Manual Prático do Deep Learning Redes Neurais Profundas | 4E66B88E2ED4B5AF0004470441BE03FC018FE1B3

Manual Prático do Deep Learning Redes Neurais Profundas

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/2. Perceptron/
9. Implementando o Perceptron classificação em python.mp4	140.9 MB
1. Perceptron e o bebê que joga pingue-pongue.mp4	43.2 MB
2. Intuição sobre o Perceptron - Parte 1 (Regressão).mp4	74.6 MB
3. Intuição sobre o Perceptron - Parte 2 (Classificação).mp4	84.1 MB
4. Manual do Perceptron.mp4	97.5 MB
5. Como o Perceptron aprende.mp4	21.6 MB
6. Learning Rate e seus efeitos.mp4	23.2 MB
7. Implementando o Perceptron revisão.mp4	40.7 MB
8. Implementando o Perceptron pseudo-algoritmo.mp4	12.6 MB
10. Implementando o Perceptron classificação em numpy.mp4	81.7 MB
11. Exercício de classificação.mp4	54.9 MB
12. Implementando o Perceptron regressão linear.mp4	94.3 MB
13. Learning rates diferentes pra pesos e bias Como assim.mp4	67.2 MB
14. Exercício de regressão.mp4	69.1 MB
15. Questionário do Perceptron.html	0.1 KB
/1. Introdução/
2. Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.mp4	39.9 MB
3. Por que estudar Deep Learning.mp4	9.9 MB
4. Aplicações do Deep Learning.mp4	7.3 MB
5. Regressão, Classificação, Aprendizado Não-Supervisionado e por Reforço.mp4	13.4 MB
6. Instalações e código-fonte.mp4	37.9 MB
6.1 Slides.html	0.1 KB
6.2 Repositório do Curso.html	0.1 KB
6.3 Miniconda.html	0.1 KB
1. Apresentação do Curso.mp4	38.7 MB
/3. Adaline/
1. Manual do Adaline.mp4	38.1 MB
2. Perceptron vs Adaline.mp4	52.8 MB
3. Como o Adaline aprende.mp4	35.3 MB
4. Resumos das diferenças entre o Perceptron e o Adaline.mp4	14.8 MB
5. Implementando o Adaline revisão.mp4	42.5 MB
6. Implementando o Adaline regressão.mp4	23.8 MB
7. Implementando o Adaline classificação.mp4	29.3 MB
8. Exercício de classificação.mp4	33.7 MB
9. Questionário do Adaline.html	0.1 KB
/4. Neurônio Sigmoid/
1. Manual do Neurônio Sigmoid.mp4	41.9 MB
2. Entropia Cruzada (Cross-Entropy).mp4	24.2 MB
3. Implementando o Neurônio Sigmoid revisão.mp4	27.8 MB
4. Implementando o Neurônio Sigmoid scikit-learn.mp4	39.9 MB
5. Implementando o Neurônio Sigmoid numpy.mp4	101.6 MB
6. Exercício de Regressão Logística scikit-learn.mp4	38.8 MB
7. Exercício de Regressão Logística numpy.mp4	43.8 MB
/5. Funções de Ativação/
1. Características das Funções de Ativação.mp4	14.1 MB
2. Função de Ativação Linear.mp4	33.4 MB
3. Função de Ativação Sigmoid.mp4	42.6 MB
4. Função de Ativação Tanh.mp4	14.2 MB
5. Função de Ativação ReLU.mp4	37.5 MB
6. Função de Ativação Leaky ReLU.mp4	19.3 MB
7. Função de Ativação eLU.mp4	15.7 MB
8. Qual função de ativação utilizar na prática.mp4	15.7 MB
9. Função Softmax.mp4	85.6 MB
10. Implementando as funções de ativação linear.mp4	28.0 MB
11. Implementando as funções de ativação sigmoid.mp4	18.1 MB
12. Implementando as funções de ativação tanh.mp4	17.4 MB
13. Implementando as funções de ativação ReLU.mp4	20.3 MB
14. Implementando as funções de ativação leaky ReLU.mp4	23.9 MB
15. Implementando as funções de ativação eLU.mp4	30.3 MB
/6. Backpropagation/
1. O que vamos aprender nesse módulo.mp4	11.6 MB
2. Circuitos de valores reais e o Alpinista Cego.mp4	14.9 MB
3. Estratégia 1 Busca Aleatória.mp4	47.3 MB
4. Estratégia 2 Busca Aleatória Local.mp4	36.5 MB
5. Estratégia 3 Gradiente Numérico.mp4	27.5 MB
6. A definição de derivadas.mp4	34.7 MB
7. Implementando o Gradiente Numérico.mp4	112.7 MB
8. Estratégia 4 Gradiente Analítico (implementação).mp4	45.0 MB
9. Resumos das Estratégias.mp4	16.6 MB
10. Múltiplas Portas.mp4	30.2 MB
11. Regra da Cadeia introdução.mp4	31.7 MB
12. Regra da Cadeia aplicação.mp4	28.6 MB
13. Regra da Cadeia implementação.mp4	56.2 MB
14. Interpretando as derivadas.mp4	22.9 MB
15. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 1.mp4	36.3 MB
16. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 2.mp4	51.2 MB
17. Derivando o Neurônio Sigmoid.mp4	81.4 MB
18. Neurônio Sigmoid como um Circuito - Parte 1.mp4	17.2 MB
19. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 1.mp4	19.7 MB
20. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 2.mp4	15.2 MB
21. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 3.mp4	12.9 MB
22. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 4.mp4	17.4 MB
23. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 5.mp4	17.5 MB
24. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 6.mp4	12.4 MB
25. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 7.mp4	32.5 MB
26. Resumo dos Padrões de Backpropagation.mp4	32.4 MB
27. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja!.mp4	50.5 MB
28. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Forward.mp4	15.6 MB
29. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Backprop.mp4	70.1 MB
30. Exercício de Backpropagation.mp4	33.1 MB
31. Exercício de Backpropagation - Resposta.mp4	116.5 MB
/7. Redes Neurais Profundas/
1. Introdução ao módulo.mp4	12.8 MB
2. Dimensões das Matrizes - Parte 1.mp4	18.3 MB
3. Dimensões das Matrizes - Parte 2.mp4	53.8 MB
4. Exercício de Dimensões de Matrizes e Bias Trick.mp4	56.7 MB
5. Funções de Custo Regressão.mp4	15.9 MB
6. Funções de Custo Classificação Binária.mp4	26.0 MB
7. One-hot Encoding.mp4	17.8 MB
8. Função Softmax.mp4	38.1 MB
9. Funções de Custo Classificação Multiclasse.mp4	33.1 MB
10. O vídeo mais importante desse curso!.mp4	25.1 MB
11. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (setup).mp4	45.8 MB
12. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (forward).mp4	22.6 MB
13. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (backprop).mp4	93.9 MB
14. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (implementando a softmax).mp4	64.5 MB
15. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (neg log-likelihood).mp4	20.4 MB
16. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (softmax + neg log-likelihood).mp4	57.4 MB
17. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (feedforward).mp4	34.2 MB
18. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (backprop).mp4	63.0 MB
19. Intuição sobre Redes Neurais - Padrões de Implementação.mp4	50.3 MB
20. Implementando Rede Neural do Zero - Introdução.mp4	9.6 MB
21. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo MAE e MSE.mp4	28.1 MB
22. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo Cross-Entropy.mp4	37.4 MB
23. Implementando Rede Neural do Zero - Classes Layer e NeuralNetwork.mp4	34.7 MB
24. Implementando Rede Neural do Zero - Parâmetros dos métodos.mp4	24.8 MB
25. Implementando Rede Neural do Zero - fit.mp4	22.4 MB
26. Implementando uma Rede Neural do Zero - feedforward.mp4	52.5 MB
27. Implementando uma Rede Neural do Zero - backprop.mp4	78.7 MB
28. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 1.mp4	53.8 MB
29. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 2.mp4	33.4 MB
30. Resolvendo Problemas de Regressão Linear e Multivariada.mp4	62.2 MB
31. Resolvendo Problemas de Regressão Quadrática.mp4	36.7 MB
32. Resolvendo Problemas de Regressão Cúbica.mp4	13.1 MB
33. Resolvendo Problemas de Regressão Logarítmicia.mp4	11.2 MB
34. Resolvendo Problemas de Regressão Exponencial.mp4	35.4 MB
35. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta ANDOR.mp4	32.2 MB
36. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta XOR.mp4	26.0 MB
37. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Clusters.mp4	36.9 MB
38. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Moons, Círculos e Espiral.mp4	77.1 MB
39. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 3 Clusters.mp4	45.8 MB
40. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 4 clusters + Espiral.mp4	25.9 MB
41. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 5 classes + Iris.mp4	36.5 MB
42. Métodos de Inicialização de Pesos.mp4	37.0 MB
43. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 2).mp4	35.9 MB
44. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 3).mp4	23.4 MB
45. Dropout.mp4	50.8 MB
46. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Feedforward).mp4	64.9 MB
47. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Backprop).mp4	9.0 MB
48. Teste da Implementação do Dropout.mp4	20.4 MB
49. Regularização L1.mp4	24.4 MB
50. Regularização L1 (derivada).mp4	11.8 MB
51. Regularização L2.mp4	39.7 MB
52. Regularização L2 (derivada).mp4	35.4 MB
53. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 1).mp4	35.0 MB
54. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 2).mp4	56.6 MB
55. Teste de Implementação da Regularização L1L2.mp4	28.3 MB
56. Momentum.mp4	21.8 MB
57. Implementando uma Rede Neural do Zero Momentum.mp4	40.7 MB
58. Teste da Implementação do Momentum.mp4	39.7 MB
59. Mini-batch Gradiente Descendente.mp4	53.6 MB
60. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 1).mp4	42.7 MB
61. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 2).mp4	63.1 MB
62. Learning Rate Decay.mp4	23.7 MB
63. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 1).mp4	27.0 MB
64. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 2).mp4	33.5 MB
65. Teste da Implementação das Learning Rate Decays.mp4	29.3 MB
66. Early Stopping.mp4	24.6 MB
67. Implementando uma Rede Neural do Zero Early Stopping.mp4	70.5 MB
68. Teste da Implementação da Early Stopping.mp4	67.1 MB
69. [hotfix] Imprimindo a Perda da Regularização.mp4	33.3 MB
70. Batch Normalization.mp4	53.7 MB
71. Derivada da Batch Norm - Parte 1.mp4	34.4 MB
72. Derivada da Batch Norm - Parte 2.mp4	138.8 MB
73. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Parte 1.mp4	70.4 MB
74. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Feedforward.mp4	67.8 MB
75. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Backprop.mp4	105.2 MB
76. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm.mp4	70.3 MB
77. Teste da Implementação da Batch Normalizaition.mp4	31.5 MB
78. Freezing, Fine-tuning e Transferência de Conhecimento.mp4	42.1 MB
79. Implementando uma Rede Neural do Zero Freezing.mp4	17.5 MB
80. Teste da Implementação do Freezing.mp4	24.8 MB
81. Implementando uma Rede Neural do Zero Salvando e Restaurando a Nossa Rede.mp4	26.1 MB
82. Teste da Implementação do Save & Load.mp4	21.3 MB
83. Parabéns!.mp4	19.2 MB
/8. [Opcional] Gradient Checking/
1. [Opcional] Checagem dos Gradientes.mp4	3.5 MB
2. [Opcional] A Fórmula da Checagem dos Gradientes.mp4	27.6 MB
3. [Opcional] Calculando os Gradientes Aproximados.mp4	69.1 MB
4. [Opcional] Verificando os Gradientes Aproximados.mp4	66.3 MB
5. [Opcional] Verificando os Gradientes na Regressão.mp4	59.6 MB
6. [Opcional] A Regularização L1 e L2 afeta o Gradient Checking.mp4	23.2 MB
7. [Opcional] Terminando a nossa implementação do Gradient Checking.mp4	40.7 MB
8. [Opcional] Verificando os Gradientes na Classificação Binária e Multiclasse.mp4	51.6 MB
/9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/
1. Introdução.mp4	12.8 MB
2. Inicialização de Pesos, Quantidade de Camadas e Número de Neurônios.mp4	35.9 MB
3. Otimizadores, Funções de Ativação e Dropout.mp4	29.5 MB
4. Regularização e Momentum.mp4	19.4 MB
5. Batch Size.mp4	11.2 MB
6. Funções de Custo, Ativação e Número de Neurônios da Última Camada.mp4	23.1 MB
7. Quantidade de Epochs, Learning Rate e a Dica de Ouro para o Treinamento.mp4	39.3 MB
8. Transfer Learning quando aplicar.mp4	13.8 MB
9. O que fazer quando não converge, fica presa no mínimo local ou deu overfitting.mp4	12.7 MB
10. E se minha rede estiver excelente.mp4	19.3 MB
/10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/
1. Introdução.mp4	4.0 MB
2. Problemas com os dados.mp4	47.7 MB
3. Problemas de Implementação.mp4	18.0 MB
4. Problemas no Treinamento.mp4	15.7 MB
5. Como identificar Underfitting e Overfitting em Gráficos de Perda.mp4	40.7 MB
6. Como tratar Underfitting e Overfitting.mp4	12.2 MB
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