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Formacao.Deep.Learning.com.Pytorch

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FolderFormacao.Deep.Learning.com.Pytorch
Folder05. Redes Neurais Convolucionais - Deep Learning com PyTorch
Folder02. Convolução 1D
File02 - Aplicação com Scipy.mp4 - 113 MB
File01 - Definição.mp4 - 15.8 MB
File04 - Faça como eu fiz.pdf - 38.8 kB
File03 - Aplicações da CNN 1D.pdf - 21 kB
File06 - O que aprendemos.pdf - 16.6 kB
File05 - Projeto da aula.pdf - 15.2 kB
Folder06. Estratégias de Treino
File04 - Fluxo de treinamento.mp4 - 97.3 MB
File05 - Extração de características.mp4 - 88.5 MB
File01 - CNN do zero em PyTorch.mp4 - 80.5 MB
File06 - Fine-tuning.mp4 - 71.8 MB
File03 - Hiperparâmetros de Treino.mp4 - 64.3 MB
File08 - Conclusão.mp4 - 26.2 MB
File07 - Faça como eu fiz.pdf - 265 kB
File02 - Definindo arquitetura.pdf - 31.8 kB
File10 - O que aprendemos.pdf - 16.4 kB
File09 - Projeto da aula.pdf - 15.2 kB
Folder01. Conceitos Gerais
File08 - Detecção e Segmentação.mp4 - 95.4 MB
File07 - Aplicações - Classificação.mp4 - 45.8 MB
File01 - Introdução.mp4 - 40 MB
File04 - Arquitetura da CNN.mp4 - 37.9 MB
File03 - Motivação.mp4 - 30.9 MB
File10 - Para saber mais.pdf - 1.35 MB
File05 - Aprendizado hierárquico.pdf - 129 kB
File06 - Preparando o ambiente.pdf - 96.3 kB
File09 - Faça como eu fiz.pdf - 42.5 kB
File02 - Pré-requisitos do curso.pdf - 19.4 kB
File12 - O que aprendemos.pdf - 16.5 kB
File11 - Projeto da aula.pdf - 15 kB
Folder03. Convolução 2D
File03 - Filtros Convolucionais.mp4 - 94.5 MB
File02 - Aplicação com Scipy.mp4 - 72.7 MB
File01 - Definição.mp4 - 67.6 MB
File06 - Padrões Complexos.mp4 - 48.2 MB
File05 - Para saber mais.pdf - 148 kB
File04 - Kernels para classificação.pdf - 48.2 kB
File07 - Faça como eu fiz.pdf - 39.7 kB
File09 - O que aprendemos.pdf - 16.5 kB
File08 - Projeto da aula.pdf - 15.3 kB
Folder04. Camada Convolucional no PyTorch
File04 - Implementando em PyTorch.mp4 - 78.4 MB
File02 - Parâmetros da Camada.mp4 - 71.6 MB
File01 - Múltiplos Canais.mp4 - 60.4 MB
File05 - Faça como eu fiz.pdf - 38.9 kB
File03 - Mantendo a resolução.pdf - 29.6 kB
File07 - O que aprendemos.pdf - 16.4 kB
File06 - Projeto da aula.pdf - 15.2 kB
Folder05. Outras camadas no PyTorch
File01 - Pooling.mp4 - 56.2 MB
File02 - Pooling no PyTorch.mp4 - 43.5 MB
File05 - Batch Normalization.mp4 - 37.7 MB
File06 - BatchNorm no PyTorch.mp4 - 36.2 MB
File04 - Para saber mais - Pooling e invariância.pdf - 77 kB
File07 - Faça como eu fiz.pdf - 40.3 kB
File03 - Subamostragem.pdf - 38.8 kB
File09 - O que aprendemos.pdf - 16.6 kB
File08 - Projeto da aula.pdf - 15.3 kB
Folder02. Redes Neurais - Deep Learning com PyTorch
Folder04. Funções de Ativação
File03 - Ativações no PyTorch.mp4 - 107 MB
File02 - Funções de ativação.mp4 - 40.1 MB
File05 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 81.2 kB
File04 - Vantagens das Ativações.pdf - 26.8 kB
File06 - O que aprendemos..pdf - 16.4 kB
File01 - Projeto da aula anterior.pdf - 15.6 kB
Folder02. Tensores
File02 - Tensores.mp4 - 107 MB
File01 - O que são Tensores.mp4 - 29.6 MB
File05 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 39.2 kB
File04 - Operando tensores.pdf - 37.6 kB
File03 - Para saber mais.pdf - 34.8 kB
File06 - O que aprendemos..pdf - 16.2 kB
Folder05. Redes Neurais
File03 - Múltiplas Camadas de Perceptron.mp4 - 86.8 MB
File04 - nnSequential.mp4 - 56.7 MB
File02 - Múltiplos Perceptrons em uma Camada.mp4 - 56 MB
File05 - nnModule.mp4 - 55.7 MB
File06 - Conclusão.mp4 - 20.8 MB
File08 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 109 kB
File07 - Implemente a Arquitetura.pdf - 91.6 kB
File10 - O que aprendemos..pdf - 22 kB
File09 - Projeto final do curso.pdf - 16 kB
File01 - Projeto da aula anterior.pdf - 15.6 kB
Folder03. Perceptron
File03 - Classificação Linear.mp4 - 83.6 MB
File02 - Classificação Linear.mp4 - 74.5 MB
File05 - Camada Linear.mp4 - 70.9 MB
File04 - Camada Linear.mp4 - 20.7 MB
File07 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 66.3 kB
File06 - Implemente o Perceptron.pdf - 27.8 kB
File08 - O que aprendemos..pdf - 16.1 kB
File01 - Projeto da aula anterior.pdf - 15.6 kB
Folder01. História das Redes Neurais
File02 - História das Redes Neurais.mp4 - 73.3 MB
File01 - Introdução.mp4 - 22.2 MB
File05 - Preparando o ambiente.pdf - 96.9 kB
File06 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 60.3 kB
File04 - Para saber mais.pdf - 21.9 kB
File03 - Pra que múltiplas camadas..pdf - 21 kB
File07 - O que aprendemos..pdf - 16.5 kB
Folder06. Redes Neurais Recorrentes - Deep Learning com Pytorch
Folder05. Sequências de Tamanho Variável
File05 - Sequências empacotadas.mp4 - 93.8 MB
File03 - Representação do Dado.mp4 - 78.6 MB
File07 - Classificando Sequências.mp4 - 60.2 MB
File04 - BucketIterator.mp4 - 44.7 MB
File01 - Descrição do Problema.mp4 - 34 MB
File10 - Conclusão.mp4 - 17.8 MB
File08 - Faça como eu fiz.pdf - 43.5 kB
File06 - Empacotamento de sequências.pdf - 38.7 kB
File09 - O que aprendemos.pdf - 19.2 kB
File02 - Preparando o ambiente.pdf - 15.4 kB
Folder01. Conceitos Gerais
File05 - Motivação.mp4 - 60.4 MB
File03 - Memória de Sequência.mp4 - 47.8 MB
File01 - Apresentação.mp4 - 20.7 MB
File07 - Para saber mais - Problema da Predição de Estruturas em NLP.pdf - 64.5 kB
File06 - MLP para sequências.pdf - 31.9 kB
File04 - Faça como eu fiz.pdf - 29 kB
File02 - Pré-requisitos do curso.pdf - 19.4 kB
File08 - O que aprendemos.pdf - 18.6 kB
Folder02. Célula Recorrente Básica
File05 - Representação do Dado.mp4 - 58.6 MB
File10 - Treinamento e Validação.mp4 - 57.2 MB
File11 - Resultado.mp4 - 55.2 MB
File09 - Implementando em PyTorch.mp4 - 50.5 MB
File01 - Teoria.mp4 - 49.3 MB
File06 - Balanceamento de Amostras.mp4 - 45.8 MB
File04 - Leitura de Dados.mp4 - 44.6 MB
File08 - Descrevendo a Solução.mp4 - 19.8 MB
File07 - Faça como eu fiz.pdf - 107 kB
File03 - Preparando o ambiente.pdf - 97.4 kB
File02 - Processamento iterativo.pdf - 26.4 kB
File12 - O que aprendemos.pdf - 23.9 kB
Folder04. Camada Recorrente
File03 - RNN no PyTorch.mp4 - 53.1 MB
File01 - Camada RNN.mp4 - 50.4 MB
File05 - Variantes da RNN.mp4 - 43.8 MB
File04 - Faça como eu fiz.pdf - 44.5 kB
File06 - Dimensionalidade.pdf - 40.7 kB
File07 - O que aprendemos.pdf - 26.3 kB
File02 - Preparando o ambiente.pdf - 15.4 kB
Folder03. Variações da RNN
File05 - LSTM e GRU.mp4 - 38.9 MB
File01 - Variações na Arquitetura.mp4 - 31.7 MB
File03 - Vanishing Gradient.mp4 - 23.8 MB
File04 - Gates.mp4 - 15.7 MB
File02 - Faça como eu fiz.pdf - 40.3 kB
File07 - Mitigando o problema do Vanishing Gradient.pdf - 21.1 kB
File08 - O que aprendemos.pdf - 19.1 kB
File06 - Para saber mais - Links interessantes.pdf - 18.5 kB
Folder04. Treinando uma Rede Neural - Deep Learning com PyTorch
Folder05. Datasets e Fluxo de Validação
File03 - Fluxo de Validação.mp4 - 92.9 MB
File02 - Datasets Customizados.mp4 - 88.7 MB
File04 - Conclusão.mp4 - 22.2 MB
File06 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 46 kB
File05 - Vantagens do DataLoader.pdf - 27.3 kB
File08 - O que aprendemos..pdf - 21.7 kB
File07 - Projeto final do curso.pdf - 15.9 kB
File01 - Projeto da aula anterior.pdf - 15.6 kB
Folder04. DataLoader e Fluxo de Treinamento
File03 - Datasets no Pytorch.mp4 - 90.1 MB
File04 - Fluxo de Treinamento.mp4 - 58.4 MB
File02 - Batch, Iteração e Época.mp4 - 25.4 MB
File06 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 63.2 kB
File07 - O que aprendemos.pdf - 22.2 kB
File05 - Para que tantas épocas..pdf - 20.6 kB
File01 - Projeto da aula anterior.pdf - 15.6 kB
Folder01. Funções de Perda
File03 - Classificação.mp4 - 69.7 MB
File02 - Funções de Perda.mp4 - 55.1 MB
File04 - Regressão.mp4 - 44.4 MB
File01 - Introdução.mp4 - 19.4 MB
File05 - Detecção de Objetos.pdf - 130 kB
File06 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 47.9 kB
File07 - O que aprendemos..pdf - 16.1 kB
Folder03. Otimizando uma rede em PyTorch
File01 - Parte I.mp4 - 69.7 MB
File03 - Otimizadores.mp4 - 43.9 MB
File02 - Parte II.mp4 - 42.3 MB
File05 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 69.1 kB
File04 - Papel do Weight Decay.pdf - 27.2 kB
File06 - O que aprendemos..pdf - 16.2 kB
Folder02. Otimização e Taxa de Aprendizado
File02 - Otimizando a Rede.mp4 - 46.6 MB
File03 - Taxa de Aprendizado.mp4 - 20.7 MB
File06 - Faça como eu fiz na aula.pdf - 165 kB
File05 - Para saber mais.pdf - 75.8 kB
File04 - Escolhendo os pesos da rede.pdf - 25.5 kB
File07 - O que aprendemos..pdf - 16 kB
File01 - Projeto da aula anterior.pdf - 15.6 kB
Folder07. Redes Neurais
FileRedes Neurais.mp3 - 55.2 MB
Folder03. Primeiros passos com Pytorch
FilePrimeiros passos com Pytorch.pdf - 462 kB
Folder01. Principais frameworks de deep learning em 2021
FilePrincipais frameworks de deep learning em 2021.pdf - 271 kB
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  • Last Updated: May 21, 2022
  • File Count: 173
  • File Category: 1
  • Tags: formacao, deep, learning, pytorch
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