Manual Prático do Deep Learning_ Redes Neurais Profundas
File List
- 2. Perceptron/9. Implementando o Perceptron classificação em python.mp4 134.4 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/72. Derivada da Batch Norm - Parte 2.mp4 132.3 MB
- 6. Backpropagation/31. Exercício de Backpropagation - Resposta.mp4 111.1 MB
- 6. Backpropagation/7. Implementando o Gradiente Numérico.mp4 107.5 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/75. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Backprop.mp4 100.4 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/5. Implementando o Neurônio Sigmoid numpy.mp4 96.9 MB
- 2. Perceptron/4. Manual do Perceptron.mp4 93.0 MB
- 2. Perceptron/12. Implementando o Perceptron regressão linear.mp4 89.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/13. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (backprop).mp4 89.5 MB
- 5. Funções de Ativação/9. Função Softmax.mp4 81.6 MB
- 2. Perceptron/3. Intuição sobre o Perceptron - Parte 2 (Classificação).mp4 80.2 MB
- 2. Perceptron/10. Implementando o Perceptron classificação em numpy.mp4 78.0 MB
- 6. Backpropagation/17. Derivando o Neurônio Sigmoid.mp4 77.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/27. Implementando uma Rede Neural do Zero - backprop.mp4 75.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/38. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Moons, Círculos e Espiral.mp4 73.5 MB
- 2. Perceptron/2. Intuição sobre o Perceptron - Parte 1 (Regressão).mp4 71.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/67. Implementando uma Rede Neural do Zero Early Stopping.mp4 67.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/73. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Parte 1.mp4 67.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/76. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm.mp4 67.0 MB
- 6. Backpropagation/29. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Backprop.mp4 66.8 MB
- 2. Perceptron/14. Exercício de regressão.mp4 65.9 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/3. [Opcional] Calculando os Gradientes Aproximados.mp4 65.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/74. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Feedforward.mp4 64.6 MB
- 2. Perceptron/13. Learning rates diferentes pra pesos e bias Como assim.mp4 64.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/68. Teste da Implementação da Early Stopping.mp4 64.0 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/4. [Opcional] Verificando os Gradientes Aproximados.mp4 63.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/46. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Feedforward).mp4 61.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/14. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (implementando a softmax).mp4 61.5 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/61. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 2).mp4 60.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/18. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (backprop).mp4 60.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/30. Resolvendo Problemas de Regressão Linear e Multivariada.mp4 59.3 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/5. [Opcional] Verificando os Gradientes na Regressão.mp4 56.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/16. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (softmax + neg log-likelihood).mp4 54.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/4. Exercício de Dimensões de Matrizes e Bias Trick.mp4 54.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/54. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 2).mp4 54.0 MB
- 6. Backpropagation/13. Regra da Cadeia implementação.mp4 53.6 MB
- 2. Perceptron/11. Exercício de classificação.mp4 52.4 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/3. Dimensões das Matrizes - Parte 2.mp4 51.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/28. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 1.mp4 51.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/70. Batch Normalization.mp4 51.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/59. Mini-batch Gradiente Descendente.mp4 51.1 MB
- 3. Adaline/2. Perceptron vs Adaline.mp4 50.4 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/26. Implementando uma Rede Neural do Zero - feedforward.mp4 50.1 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/8. [Opcional] Verificando os Gradientes na Classificação Binária e Multiclasse.mp4 49.2 MB
- 6. Backpropagation/16. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 2.mp4 48.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/45. Dropout.mp4 48.5 MB
- 6. Backpropagation/27. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja!.mp4 48.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/19. Intuição sobre Redes Neurais - Padrões de Implementação.mp4 48.0 MB
- 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/2. Problemas com os dados.mp4 45.5 MB
- 6. Backpropagation/3. Estratégia 1 Busca Aleatória.mp4 45.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/39. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 3 Clusters.mp4 43.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/11. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (setup).mp4 43.7 MB
- 6. Backpropagation/8. Estratégia 4 Gradiente Analítico (implementação).mp4 42.9 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/7. Exercício de Regressão Logística numpy.mp4 41.8 MB
- 2. Perceptron/1. Perceptron e o bebê que joga pingue-pongue.mp4 41.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/60. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 1).mp4 40.7 MB
- 5. Funções de Ativação/3. Função de Ativação Sigmoid.mp4 40.6 MB
- 3. Adaline/5. Implementando o Adaline revisão.mp4 40.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/78. Freezing, Fine-tuning e Transferência de Conhecimento.mp4 40.2 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/1. Manual do Neurônio Sigmoid.mp4 40.0 MB
- 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/5. Como identificar Underfitting e Overfitting em Gráficos de Perda.mp4 38.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/57. Implementando uma Rede Neural do Zero Momentum.mp4 38.8 MB
- 2. Perceptron/7. Implementando o Perceptron revisão.mp4 38.8 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/7. [Opcional] Terminando a nossa implementação do Gradient Checking.mp4 38.8 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/4. Implementando o Neurônio Sigmoid scikit-learn.mp4 38.1 MB
- 1. Introdução/2. Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.mp4 38.0 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/51. Regularização L2.mp4 37.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/58. Teste da Implementação do Momentum.mp4 37.8 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/7. Quantidade de Epochs, Learning Rate e a Dica de Ouro para o Treinamento.mp4 37.5 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/6. Exercício de Regressão Logística scikit-learn.mp4 37.0 MB
- 1. Introdução/1. Apresentação do Curso.mp4 36.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/8. Função Softmax.mp4 36.4 MB
- 3. Adaline/1. Manual do Adaline.mp4 36.4 MB
- 1. Introdução/6. Instalações e código-fonte.mp4 36.1 MB
- 5. Funções de Ativação/5. Função de Ativação ReLU.mp4 35.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/22. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo Cross-Entropy.mp4 35.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/42. Métodos de Inicialização de Pesos.mp4 35.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/37. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Clusters.mp4 35.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/31. Resolvendo Problemas de Regressão Quadrática.mp4 35.0 MB
- 6. Backpropagation/4. Estratégia 2 Busca Aleatória Local.mp4 34.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/41. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 5 classes + Iris.mp4 34.8 MB
- 6. Backpropagation/15. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 1.mp4 34.6 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/2. Inicialização de Pesos, Quantidade de Camadas e Número de Neurônios.mp4 34.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/43. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 2).mp4 34.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/34. Resolvendo Problemas de Regressão Exponencial.mp4 33.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/52. Regularização L2 (derivada).mp4 33.7 MB
- 3. Adaline/3. Como o Adaline aprende.mp4 33.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/53. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 1).mp4 33.4 MB
- 6. Backpropagation/6. A definição de derivadas.mp4 33.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/23. Implementando Rede Neural do Zero - Classes Layer e NeuralNetwork.mp4 33.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/71. Derivada da Batch Norm - Parte 1.mp4 32.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/17. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (feedforward).mp4 32.6 MB
- 3. Adaline/8. Exercício de classificação.mp4 32.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/64. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 2).mp4 31.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/29. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 2.mp4 31.9 MB
- 5. Funções de Ativação/2. Função de Ativação Linear.mp4 31.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/69. [hotfix] Imprimindo a Perda da Regularização.mp4 31.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/9. Funções de Custo Classificação Multiclasse.mp4 31.6 MB
- 6. Backpropagation/30. Exercício de Backpropagation.mp4 31.5 MB
- 6. Backpropagation/25. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 7.mp4 31.0 MB
- 6. Backpropagation/26. Resumo dos Padrões de Backpropagation.mp4 30.9 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/35. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta ANDOR.mp4 30.7 MB
- 6. Backpropagation/11. Regra da Cadeia introdução.mp4 30.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/77. Teste da Implementação da Batch Normalizaition.mp4 30.1 MB
- 5. Funções de Ativação/15. Implementando as funções de ativação eLU.mp4 28.9 MB
- 6. Backpropagation/10. Múltiplas Portas.mp4 28.8 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/3. Otimizadores, Funções de Ativação e Dropout.mp4 28.1 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/65. Teste da Implementação das Learning Rate Decays.mp4 28.0 MB
- 3. Adaline/7. Implementando o Adaline classificação.mp4 28.0 MB
- 6. Backpropagation/12. Regra da Cadeia aplicação.mp4 27.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/55. Teste de Implementação da Regularização L1L2.mp4 27.0 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/21. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo MAE e MSE.mp4 26.8 MB
- 5. Funções de Ativação/10. Implementando as funções de ativação linear.mp4 26.7 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/3. Implementando o Neurônio Sigmoid revisão.mp4 26.5 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/2. [Opcional] A Fórmula da Checagem dos Gradientes.mp4 26.3 MB
- 6. Backpropagation/5. Estratégia 3 Gradiente Numérico.mp4 26.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/63. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 1).mp4 25.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/81. Implementando uma Rede Neural do Zero Salvando e Restaurando a Nossa Rede.mp4 24.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/6. Funções de Custo Classificação Binária.mp4 24.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/36. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta XOR.mp4 24.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/40. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 4 clusters + Espiral.mp4 24.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/10. O vídeo mais importante desse curso!.mp4 24.0 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/80. Teste da Implementação do Freezing.mp4 23.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/24. Implementando Rede Neural do Zero - Parâmetros dos métodos.mp4 23.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/66. Early Stopping.mp4 23.5 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/49. Regularização L1.mp4 23.3 MB
- 4. Neurônio Sigmoid/2. Entropia Cruzada (Cross-Entropy).mp4 23.1 MB
- 5. Funções de Ativação/14. Implementando as funções de ativação leaky ReLU.mp4 22.8 MB
- 3. Adaline/6. Implementando o Adaline regressão.mp4 22.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/62. Learning Rate Decay.mp4 22.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/44. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 3).mp4 22.3 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/6. [Opcional] A Regularização L1 e L2 afeta o Gradient Checking.mp4 22.2 MB
- 2. Perceptron/6. Learning Rate e seus efeitos.mp4 22.1 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/6. Funções de Custo, Ativação e Número de Neurônios da Última Camada.mp4 22.0 MB
- 6. Backpropagation/14. Interpretando as derivadas.mp4 21.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/12. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (forward).mp4 21.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/25. Implementando Rede Neural do Zero - fit.mp4 21.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/56. Momentum.mp4 20.8 MB
- 2. Perceptron/5. Como o Perceptron aprende.mp4 20.6 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/82. Teste da Implementação do Save & Load.mp4 20.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/15. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (neg log-likelihood).mp4 19.5 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/48. Teste da Implementação do Dropout.mp4 19.4 MB
- 5. Funções de Ativação/13. Implementando as funções de ativação ReLU.mp4 19.4 MB
- 6. Backpropagation/19. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 1.mp4 18.8 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/4. Regularização e Momentum.mp4 18.5 MB
- 5. Funções de Ativação/6. Função de Ativação Leaky ReLU.mp4 18.4 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/10. E se minha rede estiver excelente.mp4 18.4 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/83. Parabéns!.mp4 18.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/2. Dimensões das Matrizes - Parte 1.mp4 17.5 MB
- 5. Funções de Ativação/11. Implementando as funções de ativação sigmoid.mp4 17.2 MB
- 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/3. Problemas de Implementação.mp4 17.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/7. One-hot Encoding.mp4 17.0 MB
- 6. Backpropagation/23. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 5.mp4 16.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/79. Implementando uma Rede Neural do Zero Freezing.mp4 16.7 MB
- 6. Backpropagation/22. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 4.mp4 16.6 MB
- 5. Funções de Ativação/12. Implementando as funções de ativação tanh.mp4 16.6 MB
- 6. Backpropagation/18. Neurônio Sigmoid como um Circuito - Parte 1.mp4 16.4 MB
- 6. Backpropagation/9. Resumos das Estratégias.mp4 15.8 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/5. Funções de Custo Regressão.mp4 15.2 MB
- 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/4. Problemas no Treinamento.mp4 15.0 MB
- 5. Funções de Ativação/8. Qual função de ativação utilizar na prática.mp4 14.9 MB
- 5. Funções de Ativação/7. Função de Ativação eLU.mp4 14.9 MB
- 6. Backpropagation/28. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Forward.mp4 14.8 MB
- 6. Backpropagation/20. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 2.mp4 14.5 MB
- 6. Backpropagation/2. Circuitos de valores reais e o Alpinista Cego.mp4 14.2 MB
- 3. Adaline/4. Resumos das diferenças entre o Perceptron e o Adaline.mp4 14.1 MB
- 5. Funções de Ativação/4. Função de Ativação Tanh.mp4 13.5 MB
- 5. Funções de Ativação/1. Características das Funções de Ativação.mp4 13.4 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/8. Transfer Learning quando aplicar.mp4 13.1 MB
- 1. Introdução/5. Regressão, Classificação, Aprendizado Não-Supervisionado e por Reforço.mp4 12.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/32. Resolvendo Problemas de Regressão Cúbica.mp4 12.4 MB
- 6. Backpropagation/21. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 3.mp4 12.3 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/1. Introdução ao módulo.mp4 12.2 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/1. Introdução.mp4 12.2 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/9. O que fazer quando não converge, fica presa no mínimo local ou deu overfitting.mp4 12.1 MB
- 2. Perceptron/8. Implementando o Perceptron pseudo-algoritmo.mp4 12.0 MB
- 6. Backpropagation/24. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 6.mp4 11.8 MB
- 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/6. Como tratar Underfitting e Overfitting.mp4 11.7 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/50. Regularização L1 (derivada).mp4 11.2 MB
- 6. Backpropagation/1. O que vamos aprender nesse módulo.mp4 11.0 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/33. Resolvendo Problemas de Regressão Logarítmicia.mp4 10.7 MB
- 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/5. Batch Size.mp4 10.7 MB
- 1. Introdução/3. Por que estudar Deep Learning.mp4 9.4 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/20. Implementando Rede Neural do Zero - Introdução.mp4 9.2 MB
- 7. Redes Neurais Profundas/47. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Backprop).mp4 8.5 MB
- 1. Introdução/4. Aplicações do Deep Learning.mp4 7.0 MB
- 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/1. Introdução.mp4 3.8 MB
- 8. [Opcional] Gradient Checking/1. [Opcional] Checagem dos Gradientes.mp4 3.4 MB
- 1. Introdução/6.1 Slides.html 124 bytes
- 2. Perceptron/15. Questionário do Perceptron.html 124 bytes
- 3. Adaline/9. Questionário do Adaline.html 124 bytes
- 1. Introdução/6.2 Repositório do Curso.html 119 bytes
- 1. Introdução/6.3 Miniconda.html 107 bytes
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