16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria
4. Intuição prática.mp4 - 166 MB
1. O que são Redes Neurais Recorrentes.mp4 - 103 MB
2. Problema do gradiente desaparecendo (vanish gradient problem).mp4 - 71 MB
3. Long short term memory - LSTM.mp4 - 104 MB
5. Variações de LSTM.mp4 - 20.8 MB
1. Introdução
2.1 Redes neurais convolucionais.pdf - 1.72 MB
2.2 Redes neurais recorrentes.pdf - 994 kB
2.3 Aprendizagem por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python.pdf - 49.5 MB
2.4 Redes neurais artificiais.pdf - 2.23 MB
2.5 TensorFlow 2.0.pdf - 10.1 MB
1. Bem-vindo(a) ao curso!.mp4 - 72.3 MB
2. Básico do TensorFlow
1. Do TensorFlow 1.x para o TensorFlow 2.0 - Constantes, variáveis e tensores.mp4 - 72.9 MB
2. Operações com tensores.mp4 - 26.9 MB
3. Strings.mp4 - 18.2 MB
3. Redes Neurais Artificiais
1. Configuração do Projeto.mp4 - 40.5 MB
2. Pré-processamento.mp4 - 56.1 MB
3. Construção da Rede Neural Artificial.mp4 - 34.2 MB
4. Treinamento da Rede Neural Artificial.mp4 - 23.4 MB
5. Avaliação da Rede Neural Artificial.mp4 - 18.4 MB
4. Redes Neurais Convolucionais
1. Configuração do Projeto e Pré-processamento.mp4 - 52.1 MB
2. Construção da Rede Neural Convolucional.mp4 - 48.8 MB
3. Treinamento e Avaliação da Rede Neural Convolucional.mp4 - 17.4 MB
5. Redes Neurais Recorrentes
1. Configuração do Projeto e Pré-processamento.mp4 - 66.1 MB
2. Construção da Rede Neural Recorrente.mp4 - 36.6 MB
3. Treinamento e Avaliação da Rede Neural Recorrente.mp4 - 23.8 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning
1. O que é Transferência de Aprendizado.mp4 - 56.1 MB
2. Configuração do Projeto.mp4 - 31.5 MB
3. Pré-processamento.mp4 - 30.1 MB
4. Carregamento do Modelo MobileNet V2.mp4 - 44.2 MB
5. Congelamento do Modelo Pré-treinado.mp4 - 9.22 MB
6. Cabeçalho Personalizado no Modelo Pré-treinado.mp4 - 33.3 MB
7. Definição do Modelo de Transferência.mp4 - 23.5 MB
8. Compilação do Modelo de Transferência.mp4 - 12.1 MB
9. Geradores de Imagens.mp4 - 35.8 MB
10. Transferência de Aprendizagem.mp4 - 21.2 MB
11. Avaliação dos Resultados.mp4 - 14.3 MB
12. Definição do Fine Tuning.mp4 - 25.9 MB
13. Compilação do Fine Tuning.mp4 - 9.02 MB
14. Aplicação do Fine Tuning.mp4 - 15.2 MB
15. Avaliação do Fine Tuning.mp4 - 9.27 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações
1. Configuração do Projeto.mp4 - 18.2 MB
2. IA Trader 1.mp4 - 48 MB
3. IA Trader 2.mp4 - 13.9 MB
4. IA Trader 3.mp4 - 19.7 MB
5. IA Trader 4.mp4 - 22.8 MB
6. IA Trader 5.mp4 - 63.4 MB
7. Dataset Loader Function.mp4 - 58.6 MB
8. Criação dos Estados.mp4 - 49 MB
9. Carregamento da Base de Dados.mp4 - 23.3 MB
10. Definição do Modelo.mp4 - 25.7 MB
11. Treinamento I.mp4 - 34.5 MB
12. Treinamento II.mp4 - 75.6 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)
1. Configuração do Projeto.mp4 - 22.2 MB
1.1 pollution-small.csv - 74.5 kB
2. Carregamento da Base de Dados.mp4 - 36.1 MB
3. Criação da Estrutura da Base de Dados.mp4 - 24.4 MB
4. Computação das Estatísticas da Base de Teste.mp4 - 6.69 MB
5. Detecção de Anomalias.mp4 - 32.9 MB
6. Preparação do Schema para Produção.mp4 - 27.1 MB
7. Salvando o schema.mp4 - 7.44 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)
1. Configuração do Projeto.mp4 - 14.9 MB
2. Pré-processamento Inicial da Base de Dados.mp4 - 44.6 MB
2.1 pollution-small.csv - 74.5 kB
3. Dataset Metadata.mp4 - 19.1 MB
4. Função de Pré-processamento.mp4 - 27.8 MB
5. Pipeline de Pré-processamento.mp4 - 63.7 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0
1. Configuração do Projeto.mp4 - 70.3 MB
1.1 TensorFlow 2.0.zip - 390 kB
2. Importação das Dependências.mp4 - 17.1 MB
3. Carregamento do Modelo Pré-treinado.mp4 - 16.6 MB
4. Definição da Aplicação Flask.mp4 - 7.75 MB
5. Criação da Função de Classificação.mp4 - 45.1 MB
6. Iniciando a Aplicação Flask.mp4 - 18.9 MB
7. Enviando Requisições ao Modelo.mp4 - 35.3 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving
1. O que é TensorFlow Serving.mp4 - 23.5 MB
2. Arquitetura do TensorFlow Serving.mp4 - 10.5 MB
3. Configuração do Projeto.mp4 - 28.8 MB
4. Pré-processamento.mp4 - 26.1 MB
5. Definição, Treinamento e Avaliação do Modelo.mp4 - 20.2 MB
6. Salvando o Modelo para Produção.mp4 - 34.7 MB
7. Configuração do Modelo no TensorFlow Serving.mp4 - 30 MB
8. Criação de Objeto JSON.mp4 - 20.3 MB
9. Enviando o Primeiro POST para o Modelo.mp4 - 53.3 MB
10. Enviando Requisições POST para um Modelo Específico.mp4 - 11.2 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis
1. O que é o TensorFlow Lite.mp4 - 19.2 MB
2. Configuração do Projeto.mp4 - 13.7 MB
3. Pré-processamento dos Dados.mp4 - 14 MB
4. Construção do Modelo.mp4 - 9.86 MB
5. Treinamento e Avaliação do Modelo.mp4 - 17.1 MB
6. Salvando o Modelo.mp4 - 8.39 MB
7. TensorFlow Lite Converter.mp4 - 4.98 MB
8. Conversão do Modelo para o TensorFlow Lite.mp4 - 5.42 MB
9. Salvando o Modelo Convertido.mp4 - 8.97 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0
1. O que é Treinamento Distribuído.mp4 - 17.1 MB
2. Configuração do Projeto.mp4 - 7.67 MB
3. Pré-processamento.mp4 - 18.1 MB
4. Definição de um Modelo Não Distribuído.mp4 - 6.87 MB
5. Iniciando uma Estratégia Distribuída.mp4 - 9.05 MB
6. Definição de um Modelo Distribuído.mp4 - 9.03 MB
7. Avaliação Final Teste de Velocidade.mp4 - 38 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria
1. Perceptron de uma camada.mp4 - 40.7 MB
2. Redes multicamada - função soma e função de ativação.mp4 - 49.6 MB
3. Redes multicamada - cálculo do erro.mp4 - 18.8 MB
4. Descida do gradiente.mp4 - 47.8 MB
5. Cálculo do parâmetro delta.mp4 - 23.3 MB
6. Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4 - 56.7 MB
7. Bias, erro, descida do gradiente estocástica e mais parâmetros.mp4 - 46.8 MB
8. Funções de ativação I.mp4 - 58.6 MB
9. Funções de ativação II.mp4 - 81.5 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria
1. Introdução a redes neurais convolucionais I.mp4 - 75.9 MB
2. Introdução a redes neurais convolucionais II.mp4 - 80.5 MB
3. Etapa 1 - operador de convolução (introdução).mp4 - 52.2 MB
4. Etapa 1 - operador de convolução (cálculo).mp4 - 58.2 MB
5. Etapa 2 - pooling.mp4 - 39 MB
6. Etapa 3 - flattening.mp4 - 65.8 MB
7. Etapa 4 - rede neural densa.mp4 - 65.3 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria
1. O que é aprendizagem por reforço.mp4 - 56.5 MB
2. A Equação de Bellman.mp4 - 95.1 MB
3. O Plano.mp4 - 12.3 MB
4. Markov Decision Process - MDP.mp4 - 70.3 MB
5. Política x Plano.mp4 - 47.3 MB
6. Adição de Penalidades - Living Penalty.mp4 - 39.8 MB
7. Q-Learning - Intuição.mp4 - 31.8 MB
8. Diferença Temporal.mp4 - 47 MB
9. Intuição Deep Q-Learning - Aprendizagem.mp4 - 63.3 MB
10. Intuição Deep Q-Learning - Ações.mp4 - 28.9 MB
11. Replay de Experiência.mp4 - 75.2 MB
12. Políticas de Seleções de Ações.mp4 - 74.6 MB
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