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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文件列表

  • 7. Machine Learning Estudo de Algoritmos/2. Python Naive Bayes.mp4 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 46.8 MB
  • 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 44.0 MB
  • 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 40.9 MB
  • 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
  • 1. Apresentação/9. Robôs, Agentes e Sistemas Especialistas.mp4 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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  • 15. Legado (Aulas da Versão 1)/10. Machine Learning R Seleção de Atributos.srt 12.1 kB
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  • 9. Redes Neurais e Deep Learning/10. Multilayer Perceptron no R Parte II.srt 12.0 kB
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  • 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
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  • 15. Legado (Aulas da Versão 1)/14. R Deep Learning Parte II.srt 8.5 kB
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  • 15. Legado (Aulas da Versão 1)/11. Machine Learning R Knn.srt 6.4 kB
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  • 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
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  • 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
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  • 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
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  • 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
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  • 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
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  • 16. Fundamentos em R/13. Funções Parte II.srt 3.0 kB
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  • 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
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  • 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
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  • 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
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  • 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
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