Tensorflow machine learning deep learning python | C1872E02FBF1F6B7B2CFE1C19EF85977A2C73FF5

Tensorflow machine learning deep learning python

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/21 Gerac227o automatica de caracteres/
102 Construc227o da GAN - MNIST IV.mp4	152.5 MB
099 Construc227o da GAN - MNIST I.mp4	107.4 MB
100 Construc227o da GAN - MNIST II.mp4	113.2 MB
101 Construc227o da GAN - MNIST III.mp4	138.2 MB
101 GAN-mnist.ipynb.zip	36.2 KB
/01 Introduc227o/
001 TensorFlow-e-Deep-Learning-com-Python.pdf	7.1 MB
002 Mais sobre Intelig234ncia Artificial.html	1.7 KB
003 Introduc227o a Deep Learning.mp4	70.4 MB
004 Instalac227o do Anaconda.mp4	48.9 MB
005 exemplos-basicos1.py	0.4 KB
005 Spyder.mp4	85.9 MB
006 exemplos-basicos2.ipynb.zip	4.9 KB
006 Jupyter Notebook.mp4	59.5 MB
007 Introduc227o ao TensorFlow.mp4	61.3 MB
001 Conteudo do curso.mp4	36.0 MB
/02 ----- Parte 1 - Introduc227o pratica ao TensorFlow -----/
008 Introduc227o a Parte 1 - Introduc227o ao TensorFlow.html	1.5 KB
/03 Sintaxe basica/
009 constantes.ipynb.zip	0.8 KB
009 Constantes.mp4	52.1 MB
010 Variaveis I.mp4	49.0 MB
010 variaveis1.ipynb.zip	0.8 KB
011 Variaveis II.mp4	29.4 MB
011 variaveis2.ipynb.zip	0.9 KB
012 Adic227o de vetores e matrizes.mp4	56.2 MB
012 soma-vetores-matrizes.ipynb.zip	1.0 KB
013 Multiplica-o-de-matrizes.txt	0.1 KB
013 Multiplicac227o de matrizes.mp4	45.2 MB
013 multiplicacao-matrizes.ipynb.zip	0.9 KB
014 Produto escalar.mp4	30.8 MB
014 produto-escalar.ipynb.zip	0.7 KB
015 placeholders.ipynb.zip	0.8 KB
015 Placeholders.mp4	48.9 MB
016 Grafos e TensorBoard.mp4	98.3 MB
016 grafos-tensorboard.ipynb.zip	0.9 KB
/04 ----- Parte 2 - Regress227o e classificac227o -----/
017 Introduc227o a Parte 2 - Regress227o e classificac227o.html	2.7 KB
/05 Regress227o linear/
018 Regress227o linear - teoria.mp4	68.6 MB
018 Regressa-o-linear.pdf	1.3 MB
019 Regress227o linear com sklearn.mp4	72.9 MB
019 regressao-linear-sklearn.ipynb.zip	17.4 KB
020 Regress227o linear com TensorFlow I.mp4	81.8 MB
021 Regress227o linear com TensorFlow II.mp4	87.7 MB
021 regressao-linear-tensorflow.ipynb.zip	15.3 KB
022 house-prices.csv	2.5 MB
022 Previs227o do preco de casas I.mp4	79.6 MB
023 Previs227o do preco de casas II.mp4	95.6 MB
023 regressao-linear-casas.ipynb.zip	21.2 KB
024 Regress227o linear simples com estimators I.mp4	63.7 MB
025 Regress227o linear simples com estimators II.mp4	110.6 MB
025 regressao-simples-casas-estimator.ipynb.zip	5.9 KB
026 Regress227o linear multipla com estimators I.mp4	79.5 MB
027 Regress227o linear multipla com estimators II.mp4	109.3 MB
027 regressao-multipla-casas-estimator.ipynb.zip	20.2 KB
/06 Classificac227o/
028 Classificac-a-o.pdf	710.9 KB
028 Classificac227o - introduc227o.mp4	101.0 MB
029 Regress227o logistica - introduc227o.mp4	32.2 MB
029 Regressa-o-logi-stica.pdf	965.8 KB
030 census.csv	4.0 MB
030 Regress227o logistica com sklearn.mp4	95.7 MB
030 regressao-logistica-sklearn.ipynb.zip	2.8 KB
031 Regress227o logistica com estimators I.mp4	144.0 MB
032 Regress227o logistica com estimators II.mp4	55.3 MB
032 regressao-logistica-estimators.ipynb.zip	25.2 KB
/07 ----- Parte 3 - Redes neurais artificiais -----/
033 Introduc227o a Parte 3 - Redes Neurais Artificiais.html	2.0 KB
/08 Teoria resumida sobre redes neurais artificiais/
034 Perceptron de uma camada.mp4	40.9 MB
034 Redes-neurais-artificiais.pdf	2.2 MB
035 Redes multicamada - func227o soma e func227o de ativac227o.mp4	48.0 MB
036 Redes multicamada - calculo do erro.mp4	17.9 MB
037 Descida do gradiente.mp4	48.0 MB
038 Calculo do parametro delta.mp4	23.4 MB
039 Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4	57.0 MB
040 Bias erro descida do gradiente estocastico e mais parametros.mp4	47.0 MB
041 Func245es de ativac227o - implementac227o I.mp4	58.8 MB
042 Func245es de ativac227o - implementac227o II.mp4	81.8 MB
042 funcoes-ativacao.py	0.7 KB
043 TensorFlow playground.mp4	113.6 MB
044 Curso-Redes-Neurais-Artificiais-em-Python.txt	0.1 KB
044 Refer234ncias complementares.html	2.3 KB
/09 Redes neurais para classificac227o e regress227o com TensorFlow/
045 Perceptron de uma camada I.mp4	84.6 MB
046 Perceptron de uma camada II.mp4	86.8 MB
046 perceptron-uma-camada.ipynb.zip	1.4 KB
047 Classificac227o binaria - XOR I.mp4	83.3 MB
048 Classificac227o binaria - XOR II.mp4	111.7 MB
049 Classificac227o binaria - XOR III.mp4	81.4 MB
049 classificacao-binaria-xor.ipynb.zip	2.3 KB
050 Classificac227o multiclasse - base iris I.mp4	121.6 MB
051 Classificac227o multiclasse - base iris II.mp4	144.3 MB
051 classificacao-multiclasse-iris.ipynb.zip	8.1 KB
052 Base de dados de digitos manuscritos.mp4	67.6 MB
053 Classificac227o de digitos manuscritos I.mp4	59.4 MB
054 Classificac227o de digitos manuscritos II.mp4	62.7 MB
055 Classificac227o de digitos manuscritos III.mp4	112.7 MB
055 mnist.ipynb.zip	7.8 KB
056 Classificac227o com estimators - base censo I.mp4	96.0 MB
057 Classificac227o com estimators - base censo II.mp4	69.9 MB
058 Padronizac227o com TensorFlow.mp4	76.7 MB
058 rna-estimators-census.ipynb.zip	6.4 KB
059 Regress227o com estimators - base casas.mp4	74.7 MB
059 rna-regressa-o-estimators-casas.ipynb.zip	20.3 KB
/10 ----- Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais -----/
060 Introduc227o a Parte 4 - Redes Neurais Convolucionais.html	1.4 KB
/11 Teoria sobre redes neurais convolucionais/
061 Introduc227o a redes neurais convolucionais I.mp4	76.2 MB
061 Redes-neurais-convolucionais.pdf	1.7 MB
062 Introduc227o a redes neurais convolucionais II.mp4	80.9 MB
063 Etapa 1 - operador de convoluc227o (introduc227o).mp4	52.3 MB
064 Etapa 1 - operador de convoluc227o (calculo).mp4	58.5 MB
065 Etapa 2 - pooling.mp4	39.1 MB
066 Etapa 3 - flattening.mp4	65.9 MB
067 Etapa 4 - rede neural densa.mp4	65.4 MB
068 Refer234ncias complementares.html	1.8 KB
/12 Classificac227o de digitos escritos a m227o/
069 Redes convolucionais com estimators I.mp4	104.5 MB
070 Redes convolucionais com estimators II.mp4	103.6 MB
071 Redes convolucionais com estimators III.mp4	97.6 MB
072 Redes convolucionais com estimators IV.mp4	112.6 MB
073 Redes convolucionais com estimators V.mp4	148.6 MB
074 convolucional-mnist-estimators.ipynb.zip	12.3 KB
074 Redes convolucionais com estimators VI.mp4	76.8 MB
/13 ----- Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes -----/
075 Introduc227o a Parte 5 - Redes Neurais Recorrentes.html	1.2 KB
/14 Teoria sobre redes neurais recorrentes/
076 Introduc227o a redes neurais recorrentes.mp4	66.8 MB
076 Redes-neurais-recorrentes.pdf	993.9 KB
077 Gradiente desaparecendo - gradient vanish problem.mp4	65.2 MB
078 LSTM - long-short term memory.mp4	52.7 MB
079 Refer234ncias complementares.html	1.9 KB
/15 Serie temporal - precos da bolsa de valores/
080 Base de dados para redes recorrentes I.mp4	127.0 MB
080 petr4.csv	86.8 KB
081 Base de dados para redes recorrentes II.mp4	142.9 MB
082 Redes neurais recorrentes I.mp4	100.0 MB
083 Redes neurais recorrentes II.mp4	117.2 MB
084 Redes neurais recorrentes III.mp4	96.5 MB
084 serie-temporal-rede-recorrente.py	2.6 KB
/16 ----- Parte 6 - Autoencoders -----/
085 Introduc227o a Parte 6 - Autoencoders.html	1.5 KB
/17 Teoria sobre autoencoders/
086 Autoencoders.pdf	2.9 MB
086 Introduc227o a autoencoders.mp4	69.0 MB
087 Tipos de autoencoders.mp4	45.2 MB
088 Refer234ncias complementares.html	2.0 KB
/18 Reduc227o de dimensionalidade/
089 Base de dados de credito.mp4	56.4 MB
089 base-credito-classificacao-estimator.ipynb.zip	3.6 KB
089 credit-data.csv	119.8 KB
090 Autoencoder linear - base credito I.mp4	66.7 MB
091 Autoencoder linear - base credito II.mp4	89.7 MB
091 autoencoder-linear-base-credito.ipynb.zip	4.1 KB
092 Stacked autoencoder - MNIST I.mp4	74.9 MB
093 Stacked autoencoder - MNIST II.mp4	77.9 MB
094 Stacked autoencoder - MNIST III.mp4	111.7 MB
094 stacked-deep-autoencoder.ipynb.zip	19.4 KB
/19 ----- Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs) -----/
095 Introduc227o a Parte 7 - Redes Adversariais Generativas (GANs).html	1.2 KB
/20 Teoria sobre GANs/
096 Generative-adversarial-networks.pdf	47.1 MB
096 Introduc227o a GANs.mp4	77.3 MB
097 GANs - aprendizagem.mp4	88.8 MB
098 Refer234ncias complementares.html	1.9 KB
/22 Ap234ndice A - Basico sobre aprendizagem de maquina/
103 Introduc227o 224 sec227o.html	1.5 KB
104 Me-todos-Preditivos.pdf	669.5 KB
104 Metodos preditivos.mp4	30.7 MB
105 Me-todos-Descritivos.pdf	644.6 KB
105 Metodos descritivos.mp4	55.6 MB
106 Tipos de aprendizagem de maquina.mp4	43.2 MB
106 Tipos-de-Aprendizagem-de-Ma-quina.pdf	647.8 KB
107 Introduc227o a avaliac227o de algoritmos.mp4	118.3 MB
108 Introduc227o a redes neurais artificiais I.mp4	106.7 MB
109 Introduc227o a redes neurais artificiais II.mp4	63.5 MB
/23 Considerac245es finais/
110 Codigo fonte completo slides das aulas.html	1.1 KB
110 Fontes-e-bases.zip	49.4 MB
110 Slides.zip	63.0 MB
111 Considerac245es finais.mp4	3.3 MB
112 Outros cursos sobre Intelig234ncia Artificial.html	1.1 KB
112 Outros-cursos-sobre-Intelig-ncia-Artificial.txt	0.0 KB
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