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种子名称： Tensorflow 2.0 Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow
文件类型： 视频
文件数目： 120个文件
文件大小： 4.1 GB
收录时间： 2023-12-30 05:39
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Tensorflow 2.0 Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow.torrent

16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/4. Intuição prática.mp4158.72MB

2. Básico do TensorFlow/1. Do TensorFlow 1.x para o TensorFlow 2.0 - Constantes, variáveis e tensores.mp469.54MB

2. Básico do TensorFlow/2. Operações com tensores.mp425.68MB

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3. Redes Neurais Artificiais/1. Configuração do Projeto.mp438.6MB

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6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/1. O que é Transferência de Aprendizado.mp453.5MB

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6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/4. Carregamento do Modelo MobileNet V2.mp442.14MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/5. Congelamento do Modelo Pré-treinado.mp48.79MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/6. Cabeçalho Personalizado no Modelo Pré-treinado.mp431.75MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/7. Definição do Modelo de Transferência.mp422.4MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/8. Compilação do Modelo de Transferência.mp411.58MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/9. Geradores de Imagens.mp434.13MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/10. Transferência de Aprendizagem.mp420.26MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/11. Avaliação dos Resultados.mp413.66MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/12. Definição do Fine Tuning.mp424.7MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/13. Compilação do Fine Tuning.mp48.6MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/14. Aplicação do Fine Tuning.mp414.52MB

6. Transferência de Aprendizado e Fine Tuning/15. Avaliação do Fine Tuning.mp48.84MB

7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/1. Configuração do Projeto.mp417.33MB

7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/2. IA Trader 1.mp445.76MB

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7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/4. IA Trader 3.mp418.75MB

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7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/7. Dataset Loader Function.mp455.91MB

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7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/9. Carregamento da Base de Dados.mp422.23MB

7. Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações/10. Definição do Modelo.mp424.47MB

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8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/1. Configuração do Projeto.mp421.18MB

8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/2. Carregamento da Base de Dados.mp434.42MB

8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/3. Criação da Estrutura da Base de Dados.mp423.31MB

8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/4. Computação das Estatísticas da Base de Teste.mp46.38MB

8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/5. Detecção de Anomalias.mp431.42MB

8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/6. Preparação do Schema para Produção.mp425.86MB

8. Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)/7. Salvando o schema.mp47.1MB

9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/1. Configuração do Projeto.mp414.17MB

9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/2. Pré-processamento Inicial da Base de Dados.mp442.58MB

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9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/4. Função de Pré-processamento.mp426.5MB

9. Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)/5. Pipeline de Pré-processamento.mp460.75MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/1. Configuração do Projeto.mp467.06MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/2. Importação das Dependências.mp416.29MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/3. Carregamento do Modelo Pré-treinado.mp415.79MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/4. Definição da Aplicação Flask.mp47.39MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/5. Criação da Função de Classificação.mp442.97MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/6. Iniciando a Aplicação Flask.mp417.98MB

10. API com Flask e TensorFlow 2.0/7. Enviando Requisições ao Modelo.mp433.71MB

11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/1. O que é TensorFlow Serving.mp422.37MB

11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/2. Arquitetura do TensorFlow Serving.mp49.99MB

11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/3. Configuração do Projeto.mp427.51MB

11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/4. Pré-processamento.mp424.86MB

11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/5. Definição, Treinamento e Avaliação do Modelo.mp419.22MB

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11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/7. Configuração do Modelo no TensorFlow Serving.mp428.65MB

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11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/9. Enviando o Primeiro POST para o Modelo.mp450.87MB

11. API de Classificação de Imagens com TensorFlow Serving/10. Enviando Requisições POST para um Modelo Específico.mp410.67MB

12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/1. O que é o TensorFlow Lite.mp418.31MB

12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/2. Configuração do Projeto.mp413.06MB

12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/3. Pré-processamento dos Dados.mp413.34MB

12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/4. Construção do Modelo.mp49.4MB

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12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/8. Conversão do Modelo para o TensorFlow Lite.mp45.17MB

12. TensorFlow Lite Prepare o Modelo para Dispositivos Móveis/9. Salvando o Modelo Convertido.mp48.55MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/1. O que é Treinamento Distribuído.mp416.35MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/2. Configuração do Projeto.mp47.31MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/3. Pré-processamento.mp417.24MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/4. Definição de um Modelo Não Distribuído.mp46.55MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/5. Iniciando uma Estratégia Distribuída.mp48.63MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/6. Definição de um Modelo Distribuído.mp48.61MB

13. Treinamento Distribuído com TensorFlow 2.0/7. Avaliação Final Teste de Velocidade.mp436.22MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/1. Perceptron de uma camada.mp438.78MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/2. Redes multicamada - função soma e função de ativação.mp447.27MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/3. Redes multicamada - cálculo do erro.mp417.94MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/4. Descida do gradiente.mp445.62MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/5. Cálculo do parâmetro delta.mp422.25MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/6. Ajuste dos pesos com backpropagation.mp454.1MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/7. Bias, erro, descida do gradiente estocástica e mais parâmetros.mp444.63MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/8. Funções de ativação I.mp455.92MB

14. Anexo I - Redes Neurais Artificiais - teoria/9. Funções de ativação II.mp477.77MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/1. Introdução a redes neurais convolucionais I.mp472.42MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/2. Introdução a redes neurais convolucionais II.mp476.8MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/3. Etapa 1 - operador de convolução (introdução).mp449.81MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/4. Etapa 1 - operador de convolução (cálculo).mp455.51MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/5. Etapa 2 - pooling.mp437.21MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/6. Etapa 3 - flattening.mp462.75MB

15. Anexo II - Redes Neurais Convolucionais - teoria/7. Etapa 4 - rede neural densa.mp462.23MB

16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/1. O que são Redes Neurais Recorrentes.mp498.3MB

16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/2. Problema do gradiente desaparecendo (vanish gradient problem).mp467.75MB

16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/3. Long short term memory - LSTM.mp499.28MB

1. Introdução/1. Bem-vindo(a) ao curso!.mp468.96MB

16. Anexo III - Redes Neurais Recorrentes - teoria/5. Variações de LSTM.mp419.88MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/1. O que é aprendizagem por reforço.mp453.86MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/2. A Equação de Bellman.mp490.69MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/3. O Plano.mp411.74MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/4. Markov Decision Process - MDP.mp467.05MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/5. Política x Plano.mp445.1MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/6. Adição de Penalidades - Living Penalty.mp437.95MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/7. Q-Learning - Intuição.mp430.36MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/8. Diferença Temporal.mp444.79MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/9. Intuição Deep Q-Learning - Aprendizagem.mp460.37MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/10. Intuição Deep Q-Learning - Ações.mp427.56MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/11. Replay de Experiência.mp471.68MB

17. Anexo IV - Aprendizagem por Reforço Profunda - teoria/12. Políticas de Seleções de Ações.mp471.1MB