1 -
O que é Deep Learning?
2 -
TensorFlow e Colab
3 -
Revisão de Python no Colab
4 -
A “lógica” do Machine Learning
5 -
Conversão de Celsius em Fahrenheit
6 -
As camadas “densas”
7 -
Redes neurais profundas
8 -
Trabalhando com imagens
9 -
Classificador de imagem
10 -
O que são convoluções?
11 -
Max Pooling
12 -
Classificador de imagem com CNNs
13 -
Imagens coloridas
14 -
Gatos e cachorros
15 -
Classificador de imagens coloridas
16 -
Conjunto de validação
17 -
Image Augmentation e Dropout
18 -
Gatos e cachorros com melhorias
19 -
O que é Transfer Learning?
20 -
TensorFlow Hub
21 -
Gatos e cachorros com TL
22 -
O que é NLP?
23 -
Tokenização e texto para sequências
24 -
Preparação de textos
25 -
Tokenização de datasets grandes
26 -
Embeddings de palavras
27 -
Modelo de análise de sentimentos
28 -
Ajustando o modelo
29 -
O que são subpalavras?
30 -
Utilizando subpalavras
31 -
O que são as RNNs?
32 -
Introdução às LSTMs
33 -
Construindo uma rede LSTM
34 -
Geração de textos
35 -
Modelo de geração de textos
36 -
Otimizando o modelo
37 -
Gravação e carregamento de modelos
38 -
Gravando modelos
39 -
Carregando modelos
