Super Formação inteligência Artificial com Python Udemy | 6DBF75A6C243F6D954E697C816C6C6D0DD23FCD1

Super Formação inteligência Artificial com Python Udemy

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/Seção 7 Machine Learning Estudo de/
76. Python Naive Bayes.mp4	212.7 MB
74. Material para Download.txt	0.2 KB
75. Naive Bayes.mp4	130.1 MB
77. Redes Bayesianas.mp4	120.1 MB
78. Redes Bayesianas Parte II.mp4	13.7 MB
79. R Redes Bayesianas.mp4	52.2 MB
80. Árvores de Decisão.mp4	53.2 MB
81. Árvores de Decisão Parte II.mp4	155.6 MB
82. Python Árvores de Decisão.mp4	195.6 MB
83. Classificação com Regras.mp4	132.4 MB
84. Classificação com Regras Parte II.mp4	13.8 MB
85. Regras com arules.mp4	35.4 MB
86. Comparando Regras.mp4	13.9 MB
87. Aprendizado Baseado em Grupos.mp4	56.1 MB
88. R Random Forest.mp4	64.5 MB
89. Aprendizado Baseado em Instância.mp4	82.7 MB
90. Python Knn.mp4	71.9 MB
91. Agrupamentos com Kmeans.mp4	69.1 MB
92. Python Kmeans.mp4	101.7 MB
93. Apriori.mp4	50.5 MB
94. Apriori no R.mp4	86.2 MB
/
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Capa.png	222.9 KB
/Seção 1 Apresentação/
1. Instruções Gerais.mp4	24.6 MB
3. O que voce vai aprender durante o Curso.mp4	61.0 MB
4. Diretrizes gerais e estrutura do curso.mp4	23.2 MB
5. Fundamentos.mp4	73.5 MB
6. História.mp4	97.6 MB
7. O Teste de Turing.mp4	34.4 MB
8. Aplicacoes.mp4	40.9 MB
9. Robos Agentes e Sistemas Especialistas.mp4	36.3 MB
10. Mudancas Sociais e Riscos para a Humanidade.mp4	44.1 MB
11. Preparação do ambiente R.mp4	33.8 MB
12. Preparacao do Ambiente Python.mp4	53.2 MB
/Seção 1 Apresentação/2. Apresentação/
2. Apresentação.mp4	25.1 MB
Todos slides juntos.pdf	3.4 MB
/Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/
13. Material para Download.txt	0.3 KB
14. Introdução.mp4	87.2 MB
15. Introdução Parte II.mp4	67.2 MB
16. Hill Climbing.mp4	27.3 MB
17. BFS e DFS.mp4	24.8 MB
18. Caminhos.mp4	62.3 MB
19. Tabu Search e Simulated Annealing.mp4	29.1 MB
21. R Tabu Search.mp4	51.4 MB
22. R Tabu Search parte II.mp4	67.5 MB
23. R Simulated Annealing.mp4	16.7 MB
24. R Simulated Annealing parte II.mp4	34.4 MB
/Seção 3 Algoritmos Genéticos/
25. Material para download.txt	0.3 KB
26. Introdução.mp4	7.0 MB
27. Evolução Biológica.mp4	71.9 MB
28. Introdução a AG.mp4	57.0 MB
29. Como Funciona.mp4	37.7 MB
30. Como Funciona Parte II.mp4	42.4 MB
31. Como Funciona Parte III.mp4	44.0 MB
32. Exemplo.mp4	29.4 MB
33. R Pacote GA.mp4	42.3 MB
34. Exemplo com Valor Real.mp4	53.0 MB
35. R Exemplo com Valor Real.mp4	106.3 MB
36. Exemplo Binário.mp4	28.4 MB
37. R Exemplo Binário.mp4	64.0 MB
38. Python Otimização de Carga.mp4	83.2 MB
39. Python Otimização de Carga Parte II.mp4	114.6 MB
40. Python Otimização de Carga Parte III.mp4	80.1 MB
/Seção 4 Sistemas Especialistas/
41. Material para Download.txt	0.3 KB
42. Introdução.mp4	37.2 MB
43. AI Breaking News.mp4	6.3 MB
44. O modelo clássico de Cooke.mp4	76.0 MB
45. Pacote Expert.mp4	26.8 MB
46. R Exemplo.mp4	69.4 MB
47. R Exemplo parte II.mp4	23.7 MB
48. R Exemplo parte III.mp4	31.1 MB
49. Avaliando os Resultados.mp4	16.1 MB
/Seção 5 Lógica Difusa/
50. Material para Download.txt	0.2 KB
51. Introdução.mp4	51.1 MB
52. Introdução Parte II.mp4	61.0 MB
53. R Exemplo.mp4	69.9 MB
54. R Exemplo Parte II.mp4	128.8 MB
55. Interpretando o Resultado.mp4	16.3 MB
56. Python Comparação de string com FuzzyWuzzy.mp4	84.4 MB
/Seção 6 Machine Learning/
57. Material para Download.txt	0.2 KB
58. Introdução.mp4	49.3 MB
59. Aplicações.mp4	19.7 MB
60. Conceitos.mp4	31.6 MB
61. Conceitos Parte II.mp4	49.0 MB
62. Classificação.mp4	102.8 MB
63. Classificação Parte II.mp4	62.8 MB
64. Weka Classificação com Naive Bayes.mp4	115.8 MB
65. Weka Classificação com Árvores de.mp4	34.3 MB
66. Weka Classificação com Filtros.mp4	58.2 MB
67. Weka Regressão.mp4	28.0 MB
68. Categorical Encoding.mp4	22.4 MB
69. Feature Scalling.mp4	21.3 MB
70. Agrupamentos.mp4	49.7 MB
71. Weka Agrupamentos.mp4	78.0 MB
72. Regras de Associação.mp4	54.7 MB
73. Weka Regras de Associação.mp4	40.3 MB
/Seção 8 Machine Learning Tópicos/
95. Material para Download.txt	0.2 KB
96. Avaliando a Variabilidade de um modelo.mp4	66.3 MB
97. Comparando o Desempenho de um modelo.mp4	79.0 MB
98. Avaliando o Desempenho com Weka Experimenter.mp4	76.8 MB
99. Custo de Modelos.mp4	50.1 MB
100. Seleção de Atributos e Maldição da Dimensionalidade.mp4	50.3 MB
101. Python Seleção de Atributos.mp4	130.2 MB
102. Classificação Multi Label.mp4	94.9 MB
103. Meka Classificação Multi Label.mp4	78.6 MB
104. R Classificação Multi Label.mp4	134.8 MB
105. Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE.mp4	55.5 MB
/Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/
106. Material de download.txt	0.2 KB
107. Introdução.mp4	21.3 MB
108. Percepton.mp4	36.3 MB
109. Classificação com Perceptron.mp4	77.7 MB
110. Classificação com Perceptron Parte II.mp4	61.3 MB
111. Executando um Perceptron.mp4	9.0 MB
112. Executando um Perceptron Parte II.mp4	55.8 MB
113. Arquitetura de Redes Neurais.mp4	49.3 MB
114. Testando um Perceptron Multicamadas.mp4	96.3 MB
115. Multilayer Perceptron no R.mp4	17.2 MB
116. Multilayer Perceptron no R Parte II.mp4	129.3 MB
117. Python Exemplo com sklearn.mp4	84.9 MB
118. Deep Learning.mp4	17.2 MB
119. Deep Learning com H2O.mp4	27.0 MB
120. Python Deep Learning.mp4	141.5 MB
121. Python Deep Learning Parte II.mp4	151.7 MB
/Seção 10 Reinforcement Learning/
122. Material para Download.txt	0.2 KB
123. Introdução.mp4	96.3 MB
124. R Reinforcement Learning.mp4	36.0 MB
125. Python Reinforcement Learning.mp4	76.5 MB
/Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/
126. Material para Download.txt	0.2 KB
127. Introdução.mp4	12.5 MB
128. Aplicações.mp4	25.8 MB
129. AI Breaking News.mp4	4.4 MB
130. Conceitos.mp4	79.3 MB
131. R Processamento de Linguagem.mp4	89.7 MB
132. R Exemplo básico.mp4	59.7 MB
133. R Exemplo com Documento.mp4	13.6 MB
134. R Exemplo com Documento Parte II.mp4	114.7 MB
135. R Classificação.mp4	11.6 MB
136. R Classificação Parte II.mp4	178.1 MB
137. Python Mineração de Emoção.mp4	153.2 MB
138. Python Mineração de Emoção Parte II.mp4	93.7 MB
/Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/
139. Material para download.txt	0.2 KB
141. Tic Tac Toe Parte II.mp4	115.3 MB
142. Tic Tac Toe Parte III.mp4	23.9 MB
143. Tic Tac Toe Parte IV.mp4	22.4 MB
144. Tic Tac Toe Parte V.mp4	12.7 MB
/.../140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/
140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning.mp4	71.7 MB
/.../140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/
Modelo.R	0.6 KB
modelottt	661.8 KB
Script.R	3.0 KB
/.../140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/slides/
1.1.TicTacToe.pdf	265.6 KB
/Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/
145. Material para download.txt	0.2 KB
146. Projeto Web Parte I.mp4	63.5 MB
147. Projeto Web Parte II.mp4	45.4 MB
148. Projeto Web Parte III.mp4	92.1 MB
/Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/
149.Projeto Prático 3 Quebra Cabeças oito rainhas.txt	0.2 KB
150. Oito Rainhas.mp4	36.0 MB
151. Solução.mp4	46.8 MB
152. Implementação.mp4	87.4 MB
153. Implementação Parte II.mp4	43.0 MB
/Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/
154. Download.txt	0.2 KB
155. Infotrmações.txt	0.5 KB
156. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação no R.mp4	31.0 MB
157. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação em R.mp4	52.0 MB
158. Lógica Difusa Exemplo com Octave.mp4	6.8 MB
159. Lógica Difusa Exemplo com Octave Parte II.mp4	94.7 MB
160. Machine Leaning R Naive Bayes.mp4	7.3 MB
161. Machine Learning R Naive Bayes parte II.mp4	95.7 MB
162. Machine Learning R Árvores de Decisão.mp4	13.6 MB
163. Machine Learning R Árvores de Decisão no R parte II.mp4	133.7 MB
164. Machine Learning R Seleção de Atributos.mp4	87.4 MB
165. Machine Learning R Knn.mp4	35.1 MB
166. Machine Learning R Kmeans no R.mp4	68.5 MB
167. R Deep Learning.mp4	79.5 MB
168. R Deep Learning Parte II.mp4	89.7 MB
170. Projeto Prático em R Projeto em Shiny.mp4	53.7 MB
171. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte II.mp4	55.3 MB
172. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte III.mp4	33.6 MB
/.../169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/
169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros.mp4	72.5 MB
/.../169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/scripts/
app.R	1.7 KB
/.../169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/slides/
1.1. Projeto Prático.pdf	342.0 KB
/Seção 16 Fundamentos em R/
174. RStudio.mp4	77.8 MB
175. Pacotes.mp4	60.0 MB
176. Pacotes Parte II.mp4	34.1 MB
177. Pacotes Parte III.mp4	13.8 MB
178. Aspectos Diversos.mp4	27.2 MB
179. Aspectos Diversos Parte II.mp4	55.7 MB
180. Tipos de Dados e Operadores.mp4	19.0 MB
181. Tipos de Dados e Operadores Parte II.mp4	34.0 MB
182. Estruturas de Dados.mp4	27.6 MB
183. Estruturas de Dados Parte II.mp4	117.1 MB
184. Funções.mp4	24.9 MB
185. Funções Parte II.mp4	22.7 MB
186. Ajuda.mp4	23.4 MB
187. Ajuda Parte II.mp4	10.5 MB
188. Principais Funções.mp4	17.8 MB
189. Principais Funções Parte II.mp4	63.1 MB
190. Importando Dados.mp4	9.0 MB
191. Importando Dados Parte II.mp4	80.9 MB
192. Programação.mp4	10.8 MB
193. Programação Parte II.mp4	43.0 MB
/173. Introdução/
173. Introdução.mp4	32.9 MB
173. Introdução.txt	0.2 KB
/Seção 17 Fundamentos em Python/
194. Introdução.mp4	41.3 MB
195. Ambiente.mp4	23.1 MB
196. Variáveis e Objetos.mp4	64.9 MB
197. Variáveis e Objetos (Continuação).mp4	47.9 MB
198. Estruturas de Decisão.mp4	79.2 MB
199. Estruturas de Decisão (Continuação).mp4	20.4 MB
200. Estruturas de Repetição.mp4	41.3 MB
201. Estruturas de Repetição (Continuação).mp4	19.1 MB
202. Listas.mp4	25.3 MB
203. Listas (Continuação).mp4	23.4 MB
204. Módulos e Pacotes.mp4	46.3 MB
205. Módulos e Pacotes (Continuação).mp4	12.2 MB
206. Funções.mp4	32.2 MB
207. Funções (Continuação).mp4	14.7 MB
208. Funções Padrão.mp4	12.2 MB
209. Funções Padrão (Continuação).mp4	5.3 MB
210. Funções Padrões (Continuação II).mp4	15.8 MB
/Seção 18 Encerramento/
211. Encerramento.mp4	17.9 MB
212. Referências Bibliográficas.txt	4.9 KB
213. Aula Bônus.mp4	4.8 MB
Total files 225