Tensorflow 2.0 Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow

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相关内容:TensorflowGuiaCompletosobrenovoTensorFlow
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  • 16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/4. Intuição prática.mp4
    158.72 MB
  • 16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/3. Long short term memory - LSTM.mp4
    99.28 MB
  • 16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/1. O que são Redes Neurais Recorrentes.mp4
    98.3 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/2. A Equação de Bellman.mp4
    90.69 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/9. Funções de ativação II.mp4
    77.77 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/2. Introdução a redes neurais convolucionais II.mp4
    76.8 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/1. Introdução a redes neurais convolucionais I.mp4
    72.42 MB
  • 7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/12. Treinamento II.mp4
    72.13 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/11. Replay de Experiência.mp4
    71.68 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/12. Políticas de Seleções de Ações.mp4
    71.1 MB
  • 2. Básico do TensorFlow/1. Do TensorFlow 1.x para o TensorFlow 2.0 - Constantes, variáveis e tensores.mp4
    69.54 MB
  • 1. Introdução/1. Bem-vindo(a) ao curso!.mp4
    68.96 MB
  • 16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/2. Problema do gradiente desaparecendo (vanish gradient problem).mp4
    67.75 MB
  • 10. API com Flask e TensorFlow 2.0/1. Configuração do Projeto.mp4
    67.06 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/4. Markov Decision Process - MDP.mp4
    67.05 MB
  • 5. Redes Neurais Recorrentes/1. Configuração do Projeto e Pré-processamento.mp4
    63.07 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/6. Etapa 3 - flattening.mp4
    62.75 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/7. Etapa 4 - rede neural densa.mp4
    62.23 MB
  • 9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/5. Pipeline de Pré-processamento.mp4
    60.75 MB
  • 7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/6. IA Trader 5.mp4
    60.48 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/9. Intuição Deep Q-Learning - Aprendizagem.mp4
    60.37 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/8. Funções de ativação I.mp4
    55.92 MB
  • 7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/7. Dataset Loader Function.mp4
    55.91 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/4. Etapa 1 - operador de convolução (cálculo).mp4
    55.51 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/6. Ajuste dos pesos com backpropagation.mp4
    54.1 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/1. O que é aprendizagem por reforço.mp4
    53.86 MB
  • 3. Redes Neurais Artificiais/2. Pré-processamento.mp4
    53.53 MB
  • 6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/1. O que é Transferência de Aprendizado.mp4
    53.5 MB
  • 11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/9. Enviando o Primeiro POST para o Modelo.mp4
    50.87 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/3. Etapa 1 - operador de convolução (introdução).mp4
    49.81 MB
  • 4. Redes Neurais Convolucionais/1. Configuração do Projeto e Pré-processamento.mp4
    49.68 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/2. Redes multicamada - função soma e função de ativação.mp4
    47.27 MB
  • 1. Introdução/2.3 Aprendizagem por Reforço com Deep Learning, PyTorch e Python.pdf
    47.18 MB
  • 7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/8. Criação dos Estados.mp4
    46.78 MB
  • 4. Redes Neurais Convolucionais/2. Construção da Rede Neural Convolucional.mp4
    46.57 MB
  • 7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/2. IA Trader 1.mp4
    45.76 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/4. Descida do gradiente.mp4
    45.62 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/5. Política x Plano.mp4
    45.1 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/8. Diferença Temporal.mp4
    44.79 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/7. Bias, erro, descida do gradiente estocástica e mais parâmetros.mp4
    44.63 MB
  • 10. API com Flask e TensorFlow 2.0/5. Criação da Função de Classificação.mp4
    42.97 MB
  • 9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/2. Pré-processamento Inicial da Base de Dados.mp4
    42.58 MB
  • 6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/4. Carregamento do Modelo MobileNet V2.mp4
    42.14 MB
  • 14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/1. Perceptron de uma camada.mp4
    38.78 MB
  • 3. Redes Neurais Artificiais/1. Configuração do Projeto.mp4
    38.6 MB
  • 17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/6. Adição de Penalidades - Living Penalty.mp4
    37.95 MB
  • 15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/5. Etapa 2 - pooling.mp4
    37.21 MB
  • 13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/7. Avaliação Final Teste de Velocidade.mp4
    36.22 MB
  • 5. Redes Neurais Recorrentes/2. Construção da Rede Neural Recorrente.mp4
    34.88 MB
  • 8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/2. Carregamento da Base de Dados.mp4
    34.42 MB
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