4
115.8 MB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/2. Tic Tac Toe Parte II.mp4
115.3 MB
3. Algoritmos Genéticos/14. Python Otimização de Carga Parte II.mp4
114.6 MB
3. Algoritmos Genéticos/10. R Exemplo com Valor Real.mp4
106.3 MB
6. Machine Learning Fundamentos/5. Classificação.mp4
102.8 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/18. Python Kmeans.mp4
101.7 MB
1. Apresentação/6. História.mp4
97.6 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/8. Testando um Perceptron Multicamadas.mp4
96.3 MB
10. Reinforcement Learning/1. Introdução.mp4
96.3 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/7. Machine Learning R Naive Bayes parte II.mp4
95.7 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/7. Classificação Multi Label.mp4
94.9 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/5. Lógica Difusa Exemplo com Octave Parte II.mp4
94.7 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/12. Python Mineração de Emoção Parte II.mp4
93.7 MB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/3. Projeto Web Parte III.mp4
92.1 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/14. R Deep Learning Parte II.mp4
89.7 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/5. R Processamento de Linguagem Natural.mp4
89.7 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/10. Machine Learning R Seleção de Atributos.mp4
87.4 MB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/3. Implementação.mp4
87.4 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/1. Introdução.mp4
87.2 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/20. Apriori no R.mp4
86.2 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/11. Python Exemplo com sklearn.mp4
84.9 MB
5. Lógica Difusa/6. Python Comparação de string com FuzzyWuzzy.mp4
84.4 MB
3. Algoritmos Genéticos/13. Python Otimização de Carga.mp4
83.2 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/15. Aprendizado Baseado em Instância.mp4
82.7 MB
16. Fundamentos em R/19. Importando Dados Parte II.mp4
80.9 MB
3. Algoritmos Genéticos/15. Python Otimização de Carga Parte III.mp4
80.1 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/13. R Deep Learning.mp4
79.5 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/4. Conceitos.mp4
79.3 MB
17. Fundamentos em Python/5. Estruturas de Decisão.mp4
79.2 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/2. Comparando o Desempenho de um Modelo.mp4
79.0 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/8. Meka Classificação Multi Label.mp4
78.6 MB
6. Machine Learning Fundamentos/12. Weka Agrupamentos.mp4
78.0 MB
16. Fundamentos em R/2. RStudio.mp4
77.8 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/3. Classificação com Perceptron.mp4
77.7 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/3. Avaliando o Desempenho com Weka Experimenter.mp4
76.8 MB
10. Reinforcement Learning/3. Python Reinforcement Learning.mp4
76.5 MB
4. Sistemas Especialistas/3. O modelo clássico de Cooke.mp4
76.0 MB
1. Apresentação/5. Fundamentos.mp4
73.5 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/15. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros.mp4
72.5 MB
3. Algoritmos Genéticos/2. Evolução Biológica.mp4
71.9 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/16. Python Knn.mp4
71.9 MB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/1. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning.mp4
71.7 MB
5. Lógica Difusa/3. R Exemplo.mp4
69.9 MB
4. Sistemas Especialistas/5. R Exemplo.mp4
69.4 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/17. Agrupamentos com Kmeans.mp4
69.1 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/12. Machine Learning R Kmeans no R.mp4
68.5 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/9. R Tabu Search parte II.mp4
67.5 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/2. Introdução Parte II.mp4
67.2 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/1. Avaliando a Variabilidade de um Modelo.mp4
66.3 MB
17. Fundamentos em Python/3. Variáveis e Objetos.mp4
64.9 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/14. R Random Forest.mp4
64.5 MB
3. Algoritmos Genéticos/12. R Exemplo Binário.mp4
64.0 MB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/1. Projeto Web Parte I.mp4
63.5 MB
16. Fundamentos em R/17. Principais Funções Parte II.mp4
63.1 MB
6. Machine Learning Fundamentos/6. Classificação Parte II.mp4
62.8 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/5. Caminhos.mp4
62.3 MB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/1.1 13.Projeto Web Python.zip
62.1 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/4. Classificação com Perceptron Parte II.mp4
61.3 MB
1. Apresentação/3. O que você vai aprender durante o Curso.mp4
61.0 MB
5. Lógica Difusa/2. Introdução Parte II.mp4
61.0 MB
16. Fundamentos em R/3. Pacotes.mp4
60.0 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/6. R Exemplo básico.mp4
59.7 MB
6. Machine Learning Fundamentos/9. Weka Classificação com Filtros.mp4
58.2 MB
3. Algoritmos Genéticos/3. Introdução a AG.mp4
57.0 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/13. Aprendizado Baseado em Grupos.mp4
56.1 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/6. Executando um Perceptron Parte II.mp4
55.8 MB
16. Fundamentos em R/7. Aspectos Diversos Parte II.mp4
55.7 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/10. Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE.mp4
55.5 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/17. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte II.mp4
55.3 MB
6. Machine Learning Fundamentos/13. Regras de Associação.mp4
54.7 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/16. Projeto Prático em R Projeto em Shiny.mp4
53.7 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/6. Árvores de Decisão.mp4
53.2 MB
1. Apresentação/12. Preparação do Ambiente Python.mp4
53.2 MB
3. Algoritmos Genéticos/9. Exemplo com Valor Real.mp4
53.0 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/5. R Redes Bayesianas.mp4
52.2 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/3. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação no R ♻.mp4
52.0 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/8. R Tabu Search.mp4
51.4 MB
5. Lógica Difusa/1. Introdução.mp4
51.1 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/19. Apriori.mp4
50.5 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/5. Seleção de Atributos e Maldição da Dimensionalidade.mp4
50.3 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/4. Custo de Modelos.mp4
50.1 MB
6. Machine Learning Fundamentos/11. Agrupamentos.mp4
49.7 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/7. Arquitetura de Redes Neurais Artificiais.mp4
49.3 MB
6. Machine Learning Fundamentos/1. Introdução.mp4
49.3 MB
6. Machine Learning Fundamentos/4. Conceitos Parte II.mp4
49.0 MB
17. Fundamentos em Python/4. Variáveis e Objetos (Continuação).mp4
47.9 MB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/2. Solução.mp4
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17. Fundamentos em Python/11. Módulos e Pacotes.mp4
46.3 MB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/2. Projeto Web Parte II.mp4
45.4 MB
1. Apresentação/10. Mudanças Sociais e Riscos para a Humanidade.mp4
44.1 MB
3. Algoritmos Genéticos/6. Como Funciona Parte III.mp4
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16. Fundamentos em R/21. Programação Parte II.mp4
43.0 MB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/4. Implementação Parte II.mp4
43.0 MB
3. Algoritmos Genéticos/5. Como Funciona Parte II.mp4
42.4 MB
3. Algoritmos Genéticos/8. R Pacote GA.mp4
42.3 MB
17. Fundamentos em Python/7. Estruturas de Repetição.mp4
41.3 MB
17. Fundamentos em Python/1. Introdução.mp4
41.3 MB
1. Apresentação/8. Aplicações.mp4
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6. Machine Learning Fundamentos/14. Weka Regras de Associação.mp4
40.3 MB
3. Algoritmos Genéticos/4. Como Funciona.mp4
37.7 MB
4. Sistemas Especialistas/1. Introdução.mp4
37.2 MB
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36.3 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/2. Percepton.mp4
36.3 MB
10. Reinforcement Learning/2. R Reinforcement Learning.mp4
36.0 MB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/1. Oito Rainhas.mp4
36.0 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/11. Regras com arules.mp4
35.4 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/11. Machine Learning R Knn.mp4
35.1 MB
1. Apresentação/7. O Teste de Turing.mp4
34.4 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/11. R Simulated Annealing parte II.mp4
34.4 MB
6. Machine Learning Fundamentos/8. Weka Classificação com Árvores de Decisão.mp4
34.3 MB
16. Fundamentos em R/4. Pacotes Parte II.mp4
34.1 MB
16. Fundamentos em R/9. Tipos de Dados e Operadores Parte II.mp4
34.0 MB
1. Apresentação/11. Preparação do Ambiente R.mp4
33.8 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/18. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte III.mp4
33.6 MB
16. Fundamentos em R/1. Introdução.mp4
32.9 MB
17. Fundamentos em Python/13. Funções.mp4
32.2 MB
6. Machine Learning Fundamentos/3. Conceitos.mp4
31.6 MB
4. Sistemas Especialistas/7. R Exemplo parte III.mp4
31.1 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/2. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação.mp4
31.0 MB
3. Algoritmos Genéticos/7. Exemplo.mp4
29.4 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/6. Tabu Search e Simulated Annealing.mp4
29.1 MB
3. Algoritmos Genéticos/11. Exemplo Binário.mp4
28.4 MB
6. Machine Learning Fundamentos/10. Weka Regressão.mp4
28.0 MB
16. Fundamentos em R/10. Estruturas de Dados.mp4
27.6 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/3. Hill Climbing.mp4
27.3 MB
16. Fundamentos em R/6. Aspectos Diversos.mp4
27.2 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/13. Deep Learning com H2O.mp4
27.0 MB
4. Sistemas Especialistas/4. Pacote Expert.mp4
26.8 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/2. Aplicações.mp4
25.8 MB
17. Fundamentos em Python/9. Listas.mp4
25.3 MB
1. Apresentação/1. Instruções Gerais.mp4
25.3 MB
1. Apresentação/2. Apresentação.mp4
25.1 MB
16. Fundamentos em R/12. Funções.mp4
24.9 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/4. BFS e DFS.mp4
24.8 MB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/3. Tic Tac Toe Parte III.mp4
23.9 MB
4. Sistemas Especialistas/6. R Exemplo parte II.mp4
23.7 MB
17. Fundamentos em Python/10. Listas (Continuação).mp4
23.4 MB
16. Fundamentos em R/14. Ajuda.mp4
23.4 MB
1. Apresentação/4. Diretrizes gerais e estrutura do curso.mp4
23.2 MB
17. Fundamentos em Python/2. Ambiente.mp4
23.1 MB
16. Fundamentos em R/13. Funções Parte II.mp4
22.7 MB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/4. Tic Tac Toe Parte IV.mp4
22.4 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/1. Introdução.mp4
21.3 MB
17. Fundamentos em Python/6. Estruturas de Decisão (Continuação).mp4
20.4 MB
6. Machine Learning Fundamentos/2. Aplicações.mp4
19.7 MB
17. Fundamentos em Python/8. Estruturas de Repetição (Continuação).mp4
19.1 MB
16. Fundamentos em R/8. Tipos de Dados e Operadores.mp4
19.0 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/1.1 download.zip
18.2 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/1.2 9.RedesNeurais.zip
18.2 MB
18. Encerramento/1. Encerramento.mp4
17.9 MB
16. Fundamentos em R/16. Principais Funções.mp4
17.8 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/12. Deep Learning.mp4
17.2 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/9. Multilayer Perceptron no R.mp4
17.2 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/1.1 download.zip
16.9 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/10. R Simulated Annealing.mp4
16.7 MB
5. Lógica Difusa/5. Interpretando o Resultado.mp4
16.3 MB
4. Sistemas Especialistas/8. Avaliando os Resultados.mp4
16.1 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/1.1 15legado.zip
16.0 MB
17. Fundamentos em Python/17. Funções Padrões (Continuação II).mp4
15.8 MB
17. Fundamentos em Python/14. Funções (Continuação).mp4
14.7 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/12. Comparando Regras.mp4
13.9 MB
16. Fundamentos em R/5. Pacotes Parte III.mp4
13.8 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/10. Classificação com Regras Parte II.mp4
13.8 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/4. Redes Bayesianas Parte II.mp4
13.7 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/7. R Exemplo com Documento.mp4
13.6 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/8. Machine Learning R Árvores de Decisão.mp4
13.6 MB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/5. Tic Tac Toe Parte V.mp4
12.7 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/1. Introdução.mp4
12.5 MB
17. Fundamentos em Python/12. Módulos e Pacotes (Continuação).mp4
12.2 MB
17. Fundamentos em Python/15. Funções Padrão.mp4
12.2 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/9. R Classificação.mp4
11.6 MB
16. Fundamentos em R/20. Programação.mp4
10.8 MB
16. Fundamentos em R/15. Ajuda Parte II.mp4
10.5 MB
9. Redes Neurais e Deep Learning/5. Executando um Perceptron.mp4
9.0 MB
16. Fundamentos em R/18. Importando Dados.mp4
9.0 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/7. AI Breaking News.mp4
8.3 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/6. Machine Leaning R Naive Bayes.mp4
7.3 MB
3. Algoritmos Genéticos/1. Introdução.mp4
7.0 MB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/4. Lógica Difusa Exemplo com Octave.mp4
6.8 MB
4. Sistemas Especialistas/2. AI Breaking News.mp4
6.3 MB
17. Fundamentos em Python/16. Funções Padrão (Continuação).mp4
5.3 MB
18. Encerramento/3. Aula Bônus.mp4
4.8 MB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/3. AI Breaking News.mp4
4.4 MB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/1.1 7.ML Estudos.zip
4.0 MB
3. Algoritmos Genéticos/1.1 3.Geneticos.zip
3.0 MB
1. Apresentação/2.1 1.Introdução.zip
2.9 MB
6. Machine Learning Fundamentos/1.1 downloads.zip
2.5 MB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/1.1 8.Avançados.zip
2.3 MB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/1.1 download.zip
2.2 MB
16. Fundamentos em R/1.1 Download.zip
1.9 MB
5. Lógica Difusa/1.1 5.Difusa.zip
1.3 MB
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7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/8. Python Árvores de Decisão.srt
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11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/10. R Classificação Parte II.srt
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12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/2. Tic Tac Toe Parte II.srt
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8. Machine Learning Tópicos Avançados/7. Classificação Multi Label.srt
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7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/9. Classificação com Regras.srt
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15. Legado (Aulas da Versão 1)/15. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros.srt
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10. Reinforcement Learning/1. Introdução.srt
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7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/1. Naive Bayes.srt
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1. Apresentação/5. Fundamentos.srt
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9. Redes Neurais e Deep Learning/15. Python Deep Learning Parte II.srt
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9. Redes Neurais e Deep Learning/14. Python Deep Learning.srt
15.7 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/9. Machine Learning R Árvores de Decisão no R parte II.srt
15.5 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/6. Python Seleção de Atributos.srt
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3. Algoritmos Genéticos/14. Python Otimização de Carga Parte II.srt
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16. Fundamentos em R/3. Pacotes.srt
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11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/11. Python Mineração de Emoção.srt
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9. Redes Neurais e Deep Learning/3. Classificação com Perceptron.srt
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12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/1. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning.srt
14.5 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/15. Aprendizado Baseado em Instância.srt
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4. Sistemas Especialistas/3. O modelo clássico de Cooke.srt
14.0 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/3. Redes Bayesianas.srt
14.0 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/1. Introdução.srt
14.0 kB
3. Algoritmos Genéticos/10. R Exemplo com Valor Real.srt
13.5 kB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/3. Projeto Web Parte III.srt
13.3 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/18. Python Kmeans.srt
13.2 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/2. Introdução Parte II.srt
13.2 kB
17. Fundamentos em Python/4. Variáveis e Objetos (Continuação).srt
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5. Lógica Difusa/3. R Exemplo.srt
12.9 kB
6. Machine Learning Fundamentos/7. Weka Classificação com Naive Bayes.srt
12.9 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/4. Classificação com Perceptron Parte II.srt
12.8 kB
6. Machine Learning Fundamentos/6. Classificação Parte II.srt
12.7 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/9. R Tabu Search parte II.srt
12.6 kB
16. Fundamentos em R/11. Estruturas de Dados Parte II.srt
12.3 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/17. Agrupamentos com Kmeans.srt
12.3 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/7. Machine Learning R Naive Bayes parte II.srt
12.2 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/10. Machine Learning R Seleção de Atributos.srt
12.1 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/4. Conceitos.srt
12.1 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/10. Multilayer Perceptron no R Parte II.srt
12.0 kB
3. Algoritmos Genéticos/2. Evolução Biológica.srt
12.0 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/6. Árvores de Decisão.srt
11.7 kB
16. Fundamentos em R/19. Importando Dados Parte II.srt
11.7 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/2. Comparando o Desempenho de um Modelo.srt
11.7 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/9. R Classificação Multi Label.srt
11.5 kB
5. Lógica Difusa/6. Python Comparação de string com FuzzyWuzzy.srt
11.5 kB
6. Machine Learning Fundamentos/1. Introdução.srt
11.4 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/11. Python Exemplo com sklearn.srt
11.4 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/17. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte II.srt
11.3 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/13. Aprendizado Baseado em Grupos.srt
11.3 kB
5. Lógica Difusa/2. Introdução Parte II.srt
11.1 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/8. R Exemplo com Documento Parte II.srt
11.1 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/12. Machine Learning R Kmeans no R.srt
11.0 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/10. Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE.srt
11.0 kB
16. Fundamentos em R/2. RStudio.srt
10.8 kB
16. Fundamentos em R/1. Introdução.srt
10.8 kB
6. Machine Learning Fundamentos/13. Regras de Associação.srt
10.7 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/1. Avaliando a Variabilidade de um Modelo.srt
10.7 kB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/3. Implementação.srt
10.6 kB
4. Sistemas Especialistas/1. Introdução.srt
10.5 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/16. Projeto Prático em R Projeto em Shiny.srt
10.5 kB
16. Fundamentos em R/6. Aspectos Diversos.srt
10.4 kB
1. Apresentação/8. Aplicações.srt
10.3 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/20. Apriori no R.srt
10.2 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/4. Custo de Modelos.srt
10.2 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/5. Caminhos.srt
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3. Algoritmos Genéticos/6. Como Funciona Parte III.srt
9.8 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/16. Python Knn.srt
9.8 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/5. Seleção de Atributos e Maldição da Dimensionalidade.srt
9.8 kB
10. Reinforcement Learning/3. Python Reinforcement Learning.srt
9.8 kB
1. Apresentação/12. Preparação do Ambiente Python.srt
9.7 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/8. R Tabu Search.srt
9.6 kB
5. Lógica Difusa/1. Introdução.srt
9.5 kB
.pad/9413
9.4 kB
3. Algoritmos Genéticos/13. Python Otimização de Carga.srt
9.4 kB
5. Lógica Difusa/4. R Exemplo Parte II.srt
9.3 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/5. R Processamento de Linguagem Natural.srt
9.3 kB
.pad/9303
9.3 kB
17. Fundamentos em Python/5. Estruturas de Decisão.srt
9.3 kB
3. Algoritmos Genéticos/12. R Exemplo Binário.srt
9.3 kB
3. Algoritmos Genéticos/3. Introdução a AG.srt
9.0 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/8. Testando um Perceptron Multicamadas.srt
8.8 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/12. Python Mineração de Emoção Parte II.srt
8.6 kB
3. Algoritmos Genéticos/9. Exemplo com Valor Real.srt
8.6 kB
3. Algoritmos Genéticos/7. Exemplo.srt
8.6 kB
4. Sistemas Especialistas/5. R Exemplo.srt
8.5 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/14. R Deep Learning Parte II.srt
8.5 kB
1. Apresentação/9. Robôs, Agentes e Sistemas Especialistas.srt
8.5 kB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/1. Projeto Web Parte I.srt
8.4 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/19. Apriori.srt
8.3 kB
6. Machine Learning Fundamentos/11. Agrupamentos.srt
8.3 kB
1. Apresentação/10. Mudanças Sociais e Riscos para a Humanidade.srt
8.3 kB
3. Algoritmos Genéticos/15. Python Otimização de Carga Parte III.srt
8.3 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/7. Arquitetura de Redes Neurais Artificiais.srt
8.1 kB
16. Fundamentos em R/7. Aspectos Diversos Parte II.srt
8.1 kB
17. Fundamentos em Python/3. Variáveis e Objetos.srt
8.1 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/3. Avaliando o Desempenho com Weka Experimenter.srt
7.8 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/2. Percepton.srt
7.8 kB
8. Machine Learning Tópicos Avançados/8. Meka Classificação Multi Label.srt
7.7 kB
16. Fundamentos em R/10. Estruturas de Dados.srt
7.6 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/5. R Redes Bayesianas.srt
7.6 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/13. R Deep Learning.srt
7.4 kB
6. Machine Learning Fundamentos/4. Conceitos Parte II.srt
7.3 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/6. R Exemplo básico.srt
7.3 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/14. R Random Forest.srt
7.2 kB
3. Algoritmos Genéticos/4. Como Funciona.srt
7.1 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/4. BFS e DFS.srt
7.0 kB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/4. Implementação Parte II.srt
7.0 kB
6. Machine Learning Fundamentos/12. Weka Agrupamentos.srt
6.9 kB
1. Apresentação/3. O que você vai aprender durante o Curso.srt
6.9 kB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/2. Solução.srt
6.9 kB
3. Algoritmos Genéticos/5. Como Funciona Parte II.srt
6.9 kB
1. Apresentação/7. O Teste de Turing.srt
6.9 kB
14. R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos/1. Oito Rainhas.srt
6.9 kB
16. Fundamentos em R/21. Programação Parte II.srt
6.8 kB
17. Fundamentos em Python/8. Estruturas de Repetição (Continuação).srt
6.8 kB
3. Algoritmos Genéticos/8. R Pacote GA.srt
6.6 kB
13. Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/2. Projeto Web Parte II.srt
6.6 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/11. Machine Learning R Knn.srt
6.4 kB
17. Fundamentos em Python/6. Estruturas de Decisão (Continuação).srt
6.4 kB
16. Fundamentos em R/17. Principais Funções Parte II.srt
6.4 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/5. Lógica Difusa Exemplo com Octave Parte II.srt
6.3 kB
1. Apresentação/4. Diretrizes gerais e estrutura do curso.srt
6.2 kB
16. Fundamentos em R/8. Tipos de Dados e Operadores.srt
6.2 kB
.pad/5963
6.0 kB
17. Fundamentos em Python/11. Módulos e Pacotes.srt
5.7 kB
16. Fundamentos em R/9. Tipos de Dados e Operadores Parte II.srt
5.6 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/3. Hill Climbing.srt
5.5 kB
17. Fundamentos em Python/10. Listas (Continuação).srt
5.5 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/6. Executando um Perceptron Parte II.srt
5.4 kB
17. Fundamentos em Python/14. Funções (Continuação).srt
5.4 kB
4. Sistemas Especialistas/4. Pacote Expert.srt
5.3 kB
6. Machine Learning Fundamentos/3. Conceitos.srt
5.2 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/11. R Simulated Annealing parte II.srt
5.2 kB
16. Fundamentos em R/16. Principais Funções.srt
5.2 kB
18. Encerramento/2. Referências Bibliográficas.html
5.1 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/3. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação no R ♻.srt
5.0 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/2. Aplicações.srt
5.0 kB
16. Fundamentos em R/12. Funções.srt
4.9 kB
17. Fundamentos em Python/7. Estruturas de Repetição.srt
4.9 kB
6. Machine Learning Fundamentos/9. Weka Classificação com Filtros.srt
4.9 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/18. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte III.srt
4.8 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/11. Regras com arules.srt
4.7 kB
17. Fundamentos em Python/1. Introdução.srt
4.7 kB
10. Reinforcement Learning/2. R Reinforcement Learning.srt
4.6 kB
16. Fundamentos em R/4. Pacotes Parte II.srt
4.4 kB
4. Sistemas Especialistas/7. R Exemplo parte III.srt
4.4 kB
16. Fundamentos em R/14. Ajuda.srt
4.3 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/1. Introdução.srt
4.3 kB
1. Apresentação/11. Preparação do Ambiente R.srt
4.3 kB
17. Fundamentos em Python/13. Funções.srt
4.3 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/13. Deep Learning com H2O.srt
4.2 kB
17. Fundamentos em Python/17. Funções Padrões (Continuação II).srt
4.0 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/6. Tabu Search e Simulated Annealing.srt
3.9 kB
16. Fundamentos em R/20. Programação.srt
3.9 kB
17. Fundamentos em Python/12. Módulos e Pacotes (Continuação).srt
3.8 kB
5. Lógica Difusa/5. Interpretando o Resultado.srt
3.6 kB
3. Algoritmos Genéticos/11. Exemplo Binário.srt
3.6 kB
6. Machine Learning Fundamentos/2. Aplicações.srt
3.6 kB
6. Machine Learning Fundamentos/14. Weka Regras de Associação.srt
3.5 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/2. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação.srt
3.5 kB
1. Apresentação/2. Apresentação.srt
3.4 kB
6. Machine Learning Fundamentos/8. Weka Classificação com Árvores de Decisão.srt
3.3 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/1. Introdução.srt
3.2 kB
16. Fundamentos em R/13. Funções Parte II.srt
3.0 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/4. Redes Bayesianas Parte II.srt
3.0 kB
1. Apresentação/1. Instruções Gerais.srt
2.9 kB
16. Fundamentos em R/18. Importando Dados.srt
2.9 kB
17. Fundamentos em Python/9. Listas.srt
2.9 kB
17. Fundamentos em Python/2. Ambiente.srt
2.8 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/10. Classificação com Regras Parte II.srt
2.6 kB
2. Algoritmos de Busca e Otimização/10. R Simulated Annealing.srt
2.3 kB
4. Sistemas Especialistas/6. R Exemplo parte II.srt
2.3 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/8. Machine Learning R Árvores de Decisão.srt
2.3 kB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/3. Tic Tac Toe Parte III.srt
2.2 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/9. Multilayer Perceptron no R.srt
2.0 kB
6. Machine Learning Fundamentos/10. Weka Regressão.srt
1.9 kB
4. Sistemas Especialistas/8. Avaliando os Resultados.srt
1.9 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/9. R Classificação.srt
1.9 kB
17. Fundamentos em Python/16. Funções Padrão (Continuação).srt
1.8 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/12. Deep Learning.srt
1.8 kB
18. Encerramento/1. Encerramento.srt
1.8 kB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/4. Tic Tac Toe Parte IV.srt
1.6 kB
16. Fundamentos em R/5. Pacotes Parte III.srt
1.5 kB
17. Fundamentos em Python/15. Funções Padrão.srt
1.4 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/6. Machine Leaning R Naive Bayes.srt
1.4 kB
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/7. R Exemplo com Documento.srt
1.4 kB
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/12. Comparando Regras.srt
1.3 kB
9. Redes Neurais e Deep Learning/5. Executando um Perceptron.srt
1.3 kB
16. Fundamentos em R/15. Ajuda Parte II.srt
1.1 kB
15. Legado (Aulas da Versão 1)/4. Lógica Difusa Exemplo com Octave.srt
1.0 kB
3. Algoritmos Genéticos/1. Introdução.srt
1.0 kB
12. R Projeto Prático I Jogo da Velha com Reinforcement Learning/5. Tic Tac Toe Parte V.srt
618 Bytes
18. Encerramento/3. Aula Bônus.srt
564 Bytes
15. Legado (Aulas da Versão 1)/1. Informações.html
513 Bytes
4. Sistemas Especialistas/2. AI Breaking News.srt
295 Bytes
2. Algoritmos de Busca e Otimização/7. AI Breaking News.srt
270 Bytes
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/3. AI Breaking News.srt
237 Bytes
10. Reinforcement Learning/4. Reinforcement Learning.html
153 Bytes
11. Processamento de Linguagem Natural (NLP)/13. Processamento de Linguagem Natural.html
153 Bytes
2. Algoritmos de Busca e Otimização/12. Busca e Otimização.html
153 Bytes
3. Algoritmos Genéticos/16. Algoritmos Genéticos.html
153 Bytes
4. Sistemas Especialistas/9. Sistemas Especialistas.html
153 Bytes
5. Lógica Difusa/7. Lógica Difusa.html
153 Bytes
6. Machine Learning Fundamentos/15. Machine Learning Fundamentos.html
153 Bytes
7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/21. Machine Learning - Estudando Algoritmos.html
153 Bytes
8. Machine Learning Tópicos Avançados/11. Machine Learning - Tópicos Avançados.html
153 Bytes
9. Redes Neurais e Deep Learning/16. Redes Neurais e Deep Learning.html
153 Bytes
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