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Aprendizado Supervisionado em IA

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  • Módulos
  •    Introdução
    • Apresentação (1:00)
    • Objetivos do curso (2:00)
    • Pré-requisitos (2:00)
    • Instruções importantes (3:00)
  •    Classificação e Regressão
    • Modelagem estatística (16:00)
    • Regressão Linear (9:00)
    • Prática - Erro de ajuste (10:00)
    • Análise Residual (9:00)
    • Formalização da Regressão Linear (11:00)
    • Prática - Regressão Linear (5:00)
    • Regressão Logística (6:00)
    • Prática - Regressão Logística (6:00)
  •    Classificadores
    • Classificadores Binários e Multiclasses (5:00)
  •    Árvores de Decisão e Random Forest
    • Árvore de Decisão (8:00)
    • Navegando na árvore (4:00)
    • Prática - Árvore de Decisão (9:00)
    • Random Forest (6:00)
    • Entendendo as árvores (4:00)
    • Prática - Random Forest (11:00)
  •    Support Vector Machine (SVM)
    • Separador linear (6:00)
    • Prática - SVM (5:00)
    • Aumentando a margem (6:00)
    • Truque do kernel (13:00)
    • Prática - Truque do kernel (5:00)
  •    K-Nearest Neighbors (KNN)
    • Teoria do KNN (8:00)
    • Prática - KNN (9:00)
  •    Redes Neurais Artificiais
    • Redes Neurais (10:00)
    • Neurônio Biológico e artificial (9:00)
    • Início das Redes Neurais (7:00)
    • Prática - Perceptron (8:00)
    • Prática - Multi-Layer Perceptron (11:00)
  •    Encerramento
    • Como continuar estudando (4:00)
    • Palavras finais (2:00)
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  1. Aprendizado Supervisionado em IA
  2. Árvores de Decisão e Random Forest
  3. Entendendo as árvores
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