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  • 21 Gerac227o automatica de caracteres/102 Construc227o da GAN - MNIST IV.mp4 152.5 MB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/073 Redes convolucionais com estimators V.mp4 148.6 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/051 Classificac227o multiclasse - base iris II.mp4 144.3 MB
  • 06 Classificac227o/031 Regress227o logistica com estimators I.mp4 144.0 MB
  • 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/081 Base de dados para redes recorrentes II.mp4 142.9 MB
  • 21 Gerac227o automatica de caracteres/101 Construc227o da GAN - MNIST III.mp4 138.2 MB
  • 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 Base de dados para redes recorrentes I.mp4 127.0 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/050 Classificac227o multiclasse - base iris I.mp4 121.6 MB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/107 Introduc227o a avaliac227o de algoritmos.mp4 118.3 MB
  • 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/083 Redes neurais recorrentes II.mp4 117.2 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/043 TensorFlow playground.mp4 113.6 MB
  • 21 Gerac227o automatica de caracteres/100 Construc227o da GAN - MNIST II.mp4 113.2 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/055 Classificac227o de digitos manuscritos III.mp4 112.7 MB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/072 Redes convolucionais com estimators IV.mp4 112.6 MB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/094 Stacked autoencoder - MNIST III.mp4 111.7 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/048 Classificac227o binaria - XOR II.mp4 111.7 MB
  • 05 Regress227o linear/025 Regress227o linear simples com estimators II.mp4 110.6 MB
  • 05 Regress227o linear/027 Regress227o linear multipla com estimators II.mp4 109.3 MB
  • 21 Gerac227o automatica de caracteres/099 Construc227o da GAN - MNIST I.mp4 107.4 MB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/108 Introduc227o a redes neurais artificiais I.mp4 106.7 MB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/069 Redes convolucionais com estimators I.mp4 104.5 MB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/070 Redes convolucionais com estimators II.mp4 103.6 MB
  • 06 Classificac227o/028 Classificac227o - introduc227o.mp4 101.0 MB
  • 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/082 Redes neurais recorrentes I.mp4 100.0 MB
  • 03 Sintaxe basica/016 Grafos e TensorBoard.mp4 98.3 MB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/071 Redes convolucionais com estimators III.mp4 97.6 MB
  • 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/084 Redes neurais recorrentes III.mp4 96.5 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/056 Classificac227o com estimators - base censo I.mp4 96.0 MB
  • 06 Classificac227o/030 Regress227o logistica com sklearn.mp4 95.7 MB
  • 05 Regress227o linear/023 Previs227o do preco de casas II.mp4 95.6 MB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/091 Autoencoder linear - base credito II.mp4 89.7 MB
  • 20 Teoria sobre GANs/097 GANs - aprendizagem.mp4 88.8 MB
  • 05 Regress227o linear/021 Regress227o linear com TensorFlow II.mp4 87.7 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/046 Perceptron de uma camada II.mp4 86.8 MB
  • 01 Introduc227o/005 Spyder.mp4 85.9 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/045 Perceptron de uma camada I.mp4 84.6 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/047 Classificac227o binaria - XOR I.mp4 83.3 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/042 Func245es de ativac227o - implementac227o II.mp4 81.8 MB
  • 05 Regress227o linear/020 Regress227o linear com TensorFlow I.mp4 81.8 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/049 Classificac227o binaria - XOR III.mp4 81.4 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/062 Introduc227o a redes neurais convolucionais II.mp4 80.9 MB
  • 05 Regress227o linear/022 Previs227o do preco de casas I.mp4 79.6 MB
  • 05 Regress227o linear/026 Regress227o linear multipla com estimators I.mp4 79.5 MB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/093 Stacked autoencoder - MNIST II.mp4 77.9 MB
  • 20 Teoria sobre GANs/096 Introduc227o a GANs.mp4 77.3 MB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 Redes convolucionais com estimators VI.mp4 76.8 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/058 Padronizac227o com TensorFlow.mp4 76.7 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Introduc227o a redes neurais convolucionais I.mp4 76.2 MB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/092 Stacked autoencoder - MNIST I.mp4 74.9 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 Regress227o com estimators - base casas.mp4 74.7 MB
  • 05 Regress227o linear/019 Regress227o linear com sklearn.mp4 72.9 MB
  • 01 Introduc227o/003 Introduc227o a Deep Learning.mp4 70.4 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/057 Classificac227o com estimators - base censo II.mp4 69.9 MB
  • 17 Teoria sobre autoencoders/086 Introduc227o a autoencoders.mp4 69.0 MB
  • 05 Regress227o linear/018 Regress227o linear - teoria.mp4 68.6 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/052 Base de dados de digitos manuscritos.mp4 67.6 MB
  • 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Introduc227o a redes neurais recorrentes.mp4 66.8 MB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/090 Autoencoder linear - base credito I.mp4 66.7 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/066 Etapa 3 - flattening.mp4 65.9 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/067 Etapa 4 - rede neural densa.mp4 65.4 MB
  • 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/077 Gradiente desaparecendo - gradient vanish problem.mp4 65.2 MB
  • 05 Regress227o linear/024 Regress227o linear simples com estimators I.mp4 63.7 MB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/109 Introduc227o a redes neurais artificiais II.mp4 63.5 MB
  • 23 Considerac245es finais/110 Slides.zip 63.0 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/054 Classificac227o de digitos manuscritos II.mp4 62.7 MB
  • 01 Introduc227o/007 Introduc227o ao TensorFlow.mp4 61.3 MB
  • 01 Introduc227o/006 Jupyter Notebook.mp4 59.5 MB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/053 Classificac227o de digitos manuscritos I.mp4 59.4 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/041 Func245es de ativac227o - implementac227o I.mp4 58.8 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/064 Etapa 1 - operador de convoluc227o (calculo).mp4 58.5 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/039 Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4 57.0 MB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/089 Base de dados de credito.mp4 56.4 MB
  • 03 Sintaxe basica/012 Adic227o de vetores e matrizes.mp4 56.2 MB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Metodos descritivos.mp4 55.6 MB
  • 06 Classificac227o/032 Regress227o logistica com estimators II.mp4 55.3 MB
  • 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/078 LSTM - long-short term memory.mp4 52.7 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/063 Etapa 1 - operador de convoluc227o (introduc227o).mp4 52.3 MB
  • 03 Sintaxe basica/009 Constantes.mp4 52.1 MB
  • 23 Considerac245es finais/110 Fontes-e-bases.zip 49.4 MB
  • 03 Sintaxe basica/010 Variaveis I.mp4 49.0 MB
  • 01 Introduc227o/004 Instalac227o do Anaconda.mp4 48.9 MB
  • 03 Sintaxe basica/015 Placeholders.mp4 48.9 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/037 Descida do gradiente.mp4 48.0 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/035 Redes multicamada - func227o soma e func227o de ativac227o.mp4 48.0 MB
  • 20 Teoria sobre GANs/096 Generative-adversarial-networks.pdf 47.1 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/040 Bias erro descida do gradiente estocastico e mais parametros.mp4 47.0 MB
  • 03 Sintaxe basica/013 Multiplicac227o de matrizes.mp4 45.2 MB
  • 17 Teoria sobre autoencoders/087 Tipos de autoencoders.mp4 45.2 MB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos de aprendizagem de maquina.mp4 43.2 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Perceptron de uma camada.mp4 40.9 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/065 Etapa 2 - pooling.mp4 39.1 MB
  • 01 Introduc227o/001 Conteudo do curso.mp4 36.0 MB
  • 06 Classificac227o/029 Regress227o logistica - introduc227o.mp4 32.2 MB
  • 03 Sintaxe basica/014 Produto escalar.mp4 30.8 MB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Metodos preditivos.mp4 30.7 MB
  • 03 Sintaxe basica/011 Variaveis II.mp4 29.4 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/038 Calculo do parametro delta.mp4 23.4 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/036 Redes multicamada - calculo do erro.mp4 17.9 MB
  • 01 Introduc227o/001 TensorFlow-e-Deep-Learning-com-Python.pdf 7.1 MB
  • 06 Classificac227o/030 census.csv 4.0 MB
  • 23 Considerac245es finais/111 Considerac245es finais.mp4 3.3 MB
  • 17 Teoria sobre autoencoders/086 Autoencoders.pdf 2.9 MB
  • 05 Regress227o linear/022 house-prices.csv 2.5 MB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/034 Redes-neurais-artificiais.pdf 2.2 MB
  • 11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/061 Redes-neurais-convolucionais.pdf 1.7 MB
  • 05 Regress227o linear/018 Regressa-o-linear.pdf 1.3 MB
  • 14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/076 Redes-neurais-recorrentes.pdf 993.9 kB
  • 06 Classificac227o/029 Regressa-o-logi-stica.pdf 965.8 kB
  • 06 Classificac227o/028 Classificac-a-o.pdf 710.9 kB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/104 Me-todos-Preditivos.pdf 669.5 kB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/106 Tipos-de-Aprendizagem-de-Ma-quina.pdf 647.8 kB
  • 22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/105 Me-todos-Descritivos.pdf 644.6 kB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/089 credit-data.csv 119.8 kB
  • 15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/080 petr4.csv 86.8 kB
  • 21 Gerac227o automatica de caracteres/101 GAN-mnist.ipynb.zip 36.2 kB
  • 06 Classificac227o/032 regressao-logistica-estimators.ipynb.zip 25.2 kB
  • 05 Regress227o linear/023 regressao-linear-casas.ipynb.zip 21.2 kB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/059 rna-regressa-o-estimators-casas.ipynb.zip 20.3 kB
  • 05 Regress227o linear/027 regressao-multipla-casas-estimator.ipynb.zip 20.2 kB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/094 stacked-deep-autoencoder.ipynb.zip 19.4 kB
  • 05 Regress227o linear/019 regressao-linear-sklearn.ipynb.zip 17.4 kB
  • 05 Regress227o linear/021 regressao-linear-tensorflow.ipynb.zip 15.3 kB
  • 12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/074 convolucional-mnist-estimators.ipynb.zip 12.3 kB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/051 classificacao-multiclasse-iris.ipynb.zip 8.1 kB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/055 mnist.ipynb.zip 7.8 kB
  • 09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/058 rna-estimators-census.ipynb.zip 6.4 kB
  • 05 Regress227o linear/025 regressao-simples-casas-estimator.ipynb.zip 5.9 kB
  • 01 Introduc227o/006 exemplos-basicos2.ipynb.zip 4.9 kB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/091 autoencoder-linear-base-credito.ipynb.zip 4.1 kB
  • 18 Reduc227o de dimensionalidade/089 base-credito-classificacao-estimator.ipynb.zip 3.6 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 2.3 kB
  • 08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/044 Refer234ncias complementares.html 2.3 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 2.0 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 1.7 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 1.5 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 1.4 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 1.1 kB
  • 03 Sintaxe basica/012 soma-vetores-matrizes.ipynb.zip 1.0 kB
  • 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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