Listas Parte II

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Deep Learning de A-Z: Redes Neurais Artificiais na Prática

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1. Introdução

2. Fundamentos de Machine Learning (Opcional)

3. Pré-Processamento de Dados

4. Um Modelo de Classificação

5. Redes Neurais Artificiais

6. Construindo Redes Neurais Artificias

7. Redes Neurais Convolucionais

8. Construindo Redes Neurais Convolucionais

9. Redes Neurais Recorrentes

10. Construindo Redes Neurais Recorrentes

11. Self Organizing Maps

12. Construindo Self Organizing Maps

13. Boltzmann Machines

14. Construindo Boltzmann Machines

15. Autoencoders

16. Construindo Autoencoders

17. Fundamentos de Python (Opcional)

18. Bônus: Simulando competição do Kaggle