Канал: Machine Learning para humanos

Pytorch - do básico ao avançado #04

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Pytorch - do básico ao avançado #03

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Pytorch - do básico ao avançado #02

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Pytorch - do básico ao avançado #01

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Rede neural do zero em Python #08

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Rede neural do zero em Python #07

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Rede neural do zero em Python #06

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Rede neural do zero em Python #05

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Rede neural do zero em Python #04

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Rede neural do zero em Python #03

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Rede neural do zero em Python #02

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Rede neural do zero em Python #01

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Matrizes: Aplicação em vetores e redes neurais

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Redes Neurais Artificiais #20: Descida do gradiente e atualização de pesos

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Deepfake em fotos e vídeos para várias faces, fácil e rápido

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Redes Neurais Artificiais #19: Funções de ativação e suas derivadas

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Redes neurais artificiais #18: Atualização de pesos multicamada

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Rede neural do zero em Python: Modelo básico

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Deepfake em vídeos e fotos com Python: Tutorial

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Redes neurais artificiais #17: Descida do gradiente e atualização de pesos

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Redes neurais artificiais #16: Descida do gradiente e Regra da cadeia

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Classes em Python: Claramente explicado

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Redes neurais artificiais #15: Descida do gradiente e derivada

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Redes neurais artificiais #14: Backpropagation e learning rate

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Redes neurais artificiais #13: Backpropagation e descida do gradiente

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Redes neurais artificiais #12: Funções de perda - parte 4

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Redes neurais artificiais #11: Funções de perda - parte 3

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Redes neurais artificiais #10: Funções de perda - parte 2

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Redes neurais artificiais #09: Funções de perda - parte 1

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CPU vs GPU no treinamento de redes neurais

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Redes neurais artificiais #08: Funções de ativação parte 5

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Redes neurais artificiais #07: Funções de ativação parte 4

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Redes neurais artificiais #06: Funções de ativação parte 3

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Redes Neurais Artificiais #05: Funções de ativação - Parte 2

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Redes Neurais Artificiais #04: Funções de ativação - Parte 1

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Redes Neurais Artificiais #03: Perceptron - Parte II

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Redes Neurais Artificiais #02: Perceptron - Part I

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Redes Neurais #01 - Conceitos

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