Tensorflow 2.0 Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow

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文档列表

16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/4. Intuição prática.mp4 166.4 MB
16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/3. Long short term memory - LSTM.mp4 104.1 MB
16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/1. O que são Redes Neurais Recorrentes.mp4 103.1 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/2. A Equação de Bellman.mp4 95.1 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/9. Funções de ativação II.mp4 81.5 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/2. Introdução a redes neurais convolucionais II.mp4 80.5 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/1. Introdução a redes neurais convolucionais I.mp4 75.9 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/12. Treinamento II.mp4 75.6 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/11. Replay de Experiência.mp4 75.2 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/12. Políticas de Seleções de Ações.mp4 74.6 MB
2. Básico do TensorFlow/1. Do TensorFlow 1.x para o TensorFlow 2.0 - Constantes, variáveis e tensores.mp4 72.9 MB
1. Introdução/1. Bem-vindo(a) ao curso!.mp4 72.3 MB
16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/2. Problema do gradiente desaparecendo (vanish gradient problem).mp4 71.0 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/1. Configuração do Projeto.mp4 70.3 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/4. Markov Decision Process - MDP.mp4 70.3 MB
5. Redes Neurais Recorrentes/1. Configuração do Projeto e Pré-processamento.mp4 66.1 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/6. Etapa 3 - flattening.mp4 65.8 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/7. Etapa 4 - rede neural densa.mp4 65.3 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/5. Pipeline de Pré-processamento.mp4 63.7 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/6. IA Trader 5.mp4 63.4 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/9. Intuição Deep Q-Learning - Aprendizagem.mp4 63.3 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/8. Funções de ativação I.mp4 58.6 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/7. Dataset Loader Function.mp4 58.6 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/4. Etapa 1 - operador de convolução (cálculo).mp4 58.2 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/6. Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4 56.7 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/1. O que é aprendizagem por reforço.mp4 56.5 MB
3. Redes Neurais Artificiais/2. Pré-processamento.mp4 56.1 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/1. O que é Transferência de Aprendizado.mp4 56.1 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/9. Enviando o Primeiro POST para o Modelo.mp4 53.3 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/3. Etapa 1 - operador de convolução (introdução).mp4 52.2 MB
4. Redes Neurais Convolucionais/1. Configuração do Projeto e Pré-processamento.mp4 52.1 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/2. Redes multicamada - função soma e função de ativação.mp4 49.6 MB
1. Introdução/2.3 Aprendizagem por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python.pdf 49.5 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/8. Criação dos Estados.mp4 49.0 MB
4. Redes Neurais Convolucionais/2. Construção da Rede Neural Convolucional.mp4 48.8 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/2. IA Trader 1.mp4 48.0 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/4. Descida do gradiente.mp4 47.8 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/5. Política x Plano.mp4 47.3 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/8. Diferença Temporal.mp4 47.0 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/7. Bias, erro, descida do gradiente estocástica e mais parâmetros.mp4 46.8 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/5. Criação da Função de Classificação.mp4 45.1 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/2. Pré-processamento Inicial da Base de Dados.mp4 44.6 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/4. Carregamento do Modelo MobileNet V2.mp4 44.2 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/1. Perceptron de uma camada.mp4 40.7 MB
3. Redes Neurais Artificiais/1. Configuração do Projeto.mp4 40.5 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/6. Adição de Penalidades - Living Penalty.mp4 39.8 MB
15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/5. Etapa 2 - pooling.mp4 39.0 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/7. Avaliação Final Teste de Velocidade.mp4 38.0 MB
5. Redes Neurais Recorrentes/2. Construção da Rede Neural Recorrente.mp4 36.6 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/2. Carregamento da Base de Dados.mp4 36.1 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/9. Geradores de Imagens.mp4 35.8 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/7. Enviando Requisições ao Modelo.mp4 35.3 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/6. Salvando o Modelo para Produção.mp4 34.7 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/11. Treinamento I.mp4 34.5 MB
3. Redes Neurais Artificiais/3. Construção da Rede Neural Artificial.mp4 34.2 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/6. Cabeçalho Personalizado no Modelo Pré-treinado.mp4 33.3 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/5. Detecção de Anomalias.mp4 32.9 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/7. Q-Learning - Intuição.mp4 31.8 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/2. Configuração do Projeto.mp4 31.5 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/3. Pré-processamento.mp4 30.1 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/7. Configuração do Modelo no TensorFlow Serving.mp4 30.0 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/10. Intuição Deep Q-Learning - Ações.mp4 28.9 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/3. Configuração do Projeto.mp4 28.8 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/4. Função de Pré-processamento.mp4 27.8 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/6. Preparação do Schema para Produção.mp4 27.1 MB
2. Básico do TensorFlow/2. Operações com tensores.mp4 26.9 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/4. Pré-processamento.mp4 26.1 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/12. Definição do Fine Tuning.mp4 25.9 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/10. Definição do Modelo.mp4 25.7 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/3. Criação da Estrutura da Base de Dados.mp4 24.4 MB
5. Redes Neurais Recorrentes/3. Treinamento e Avaliação da Rede Neural Recorrente.mp4 23.8 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/7. Definição do Modelo de Transferência.mp4 23.5 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/1. O que é TensorFlow Serving.mp4 23.5 MB
3. Redes Neurais Artificiais/4. Treinamento da Rede Neural Artificial.mp4 23.4 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/5. Cálculo do parâmetro delta.mp4 23.3 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/9. Carregamento da Base de Dados.mp4 23.3 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/5. IA Trader 4.mp4 22.8 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/1. Configuração do Projeto.mp4 22.2 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/10. Transferência de Aprendizagem.mp4 21.2 MB
16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/5. Variações de LSTM.mp4 20.8 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/8. Criação de Objeto JSON.mp4 20.3 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/5. Definição, Treinamento e Avaliação do Modelo.mp4 20.2 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/4. IA Trader 3.mp4 19.7 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/1. O que é o TensorFlow Lite.mp4 19.2 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/3. Dataset Metadata.mp4 19.1 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/6. Iniciando a Aplicação Flask.mp4 18.9 MB
14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/3. Redes multicamada - cálculo do erro.mp4 18.8 MB
3. Redes Neurais Artificiais/5. Avaliação da Rede Neural Artificial.mp4 18.4 MB
2. Básico do TensorFlow/3. Strings.mp4 18.2 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/1. Configuração do Projeto.mp4 18.2 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/3. Pré-processamento.mp4 18.1 MB
4. Redes Neurais Convolucionais/3. Treinamento e Avaliação da Rede Neural Convolucional.mp4 17.4 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/1. O que é Treinamento Distribuído.mp4 17.1 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/5. Treinamento e Avaliação do Modelo.mp4 17.1 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/2. Importação das Dependências.mp4 17.1 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/3. Carregamento do Modelo Pré-treinado.mp4 16.6 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/14. Aplicação do Fine Tuning.mp4 15.2 MB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/1. Configuração do Projeto.mp4 14.9 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/11. Avaliação dos Resultados.mp4 14.3 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/3. Pré-processamento dos Dados.mp4 14.0 MB
7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/3. IA Trader 2.mp4 13.9 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/2. Configuração do Projeto.mp4 13.7 MB
17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/3. O Plano.mp4 12.3 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/8. Compilação do Modelo de Transferência.mp4 12.1 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/10. Enviando Requisições POST para um Modelo Específico.mp4 11.2 MB
11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/2. Arquitetura do TensorFlow Serving.mp4 10.5 MB
1. Introdução/2.5 TensorFlow 2.0.pdf 10.1 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/4. Construção do Modelo.mp4 9.9 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/15. Avaliação do Fine Tuning.mp4 9.3 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/5. Congelamento do Modelo Pré-treinado.mp4 9.2 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/5. Iniciando uma Estratégia Distribuída.mp4 9.1 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/6. Definição de um Modelo Distribuído.mp4 9.0 MB
6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/13. Compilação do Fine Tuning.mp4 9.0 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/9. Salvando o Modelo Convertido.mp4 9.0 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/6. Salvando o Modelo.mp4 8.4 MB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/4. Definição da Aplicação Flask.mp4 7.7 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/2. Configuração do Projeto.mp4 7.7 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/7. Salvando o schema.mp4 7.4 MB
13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/4. Definição de um Modelo Não Distribuído.mp4 6.9 MB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/4. Computação das Estatísticas da Base de Teste.mp4 6.7 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/8. Conversão do Modelo para o TensorFlow Lite.mp4 5.4 MB
12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/7. TensorFlow Lite Converter.mp4 5.0 MB
1. Introdução/2.4 Redes neurais artificiais.pdf 2.2 MB
1. Introdução/2.1 Redes neurais convolucionais.pdf 1.7 MB
1. Introdução/2.2 Redes neurais recorrentes.pdf 993.9 kB
10. API com Flask e TensorFlow 2.0/1.1 TensorFlow 2.0.zip 390.1 kB
8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/1.1 pollution-small.csv 74.5 kB
9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/2.1 pollution-small.csv 74.5 kB

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